Uydu görüntüsü ve uzaktan algılama teknikleri ile arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi

Author:

BULUT Sinan1ORCID

Affiliation:

1. ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Uydu sistemlerinin ve uzaktan algılama teknolojilerinin kullanım alanları oldukça genişlemektedir. Özellikle arazi kullanım sınıfları ile arazi örtü değişimlerinin belirlenmesinde sıklıkla kullanılmakta ve üretilen tematik haritalar veri kaynağı olarak sunulabilmektedir. Bu çalışmada, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) uydu görüntüsü kullanılarak en çok benzerlik (EÇB), destek vektör makineleri (DVM) doğrusal fonksiyon, DVM radyal fonksiyon, DVM polinom fonksiyon, DVM sigmoid fonksiyon ve yapay sinir ağları (YSA) gibi kontrollü sınıflandırma teknikleri ile arazi kullanım sınıfları belirlenmiş ve haritalanmıştır. Bunun için Eleman Orman İşletme Şefliği seçilmiş ve referans veri olması için bu şefliğe ait meşcere haritası kullanılmıştır. Altı farklı kontrollü sınıflandırma tekniğinin performansını karşılaştırmak için hem sınıflandırma başarıları hem de McNemar testi kullanılmıştır. Bulgulara göre bütün sınıflandırma tekniklerine ait kappa ve genel doğruluk değerleri 0.80 ve %80 üzerinde bulunmuştur. En yüksek kappa (0,8488) ve genel doğruluk (%89,1442) değeri ise DVM polinom fonksiyon için elde edilmiştir. McNemar test sonuçlarına göre en başarılı DVM polinom fonksiyon ve YSA metodu arasında istatistiksel olarak bir fark bulunmamıştır (χ2

Publisher

Cankiri Karatekin Universitesi

Subject

General Agricultural and Biological Sciences

Reference40 articles.

1. Aksoy, H., Kaptan, S. 2021. Monitoring of land use/land cover changes using GIS and CA-Markov modeling techniques: A study in Northern Turkey. Environmental monitoring and assessment, 193(8), 507.

2. Aksoy, H., Kaptan, S. 2022. Simulation of future forest and land use/cover changes (2019–2039) using the cellular automata-Markov model. Geocarto International, 37(4), 1183-1202.

3. Aliabad, F. A., Zare, M., Solgi, R., Shojaei, S. 2023. Comparison of neural network methods (fuzzy ARTMAP, Kohonen and Perceptron) and maximum likelihood efficiency in preparation of land use map. GeoJournal, 88(2), 2199-2214.

4. Anlar, H. C., Günlü, A., Keleş, S., Bulut, S. 2015. SPOT-4 uydu görüntüsü yardımıyla bazı meşcere parametreleri (gelişim çağı ve kapalılık) ve arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi; Devrez Planlama Birimi Örneği. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 1(1-2), 33-40.

5. Anonim 2018. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü, Eskipazar Orman İşletme Müdürlüğü, Eleman Orman İşletme Şefliği, Ekosistem Tabanlı Fonksiyonel Orman Amenajman Planı. T. C. Orman Genel Müdürlüğü, Orman İdaresi ve Planlama Dairesi Başkanlığı, Ankara.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3