UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI

Seçenekler incelendiğinde; "Gerçekleştirilen denetimli sınıflandırma ve denetimsiz sınıflandırma işlemlerin sonucunda üç tip hataya rastlanmaktadır." ifadesinin hatalı bir yargı içerdiği anlaşılmaktadır. Çünkü üç değil iki tip hataya rastlanmaktadır.

Denetimsiz sınıflandırma hakkında verilen ifadeler incelendiğinde; "Arazi örtüsü tipinin bilinmesi gerekmektedir." ifadesinin hatalı bir yargı içerdiği anlaşılmaktadır. Çünkü arazi örtüsü tipinin bilinmesine gerek yoktur.

Uzaktan algılama çalışmalarında, uydu görüntülerinden yararlanılarak tespit edilen, arazi örtüsü ve arazı kullanımı bilgilerinin doğruluk değerlendirmesinde KAPPA ölçümü kullanılır.

KAPPA katsayısı 0 ile +1 arasında değer alabilir.

Uzaktan algılama çalışmalarında test piksellerinin sayısının her bir sınıf için en az 50 adet olması önerilmektedir.

Sınıflandırma işleminde, hata analizinin en genel yapısı, sınıflandırma hata matrisleridir. Bu matrisler, Confusion matris ya da olasılık olarak tanımlanır.

Uydu görüntülerinden elde edilen sınıflandırma sonuçlarının doğruluklarının belirlenmesini ve uzaktan algılama verilerinden elde edilen haritaların kalitesinin ve kullanılabilirliğinin değerlendirilmesini sağlayan analiz, doğruluk analizidir.

Hiperspektral görüntülerde her piksel için bilinmeyen spektrum ile referans spektrumlar arasındaki açıyı hesaplayan algoritma, SAM Algoritmasıdır.

Doğruluk analizi sonucunda elde edilen KAPPA katsayısı (K) 0.3 olarak hesaplanmışsa; "Sınıflandırma performansı yetersizdir." yorumunu yapmak mümkündür.

Doğruluk analizi sonucunda elde edilen KAPPA katsayısı (0 ile +1) arasında değerler alabilir. Dolayısıyla (+1.5) gibi bir katsayı elde edilemez.

“Denetimsiz Sınıflandırma” işleminde; kullanıcı müdahalesi olma- dan, yazılım tarafından uygulanan işlem basamakları ile otomatik olarak piksel- lerin kümelendirilmesi gerçekleştirilmektedir.

Self Organizing  minimum girdi ile kümelerin oluşturulması işlemidir.

Sınıflandırma işleminde, hata analizinin en genel yapısı, sınıflandırma hata mat- risleridir. Bu matrisler, Confusion matrix ya da olasılık tablosu olarak tanımlanır.

Uzaktan Algılama çalışmalarında, uydu görüntülerinden yararlanılarak tespit edilen, arazi örtüsü ve arazi kullanımı bilgilerinin doğruluk değerlendirilmesinde KAPPA ölçümü kullanılır.

Son adım

Adım 9: Analiz sonrasında elde edilen “Kappa (K) katsayısı” sınıflandırmanın doğruluğunu ağırlıklı olarak hesaplayan bir istatistiksel ölçü olarak kullanılır.

Genellike K değerinin %80’in üzerindeki değerleri, iyi bir sınıflan- dırmayı gösterirken %40’ın altı ise kötü bir sınıflandır- maya karşılık gelir.

Gerçekleştirilen Denetimli Sınıflandırma (Supervised Classification) ve Denetimsiz Sınıflandırma (Unsupervised Classification) işlemlerinin sonucunda ise, iki tip hataya rastlanmaktadır.

Uygulamalarda “Piksellerin yer alması gerekenden farklı bir sınıfa atanması. (error of comission)”

Piksellerin uygun bir sınıfa atanamaması (error of omission)”

Adım 1: “Raster/Raster Yöneticisi” işlemine girilir.