Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
93132	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	A Hierarchical classification of landsat TM imagery for land cover mapping / Landsat TM görüntüsünün hiyerarşik sınıflandırılması ile arazi örtüsünün haritalanması Yazar:MURAT AVCI Danışman: DR. ZUHAL AKYÜREK Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı Konu:Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry Dizin:Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Haritalama = Mapping ; Landsat = Landsat ; Sınıflandırma = Classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2000 164 s.
öz LANDSAT TM GÖRÜNTÜSÜNÜN HİYERARŞİ K SINIFLANDIRMASI İLE ARAZİ ÖRTÜSÜNÜN HARİTALANMASI AVCI, Murat Yüksek Lisans, Jeodezik ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı Tez Yöneticisi : Dr. Zuhal AKYUREK Aralık 2000, 148 Sayfa Arazi örtüsü hakkındaki güncel bilgi orman alanlarının korunması ve idare edilmesi açısından önemlidir. Bu bilgi, sınıflandırma teknikleri ile uydu görüntülerinden elde edilebilir. Yakın zamana kadar arazi örtüsü bilgisinin elde edilmesinde geleneksel sınıflandırma algoritmaları kullanılmakta idi. Ancak bu algoritmalar yeni nesil sensörler ile elde edilen uydu görüntülerinden arazi örtüsünün yeterli hassasiyetle izlenmesini sağlayacak düzeyde değildirler. Bir görüntünün basan ile yorumlanması ve sınıflandırılması, çalışma alanı hakkında kritik ön bilgi toplama ve toplanan verinin etkin kullanımı ile mümkün olur. Sınıflandırma hassasiyetinin arttırılması için ek spektral ve konumsal bilginin kullanılması önem taşır.Bu tez çalışmasında, Ömerli Baraj Gölü bölgesindeki orman tiplerinin (iğne ve yayvan yapraklı) tespit edilmesi ve sınıflandırılması için bilgiye dayalı hiyerarşik bir yaklaşım kullanılmıştır. Metod, arazi örtüsü tipleri ile bunlara bağlı bilgilerin doğal bir hiyerarşi oluşturması esasına dayalıdır. Hiyerarşik sınıflandırma, sınıflandırma esnasmda ortaya çıkan problemleri, görüntüyü hiyerarşik olarak dallandırarak çözmeyi sağlayan güçlü bir sınıflandırma yöntemidir. Bu metod ayrıca alanın spektral olarak devamlılık gösteren bölümlere ayrılmasını ve böylece her alt bölümde daha az spektral çeşitlilik ile karşılaşılmasını sağlar. Çalışma alanının bilgiye dayalı sınıflandırılmasında üç tip bilgi kullanılmıştır: Mevcut spektral bilgi, Test alanlarından elde edilen spektral sınıflandırma kuralları ve Konumsal bilgi. Bu kurallar kullanılarak, çalışma alam 8 sınıfa ayrılmıştır. Sonuçlar 'kontrollü sınıflandırma' yöntemi sonucu yaratılan tematik görüntü ile karşılaştınlmıştır. Sınıflar arasındaki spektral karışıklık riskinin minimize edilmesinden dolayı, hiyerarşik sınıflandırmada bölgenin daha küçük homojen alanlara bölünmesi, hassasiyeti %91'e kadar arttırırken kontrollü sınıflandırma aynı bölgede %47 doğruluk sağlamıştır. Her iki yöntem de su, geniş yapraklı orman ve yerleşim alanlarım sınıflandırmada başardı olmuş ancak hiyerarşik sınıflandırma metodunun bir adımı olan konumsal tekrar sınıflandırma nihai doğruluğu arttırırken "sahil" gibi yeni sınıfların yaratılmasını sağlamıştır. Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, Hiyerarşik Sınıflandırma, Kontrollü Sınıflandırma, Landsat TM VI TC YÜKSEKÖĞRETİM KÜRÜM DOKÜMANTASYON MERKEZİ
ABSTRACT A HIERARCHICAL CLASSDTCATON OF LANDSAT TM IMAGERY FOR LANDCO VER MAPPING AVCI, Murat M.Sc, Department of Geodetic and Geographic Information Technologies Supervisor : Dr. Zuhal AKYUREK December 2000, 148 Pages Information about current land-cover in forests is important for management and conservation of these areas. It is possible to provide this information from satellite imagery by the aid of classification techniques. Up to the last decade traditional per pixel classification algorithms were used to be utilized in extracting land-cover information. However, they are poorly equipped to monitor land-cover in images acquired by current generation of satellite sensors with adequate accuracy. A good understanding and classification of an image can be done by gathering critical a priory knowledge about the study area and an effective use of channels involved in the procedure. It is important to make use additional spectral and spatial knowledge in order to improve the classification accuracy. mIn this thesis study, a knowledge based hierarchical approach is proposed in order to classify and detect forest types (deciduous and coniferous) in the Ömerli Dam Lake Region. The method makes use of the fact that land-cover types and then- associated knowledge form a natural hierarchy. Hierarchical classification is a powerful approach in solving classification problems by decomposing the image into a hierarchical tree structure. This also results in sub-dividing the area into spectrally consistent regions and helps dealing with spectral variability within each subarea. Three types of knowledge was involved in the rule-based classification of the study area: Domain spectral knowledge, Spectral classification rules obtained from training data and Spatial knowledge. Using these rules as thresholds, the study area is divided into 8 classes. Results are compared with thematic image created using maximum likelihood classification method. Sub-dividing the area into smaller homogeneous regions in hierarchical classification increased the accuracy up to 91 per cent due to minimized risk of spectral classes among the classes, while supervised classification technique yielded 47 per cent in the same area. Both methods were successful in detecting water, deciduous forests and urban areas but spatial reclassification involved in the hierarchical classification method increased overall accuracy, yielding new classes like coast. Keywords: Remote Sensing, Hierarchical Image Classification, Maximum Likelihood Classification, Landsat TM IV