Denetimsiz Piksel Tabanlı Sınıflandırma

Denetimsiz Piksel Tabanlı Sınıflandırma

Denetimsiz ya da kontrolsüz görüntü sınıflandırma dediğimiz sınıflandırma, kullanıcının görüntüde kaç tane arazi örtüsü bulunduğunu bilmediğinde kullanabileceği iyi bir yöntemdir. Denetimsiz sınıflandırma görüntüdeki pikselleri sadece sınıf sayısı vererek sınıflandırmayı sağlar ve sınıflandırma işlemleri bittikten sonra uygulayacağınız birkaç basit uygulamayla çıkan sonucu işimizin niteliğine göre çok daha uygun hale getirebiliriz. ArcGIS Pro bizim için sınıflandırmayı yaptıktan sonra biz de yeniden sınıflandırma yaparak çıktımızı işimize daha yararlı hale getirebiliriz.

Bu yazıda denetimsiz sınıflandırmaya değineceğiz ama başka bir yöntem olarak bunun dışında işinizin niteliğine göre denetimli sınıflandırma metotlarını da kullanabilirsiniz. Mesela arazi yapısındaki belirli bir konuya dikkat çekmek istiyorsak o zaman o konuya göre uygun sınıf sayısı belirleyerek bu sınıflara girecek detayları kendimiz örnekler toplayarak belirlememiz gerekebilir. Örneğin bir ormandaki farklı ağaçları farklı sınıflara ayırmak isteyebiliriz. Çam ağaçlarına odaklanarak, ormandaki geri kalan diğer ağaçlardan ayırabilirsiniz. Bunu yapmak için sınıfların içeriğini bizim belirlediğimiz denetimli bir sınıflandırma izlemek gereklidir.

Denetimsiz sınıflandırma yaparken kullanacağımız Iso Cluster Unsupervised Classification aracı girdi olarak kullandığınız raster’ın band’larına göre bizden bir müdahale beklemeden sınıflandırma yapan bir coğrafi işlem araıdır.

Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırma, geniş çalışma alanlarını analiz etme ve raster verilerindeki potansiyel sınıfları tanımlamak için bilgisayar işlemlerini kullanmanızı sağlar. Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırmayı kullanmak için bir iş akışı mevcuttur ve bu akışı kullanarak bu işlemi her defasında sorunsuzca gerçekleştirebilirsiniz.

*Denetimsiz piksel tabanlı sınıflandırma, bazı rasterlar için iyi çalışırken bazı rasterlarda ise istediğimiz sonucu vermeyebilir. Bunun için analizinizde bu yöntemi kullanmadan önce göz önünde bulundurmanız gereken bazı faydalar ve kısıtlar vardır. Bu teknik, kullanıcılara girdi raster içindeki detaylar hakkında bilgi veren tematik rasterlar oluşturur. Belirlediğiniz sınıf sayısına göre girdi rasterından daha basitleşmiş ve pikselleri kümelenmiş bu raster daha sonra siz tarafından yeni sınıfların neyi anlatığı bilgisiyle birlikte paylaşılabilir ve başka işlemler için girdi olarak kullanılabilir.

Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırma yöntemi, bir algoritmanın pikselleri spektral değerlerindeki benzerliklerine dayanarak kümeler halinde bir araya getirdiği ve kullanıcının müdahale etmediği bir teknik kullanarak sınıflandırır. Algoritma, spektral değerlerin nasıl kümelendiğine bağlı olarak her pikseli sınıflandırmaya çalışır.

Rasterın sınıflandırılması otomatik bir işlem olmasına rağmen daha sonra kullanıcıların sınıflandırılmış kümeleri, hangi özelliğin veya objenin sınıflandırıldığını belirtmek için dokümante etmesi yani tanımlaması gerekir.

Bu teknik rahatlıkla Landsat 8 uydusundan elde edilen görüntülerde kullanılabilir. İlk olarak belirlediğiniz değer sınıfların sayısı için önemli olan şey, spektral çeşitliliği sağlamak için görünür band’lardan daha fazla olması gerektiğidir. Genellikle, elde edeceğiniz birçok sınıf bir objeyi ya da sınıfı oluşturacaktır, yani denetimsiz olarak oluşturulan birçok sınıfı birleştirip tek bir sınıf haline getirmeniz gerekecektir. Örneğin çeşitli ağaç türleri için birden çok farklı piksel değerine/rengine sahip ağaç sınıflarını birleştirerek Orman sınıfını oluşturmanız gerekecektir. Buna reclassification yani yeniden sınıflandırma denir. Bu işlemi sınıflandırmayı neden yaptığını bilen kullanıcı yapmalıdır.

Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırma tekniği, her bir pikselin spektral özelliklerini değerlendirir ve bunları kümeler halinde gruplar, bu gruplar spektral olarak benzer piksellere dayanmaktadır. Yukarıda da bahsettiğimiz gibi tüm piksellerin sınıflandırılmasından sonra, kümeleri başka bir rasterda birleştirerek sınıflandırma sonuçları rapor edilir.

Landsat 8 uydusundan elde edilmiş görüntüler Dünya’nın geniş bölümünü kapsar ve ilgilendiğiniz herhangi bir bölgedeki değişimi tespit edebilmeniz için ideal olan aynı noktaya ait birden çok zaman aralığında veriyi de barındırır. Bunun yanında Landsat görüntüleri binalar, ağaçlar ve kaldırımlar gibi ayrık detayları tanımayı zorlaştıran mevcut 11 bandının çoğu için 30 metrelik bir mekânsal çözünürlüğü sahiptir. Görünür bandların dışındaki ek bandlarla da elektromanyetik spektrumun görünür kısmının dışındaki alan hakkında da bilgi içermesini sağlar.

30 x 30 metrelik çözünürlüğe sahip raster verilerinde küçük detayların tanınması zordur. Düşük mekânsal çözünürlüğe rağmen görüntüler sınıflandırmada değerlendirilecek çok sayıda spektral veri içerir.

Bir görüntüden denetimsiz piksel tabanlı sınıflandırma yoluyla elde edilen yeni görüntü birbirinden ayırt edilebilir farklı sınıflardan oluşabilir. Bunları da yukarıda bahsettiğimiz gibi bilinçli bir şekilde tekrardan sınıflandırmamız gerekebilir.

Denetimsiz sınıflandırma, Landsat’dan gelen nispeten kaba çözünürlüğe sahip raster verilerle iyi iş görür çünkü spektral olarak benzer hücreleri benzer spektral özelliklere sahip sınıflara kümeler. Görsel değerlendirme sayesinde, hangi arazi örtüsünün kümeleri tanımladığını yorumlayabilirsiniz.

Analizinizde kullanmadan önce denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırmasının faydalarını ve eksiklerini de göz önünde bulundurmalısınız.

Faydaları:

  • Kullanıcı tarafından belirlenmiş örnek sınıfları gerektirmez.
  • Girdi olarak kullanılan raster’ın spektral özelliklerine göre sınıf sayısını uyarlar
  • Hızlı bir işlemdir.

Eksikleri:

  • İlk çıktı raster’ın yorumlaması zor olabilir.
  • Algoritma tarafından bulunan sınıfları tanımlamak için manuel bir çaba gerekir.
  • Bitişik pikselleri dikkate almaz.

Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırma uygulama aşamaları, eğer tek tek yapacaksanız bir dizi coğrafi işlem (Geoprocess) aracıyla tamamlanabilir. ArcGIS Pro bu işlemler için size Görüntü Sınıflandırma Sihirbazı’yla (Image Classification Wizard) kılavuzluk eder. Sihirbazda kullanılan tüm araçları araç kutusundan bulabilmenize rağmen, sihirbaz size adımları tek tek tamamlamak için bir yol gösterici gibi çalışarak işinizi oldukça kolaylaştıracaktır. Denetimsiz sınıflandırmalar için yol gösterdiği gibi denetimli sınıflandırma iş adımlarını da bu sihirbazla kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz.

Esri Türkiye, 2019

Sentinel 2 Uydu Görüntüleriyle Esri Sentinel-2 Explorer Web Uygulaması Aracılığıyla Çalışmak

Sentinel 2 Uydu Görüntüleriyle Esri Sentinel-2 Explorer Web Uygulaması Aracılığıyla Çalışmak

Sentinel-2 Explorer Web App‘i sayesinde 13 ön tanımlı bant değerleriyle gösterimler yapabilir, ArcGIS Online hesabınızla giriş yaparak 14 ay önceye giden görüntüler arasından değişim tespiti gibi analizler yapabilirsiniz. Avrupa Uzay Ajansı’nın GMES (Global Monitoring for Environment and Security) programının devamı olan Copernicus projesinin geniş kapsamlı gözlem uydusu Sentinel-2, Dünya yüzeyini sürekli olarak gözlemleyerek elde ettiği yüksek çözünürlüklü multi-spektral (çoklu spekturumlu) ve multi-temporal (çoklu zamanlı) veriler sürekli olarak paylaşılmakta. Sentinel-2’nin multi-spektral görüntüleri yüksek çözünürlüklü 13 banttan oluşmakta ve 3 görünür aralık ve yakın kızıl ötesi bantları için 10 metre çözünürlüğe sahipken, Red Edge ve Kısa dalga kızılötesi 6 bant için 20 metre ve son olarak 3 atmosferik bant için ise 60 metre çözünürlükte veri sağlamaktadır.

Ön tanımlı bant aralıklarından ya da endeks görüntüleme seçeneklerinden istediğinizi seçebilir ve bunlara ek olarak bantları ve endeksleri özelleştirerek analizler yapabilirsiniz.

Uydunun bu kadar geniş aralıkta bantta veri sağlamasının yanında en büyük faydası; bu servis ile paylaşılan bütün yersel görüntülerin 5 ila 7 günde bir tekrar aynı konumdan geçerek yakın aralıklı zamansal veriler kaydetmesidir.

Bitki örtüsü değişiklikleriyle ilgili yüksek çözünürlüklü hassas ve sık zaman aralıklı görüntüleri sayesinde tarım ve orman koşullarının iyileştirilmesi, arazi örtüsü değişikliklerinin izlenmesi gibi amaçlar için çok faydalı olan uydu, tüm Dünya’ya ait görüntü sağlamasıyla acil durum ve afetlerin yönetimine yardımcı olmaktadır.

Görüntüleme seçenekleri arasından hızlıca seçim yapabilirsiniz.

Esri ise bu multi-spektral verileri ArcGIS Image Server yetenekleri sayesinde çok daha hızlı bir şekilde erişilebilir ve analiz edilebilir hale getirerek ArcGIS Living Atlas of the World aracılığıyla herkesin kolayca analizler yapabileceği şekilde bizlerin kullanımına sunuyor.

ArcGIS Online hesabınız sayesinde 14 ay öncesine kadar olan yersel görüntüler arasından tercihlerde bulunarak değişim tespiti yapabilirsiniz.

ArcGIS Image Server alt yapısıyla AWS bulut hizmetinin Frankfurt bölgesindeki sunucularından servis yaparak Avrupa bölgesi için çok hızlı erişime izin veren proje ArcGIS Desktop yazılımlarının ara yüzünden çağırabileceğiniz ve analizler yapabileceğiniz bu görüntüler aynı zamanda Esri’nin Sentinel 2 Explorer web uygulamasıyla internet tarayıcınızla ulaşabileceğiniz şekilde herkese açık olarak da paylaşılmaktadır.

Çeşitli ön tanımlı gösterimler arasından tercihlerde bulunabilirsiniz.

Eğer Web App ara yüzünden ArcGIS Online hesabınızla giriş yaptığınız da güncelleme aralığı 5 gün olan görüntülerden 14 ay kadar geriye kadar giderek değişim ve karşılaştırma analizleri yapabilirsiniz. Herhangi bir konumdaki görüntü her 5 günde bir uydunun tekrar geçmesiyle güncellenir ve bu güncellenen veriyle her gün 14 aydan eski tarihli görüntüler kullanımdan çekilmektedir.

Değişim tespiti yapabilir ve bu katmanı ArcGIS Online hesabınıza kaydederek daha sonra ArcGIS Desktop’ta kullanabilirsiniz.

Bir Web App olan ve sentinel2explorer.esri.com adresinden ulaşabileceğiniz Sentinel 2 Explorer ile çevresel faktörlerin daha iyi anlaşılması için bitki örtüsü sağlığı veya toprak nemi gibi özellikleri gösteren endeksler oluşturmak ve zaman içindeki değişiklikleri ölçmek için doğrudan görüntü üzerinden analiz yapabilirsiniz.

ArcGIS Online’dan, internetten ve yerel bilgisayarınızdan veriler ekleyebilir ve bunlarla çalışabilirsiniz.

Aşağıdaki ön tanımlı bant kombinasyonlarıyla endekslere hızlı erişim sağlanır, Sentinel-2 uydusundan gelen görüntülerin dalga boyu aralığı ve bantlara göre çözünürlükleri aşağıdaki tabloda bulunmaktadır.

Band Açıklama Dalga Boyu (µm) Çözünürlük (m)
1 Kıyılar ve Aerosol (Coastal/Aerosol) 0.433 – 0.453 60
2 Mavi (B) 0.458 – 0.523 10
3 Yeşil (G) 0.543 – 0.578 10
4 Kırmızı (R) 0.650 – 0.680 10
5 Vejetasyon Red Edge 0.698 – 0.713 20
6 Vejetasyon Red Edge 0.733 – 0.748 20
7 Vejetasyon Red Edge 0.773 – 0.793 20
8 NIR (Yakın Kızıl Ötesi) 0.785 – 0.900 10
8A Narrow NIR (Daraltılmış Yakın Kızıl Ötesi) 0.855 – 0.875 20
9 Su buharı (Water vapour) 0.935 – 0.955 60
10 SWIR – Cirrus (Kısa Dalga Kızıl Ötesi) 1.365 – 1.385 60
11 SWIR-1 (Kısa Dalga Kızıl Ötesi-1) 1.565 – 1.655 20
12 SWIR-2 (Kısa Dalga Kızıl Ötesi-2) 2.100 – 2.280 20

Çalışmalarınızı yerel bilgisayarınıza ve ArcGIS Online hesabınıza kaydedebilirsiniz.

Görüntüleme seçenekleri için açıklamalara aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilir ve bu katmanlarla ArcGIS Online hesabınızda ya da ArcGIS Desktop üzerinde çalışabilirsiniz:
Agriculture with DRABathymetric with DRAColor-Infrared with DRANatural Color with DRAShort-wave Infrared with DRAGeology with DRANDMI ColorizedNormalized Difference Built-Up Index (NDBI)NDWI RawNDWI – with VRE RawNDVI – with VRE Raw (NDRE)NDVI – VRE only RawNDVI RawNormalized Burn RatioNDVI Colormap.

Esri Türkiye 2019

ArcGIS Pro 2.1 Sürümünde Neler Var?

Geçen hafta ArcGIS ürün ailesinin yeni sürümleriyle tanıştık! ESRI web sitesinde yer bulan bu yeni sürümler karşımıza yeni işlevsellikleri, daha esnek ve kullanıcı dostu bir bakışta ele alınmış olarak karşımıza çıkıyor. Öncelikle ArcGIS Pro’nun yeni versiyonu olan 2.1 sürümünde ne gibi yenilikler sizleri bekliyor bu yazıyla sizleri bilgilendiriyor olacağız. ArcGIS Pro 2.1 Esri’nin 64 bit masaüstü CBS uygulaması olan ArcGIS Pro’nun bu sürümü, kullanıcı tarafından istenen işlevsellik, 2D ve 3D verilerle çalışmanın yenilikleri, ArcGIS platformunda daha gelişmiş analitik ve yetenekleri içeriyor. ArcGIS Pro 2.1 ile birlikte gelen ana özelliklerle artık aşağıda yer alan konularda da çalışmalarınıza yön verebileceksiniz.

  • Tablolar: MS Excel’den ve harita katmanlarınızdan öznitelik tabloları da dahil çıktı şablonlarınıza etkileşimli tablolar ekleyebilirsiniz.
  • 3B: 3 boyutlu düzenleme ortamı verileriniz ile çalışırken hassas yakalama ve düzenleme araçları size 3 boyutlu çalışabilme imkanı tanımaktadır.
  • Model Builder*: Modellerinizde If-Then-Else dallanma mantığının oluşturulmasını destekleyen dokuz mantıksal araç kümesini kullanarak ModelBuilder’e dallar ekleyebilirsiniz.
  • Imagery: ArcGIS Pro’daki görüntüleri görselleştirmek ve analiz etmek için ArcGIS Image Analyst’ı deneyin. En yeni özelliklerden biri olan stereo haritalama fonksiyonu özellikle 3 boyutlu çalışmalar yapanların ilgisini çekecektir. Bu özellikle ilgili olarak daha sonraki yazılarımızda daha fazla yer veriyor olacağız. Kısaca bahsetmek gerekirse ArcGIS Image Analyst uzantısı, stereo haritalama, gelişmiş resim segmentasyonu ve sınıflandırması, görüntü uzayı analizi ve özel görüntü işleme algoritmaları oluşturma gibi görüntüleri görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlar.

*ModelBuilder, Geoprocessing iş akışları oluşturmak için görsel bir programlama dilidir. Geoprocessing modeller, mekansal analiz ve veri yönetimi süreçlerinizi otomatikleştirir ve size belgelendirir. Çalışma ortamınızda bu modelleri kaydedebilir ve paylaşabilirsiniz.

İş akışları artık ArcGIS Pro 2.1’de daha kolay ve daha güçlü.

  • Haritalarınızı ve verilerinizi ArcGIS Pro’nun birden çok örneğine sürükleyip bırakarak (veya kopyalayıp yapıştırarak) daha hızlı çalışın.
  • Yeni if-then-else dallanma mantığı araçlarını kullanarak analizlerinizi daha üst boyuta taşıyor olacaksınız.
  • Şeffaflık, renk, dönüş veya boyuta göre değişen nitelik odaklı semboloji ve sembolden yararlanarak daha etkili vektör döşemeleri oluşturun.
  • ArcGIS Pro’yu çevrimdışı haritalar ile sahaya çıkın.
  • ArcGIS Pro için ArcGIS Business Analyst’i kullanarak işletmenizi coğrafi açıdan akıllı bir konuma getirmek için çeşitli pazarlama analizleri yapın.

ArcGIS Pro 2.1, diğer masaüstü yazılımlarında bulunmayan benzersiz yeniliklere sahiptir.

  • Yeni 3D düzenleme ızgarasını kullanarak verilerinizi hassas şekilde düzenleyin, kenetleyin ve çalışın.
  • Düzenleriniz gömülebilir dinamik etkileşimli tablolarla her zamankinden daha kullanışlı ve güçlüdür.
  • Yeni Görüş Alanı, Gözlem Alanı ve Görünüm Kubbesi araçlarını kullanarak hızlı görsel interaktif 3D keşif analizi yapın.

  • Sayısal öznitelik alanlarınız için istatistik raporları alarak bir öznitelik tablosunu keşfederken ve dağılım grafiklerini üretebilecek böylelikle analiz yeteneklerinizi geliştirmiş olacaksınız.
  • ArcGIS Pro’yu ArcGIS Image Analyst eklentisi ile bilikte görüntü analiz çalışma istasyonuna dönüştürün böylece uydu ve hava fotoğraflarınızı işleyerek daha verimli kullanın.
  • ArcGIS Pro 2.1 için eklenen yeni 252 adet jeoişlem araçları ile daha fazlasını yapın.

ESRI ürün ailesinin yeni geliştirme ve özelliklerini Blog sayfamızdan takip edebilirsiniz.