Yeni nesil multispektral ve hiperspektral uydu görüntülerinin arazi örtüsü / arazi kullanımı sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Sentinel-2 ve PRISMA Uydusu

Abstract

Dünya gözlem uydularının gelişmesiyle Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı (AÖ/AK) sınıflandırması, ekosistemleri izlemede ve kaynak yönetiminde değerli bilgiler sağlayan önemli bir uygulama haline gelmiştir. Multispektral görüntüler ile AÖ/AK sınıfları belirli detayda çıkartılabilirken bazı uygulamalarda spektral çözünürlük nedeniyle sınıfların ayırt edilebilirliğinde problemler ortaya çıkabilmektedir. Hiperspektral uydu görüntüleri yüksek spektral çözünürlük sağladıklarından sınıfların ayırt edilebilirliğini arttırmaktadır. Bu çalışmada Marmara Denizi’ne önemli ölçüde deşarjı olan Susurluk Nehri ve çevresine ait 13.05.2021 tarihli PRISMA ve 14.05.2021 tarihli Sentinel-2 görüntülerinden sınıflandırma ile ekili tarım alanı, boş arazi, orman, yerleşim & sanayi, yol, göl, akarsu, bataklık sınıfları belirlenmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Öncelikle, Sentinel-2 görüntüsü 30 m mekânsal çözünürlüğe yeniden örneklenmiştir. Her iki görüntünün orijinal veri setleri, görüntülere temel bileşenler analizi (TBA) ve minimum gürültü fraksiyonu (MGF) uygulanmış veri setleri olmak üzere toplamda altı veri setine Maksimum Olabilirlik algoritması (MOA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri uygulanmıştır. Doğruluk analizinde, hesaplanan F1 puanı, hassasiyet ve geri çağırma metrik sonuçları karşılaştırılmıştır. PRISMA veri setlerine MOA uygulanan görüntüler incelendiğinde, en düşük ortalama F1 puan değeri (0.712) orijinal görüntünün sınıflandırma sonucunda elde edilirken en yüksek değer (0.924) TBA sonucunun sınıflandırılması ile elde edilmiştir. Bunun sebebi, hiperspektral verilerde boyut indirgeme yöntemlerinin uygulanarak korelasyonu yüksek bantların elimine edilmesidir. PRISMA görüntüsünün sınıflandırma sonuçlarında spektral çözünürlüğün katkısı nedeniyle sınıfların büyük bölümünde Sentinel-2 sonuçlarına göre daha yüksek doğruluğa ulaşılmıştır.