Nesne Tabanlı Sınıflandırma ile Taşkın Alanlarının Analizi

Authors : Abdurahman Yasin YİĞİT, Murat UYSAL

Pages : 369-385

Doi:10.32569/resilience.633603

View : 19 | Download : 12

Publication Date : 2019-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Modern uzaktan algılama insert ignore into journalissuearticles values(UA); sistemleri, dünyadaki hemen hemen tüm disiplinler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır ve kapsamları gün geçtikçe artmaktadır. Günümüzde, uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerini bilgisayar teknolojisi ve görüntü işleme teknikleri ile değerlendirme imkânı; mevcut arazi kullanımının belirlenmesi ve çevresel değişimlerin geçici olarak belirlenmesi ile mümkün olmuştur. Uzaktan algılama teknikleriyle arazi örtüsü haritaları oluşturmanın temel prensibi alanın görüntülerini sınıflandırmaktır. Arazideki zamana bağlı değişimler, uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerinin işlenmesi ve sınıflandırılmasıyla tespit edilebilir. Deprem olaylarının, sellerin, yangınların, toprak kaymalarının ve çığların meydana geldiği alanlarda afet sırasında ve sonrasında yapılan çalışmalarda kullanılacak kaynakların doğru ve etkin kullanılması önemlidir. Afet öncesi, sırası ve sonrasında gelişmiş teknoloji sensörlerinin etkin kullanımı; afet etkisini azaltma, tespit, müdahale ve afet bölgesini yenilemek için afet yönetimi adımlarında önemli faydalar sağlar. Bu noktada uzaktan algılama verileri, özellikle zaman içinde felaket bölgelerinde meydana gelen değişiklikleri izlemek için başvurulan kaynakların başında gelmektedir. Çalışmamızda taşkın alanları, afet bölgesine ait afet öncesi ve sonrası değişimini gösteren çok bantlı uydu görüntülerinden yararlanılarak nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak belirlenmiş ve sınıflandırılması yapılmıştır. Uydu verilerinden tespit edilen taşkın alanları CBS ortamına aktarılarak taşkın alanın afet öncesi ve sonrasına ait analizleri yapılmıştır. Sonuçlara göre değişimlerin büyüklüğü ve önemi göz önünde bulundurularak değerlendirmeler yapılmıştır.
Keywords : Afet yönetimi, Değişim tespiti, Görüntü işleme, Nesne tabanlı sınıflandırma, Taşkın, Uzaktan algılama