Arazi Örtüsünün Landsat TM Uydu Görüntüleri Yardımıyla Belirlenmesi


GENÇ L. , İNALPULAT M., TURHAN H. , Aşar B.

Tarım Bilimleri Dergisi, ss.213-224, 2010 (SCI İndekslerine Giren Dergi)

  • Basım Tarihi: 2010
  • Dergi Adı: Tarım Bilimleri Dergisi
  • Sayfa Sayıları: ss.213-224

Özet

Bu çalısmada, Bozcaada ilçesi arazi örtüsü haritaları, 2006, 2007 ve 2008 yıllarına ait Landsat uydu görüntüleri kullanılarak elde edilmistir. Çalısmada orijinal görüntülerin (6 band Landsat TM) yanında, görüntü isleme teknikleri kullanılarak olusturulan yeni görüntüler de kullanılmıstır. Ana bilesenler analizi (AB), normalize edilmis vejetasyon farklılık indeksi (NDVI) ve Tasseled Cap (TC) dönüsüm yöntemi ile birlikte toplam on görüntü, kontrollü sınıflama yardımıyla sayısal harita haline getirilmistir. Arazi örtüsü haritaları için arazi çıkıslarında toplanan verilerden ve mevcut yüksek çözünürlüklü Formasat (2 m yersel çözünürlüklü) uydu görüntüsünden yararlanılarak doğruluk analizi yapılmıstır. En yüksek ortalama sınıflama doğruluğu 3 band AB analizinden elde edilen görüntü için bulunurken, en düsük ortalama sınıflama doğruluğu her üç yılın NDVI görüntüsünden elde edilen birlestirilmis görüntüden hesaplanmıstır. Üç yılın orijinal görüntüleri birlestirilerek olusturulan 18 band Landsat görüntüsü ve yine üç yıl için ayrı ayrı hesaplanan TC görüntüsünün ilk üç bandından olusturulan 9 band TC görüntülerinin yüksek oranda ortalama sınıflama doğruluğuna sahip olduğu belirlenmistir. Bozcaada benzeri bitki örtüsüne sahip alanlarda arazi örtüsü belirleme çalısmalarında, çok yıllık NDVI görüntüleri yerine AB analizi ve TC analizi kullanarak olusturulacak sayısal haritaların daha yüksek doğruluğa sahip olacağı hesaplanmıstır.
In this study, land cover maps of Bozcaada district were developed using Landsat satellite images obtained in 2006, 2007 and 2008. In addition to original images (6 band Landsat TM), the new images constituted with image processing techniques were also used. A total of ten images were formed by supervised classification method using principal component analysis (PCA), normalized difference vegetation index (NDVI), and tasseled cap (TC) transformation methods. Accuracy analysis were conducted for land cover maps using the data obtained in land and high resolution Formasat (2 m spatial resolution) satellite images. While the highest average classification accuracy was for 3 band image obtained by PCA, the lowest average classification accuracy was for the image obtained by combining the NDVI images of three years. It was found that the highest average classification accuracies were calculated for the image that was formed by the combination of 18 band Landsat images acquired in three years, and 9 band images formed by the first three bands of TC images. It was calculated that, the digital maps formed by using PCA and TC analysis have higher accuracies than that of multi-year NDVI images in the determination of land cover for Bozcaada and similar locations.