Kentleşme Süreci ve Uluslararası Örneklerle Değerlendirilmesi- 4

Bu tarz çalışmalar kapsamında ihtiyaç duyulan görüntü işlenmesi; görüntü toplanması, şerit seçimi ve kombinasyonunu içermektedir. Görüntü toplanması; çok şeritli uydu görüntülerinin çok şeritli bir görüntüye dönüştürülmesi prosesidir. Görüntü toplanırken, hem termal şerit ve hem de pankromatik şerit hariç tutulmuştur, çünkü onların bu tarz çalışmalar kapsamındaki bütün katkıları oldukça kısıtlıdır. Renk isimlendirme terkipleri 4, 3, 2 şeritleri için sırasıyla kırmızı, yeşil ve mavi olup bu tarz çalışmalar kapsamında farklı LU/LC türleri için farklılıkları belirginleştirmede kullanılmaktadır. Bu tarz çalışmalar kapsamında kentsel alanlar açık mavi, bitki örtüleri kırmızı gölgelendirmeli, su yapıları koyu maviden siyaha ve ekili olmayan (çıplak) toprak katmanları da beyazdan (kum, kil) kahverengiye lejantlandırılmıştır.

Bu tarz çalışmalar temelde kentsel yayılmaya ve bunun zirai alanlarla doğal alanlar üzerindeki etkilerine odaklanmaktadır. Dahası, tasnif sonuçları için 5 bilgi sınıfı belirlenmiş olup bunlar inşa alanları, zirai alanlar, su bölgeleri, ormanlar ve ağaçlıklar ile diğerleri olarak isimlendirilmiştir. Sınıflandırma detayları Tablo 2’de verilmiştir. Dijital tasnif; maksimum benzerlik görüntü tasnifleyicisi kullanılarak yapılmıştır. Maksimum benzerlik karar kuralı, olasılık temelli olarak sınıflandırmalara piksel atamasıdır.

Bu tasnifleyici, en genel tasnif algoritması olup bilgi tasniflerinin pratiğini de içerdiğinden aynı zamanda başarılıdır. Tasnifleyici; doğrudan kotla doğrulanarak elde edilen bilgi tasnifleri kullanmakta olup dolayısıyla, her bir uygulama sınıfına ait olan her bir pikselin benzerlik olasılığı temelinde bir sınıflandırma temin edilmektedir.

Tablo 2. LU/LC Tasnif Şeması

Pratik sahaları; Chicago Yeşil Alan Altyapısı-Arazi Kullanımı 2004, IKONOS ve Chicago’nun Illinois ilçesi arazi örtüsü haritaları gibi yardımcı veri ve referansların desteğiyle seçilmiştir. Her bir pratik sahası için eğitim poligonları dijitalleştirilmiş olup LU/LC kategorisi için spektral işaretlemeler, pikselleri kategorize eden istatistiklerin türetilmesi için geliştirilmiştir. Uygulama işaretlemelerinin ayrılabilirliklerinin değerlendirilmesi için çeşitli yöntemler kullanılmıştır. Tasnif değerlendirmesinde, sadece ayrılabilir işaretlemeli uygulama sahaları kullanılmıştır. Sınıf başına en az 30 uygulama sahası ve toplamda 360 uygulama sahası, denetlenen görüntü tasnifi ve sonrasındaki hassasiyet değerlemesi için seçilmiştir.

 

Takip eden görüntü sınıflandırmasıyla, komşularından bağımsız olarak her bir piksel grubunun izole edilmiş etkileri tanımlanmıştır. Tasnif sonrası düzeltme; görüntünün son düzeltmesi ve bu gibi izole etkilerin saf dışı bırakılması için yürütülmektedir. Bu çalışma 3x3 boyutlu Majoroty filtresi ile yapılmakta olup söz konusu filtre, filtre penceresindeki en popüler değerlere göre izole piksellerin yerinin değiştirilmesinde kullanılmaktadır. Ardından düzeltilmiş görüntüler; çalışma alanının boyutlarına göre şekillendirilip ölçeklendirilmektedir.

Tasnif edilmiş haritaların hassasiyet değerlendirmesi, hata matrisleri kullanılarak yapılmaktadır. Hata matrisi; toplam hassasiyet, üretici hassasiyeti, kullanıcı hassasiyeti, Kappa endeksi gibi parametreleri kullanarak hassasiyet değerlendirmesi yapmaktadır. Toplam hassasiyet; toplam düzeltilerek tasnif edilmiş pikselleri belirlemekte ve düzeltilerek tasnif edilmiş piksellerin toplam sayısının, hata matrisindeki piksellerin toplam sayısına bölünmesiyle bulunmaktadır. Üretici hassasiyeti; düzeltilerek tasnif edilmiş bir pikselin referans alınma olasılığını belirtirken kullanıcı hassasiyeti ise güncel olarak arazi durumuna göre bir kategoriyi ifade eden bir harita üzerinde tasnif edilmiş bir pikselin olasılığını göstermektedir. Diğer taraftan Kappa endeksi ise tasnif haritası ile referans verilerinin örtüşme düzeyini ölçmektedir. Bütün hassasiyet verileri 0 ila 1 arasındaki endeks değerlerine sahip iken 0 zayıf, 1 ise güçlü hassasiyeti/örtüşmeyi sembolize etmektedir.

Değişim tespiti analizleri için uygun görüntülerin seçilmesinde, bir dizi uzaktan algılama sistem ve çevresel kabul yapılmıştır. Örneğin sistem kabulleri ile bağlantılı olarak, yıl dönümü tarihleri ya da yakın tarihlerde bilgi edinimi ile ilgili teşebbüslerde bulunulmuştur. Bu yüzden; yıldönümleri ya da yıldönümlerine yakın tarihlerde, örneğin 10/04/1989, 09/12/2010 gibi tarihli görüntüler elde edilmiştir. Buna ilave olarak; aynı yersel ve radyometrik çözünürlük ile görüntü seçimleri için girişimlerde bulunulmuştur. Diğer kabullere; atmosfer koşulları, toprak nemlilik koşulları ve görüntülerin kaydedildiği anların bitkisel fonolojik döngüleri de dahildir. Seçili görüntüler bulutsuz atmosfer koşullarında kaydedilmiş olup hava benzer nemlilik koşullarında ve zemin benzer bitkisel gelişim mevsimindedir.

 

Birçok değişim tespiti algoritması söz konusudur. Tasnif sonrası değişim tespitleri ve örneğin, görüntü farklılaştırması, görüntü oranlaması, çok tarihli terkipli görüntü gibi cebir temelli görüntü değişim tespitleri bulunmaktadır. Görüntüye dayalı cebirsel bazlı değişim tespiti, özellikle de görüntü farklılaşması sadece değişen ya da değişmeyen bilgi sağlarken, tasnif sonrası teknikler uçtan uca değişim matrisleri temin etmektedir. Diğer taraftan tasnif sonrası teknik en genel değim tespit yöntemi olup kentsel yayılma ile kentsel alanda meydana gelen değişimlerin tespiti ve izlemesinde de başarı ile uygulanmaktadır. Dahası tasnif sonrası yöntem, 1989-1999, 1999-2010 ve 1989-2010 yılları arasında LU/LC değişimlerinin hesaplanması için IDRISI’de Arazi Değişimi Modelleyicisi’nin (LCM) değişim tablosunda kullanılmaktadır. Arazi değişim tablosu aynı zamanda değişim grafikleri ve haritalarında çeşitlilik oluşturmak için geliştirilmiş olup uçtan uca haritalarındaki değişim ile arazi örtüsü kazanım ve kayıplarının geçerliliğinin anlaşılmasında yardımcı olmaktadır. Kentsel yayılmanın mekansal-zamansal değişimleri aynı zamanda yapılaşan ve yapılaşmayan arazilerin yeniden tasnif haritalarında üç zaman periyodu için (1989, 1999, 2010) LU/LC haritalarının oluşturulmasıyla değerlendirilmiştir.

Kentsel gelişim ve arazi kullanımı değişiminin modellenmesi amacıyla farklı modeller geliştirilmiştir. Bunlar; Markov zinciri, Geomod, CA-Markov ve Arazi Değişimi Modelleyicisidir (LCM). Değişimi Modelleyicisi (LCM) aynı zamanda bazı durumlarda çok katmanlı algılayıcısı (MLP)-Markov olarak adlandırılmaktadır çünkü Markov ve çok katmanlı algılayıcısı (MLP) tekniklerinin bir terkibini ifade etmekte ve çalışma alanında kentsel gelişimin hesabı için seçilmektedir. Yöntem; yakın dönem çalışmalarında LU/LC değişimlerindeki karmaşık bağıntıların bir simülasyonu için en uygun olanı olarak görülmektedir. LU/LC haritasındaki geçmiş dönem değişimler bazlı olarak gelecek LU/LC değerlerini hesaplayan Arazi Değişimi Modelleyicisi (LCM) üç ana adımdan oluşmaktadır. Bunlar; değişim analizleri, dönüşüm potansiyeli modellemesi ve değişim hesaplamalarıdır.

Modelleme; 1989 ve 2010 olmak üzere iki farklı tarih için, proje parametreleri olarak iki LU/LC haritasını gerektirmektedir. LU/LC haritaları; çalışma alanındaki değişimin yapısının anlaşılması ve modellenmesi gereken dönüşüm örneklerinin tesisi için bir referans olarak kullanılmaktadır. Dönüşüm potansiyeli haritası; çok katmanlı algılayıcılı (MLP) sinir ağı algoritmasının bir ürünü olup lineer olmayan bağıntıların optimize edilebilirliği dolayısıyla seçilmiştir. Çok katmanlı algılayıcılı (MLP) çalışma istatistikleri Tablo 3’te gösterilmektedir. Uygulama değişkenlerinin bütün kombinasyonlarıher birisinin ilgili etkilerinin değerlendirilmesi için sınanmıştır. Çok katmanlı algılayıcılı (MLP) uygulamalı değişkenler ve yapılaşma alanlarından mesafeleri kullanmak suretiyle iyi bir hassasiyet oranı (örneğin yüzde 79,15) vermekte olup tekraren yüksek değerler, bağıntının karmaşıklığı ve kullanılan modelleme yaklaşımının matematiksel gereksinimlerini bütünüyle hesaba katamadığından, güçlü bir performansı garanti etmemekte, dahası birçok faktör, çok katmanlı algılayıcıda (MLP) yüksek doğruluk oranlarına ulaşmak için hariç tutulmuştur. 1989-2012 arasında dönüşüme uğrayan minimum hücre sayısı 361 bin 45 olup ayrıca bu sayı maksimum numune boyutunu da ifade etmektedir. İdealde RMS hata eğrisi pürüzsüz ve iniş eğimli olmalıdır. Bu tarz çalışmalarda RMS hata eğrisi, hem uygulamalı RMS ve hem de sınamalı RMS eğrileri, doğruluk oranında artış anlamına gelen, düşüş eğiliminde olmaktadır.

 

Tablo 3. Çok Katmanlı Algılayıcılı (MLP) Sinir Ağları İstatistikleri