Ünite 3: Kontrollü ve Kontrolsüz Sınıflandırma Uygulamaları

Erdas Imagine Ortamında Sınıflandırma

Kontrolsüz Sınıflandırma (Unsupervised Classification)

Görüntü sınıflandırması uydu görüntülerinden tematik bilgi elde etmek için kullanılan yöntemlerden biridir. Görüntü sınıflandırması, arazi örtüsü çeşitleri spectral yansıma değerlerinin bir spectral desen tanımlama teorisi ile analiz edilerek görüntünün benzer spectral sınıflara ayrılmasıdır. Sınıflandırmada doğruluğun arttırılması için yükseklik, eğim, bakı, toprak haritaları, jeoloji haritaları, bitki örtüsü, hidroloji gibi yardımcı verilerin kullanılması gerekir. Kontrolsüz sınıflandırma görüntü hakkında hiçbir bilgi sahibi olunmadığı durumda, görüntüdeki spectral yansıma değerlerine göre kümeler oluşturularak yapılan gruplamadır. Sonuçların doğruluğu genelde tatmin edici olmamakla birlikte uzaktan algılama uygulamalarında çok tercih edilen bir yöntem değildir.

Erdas Imagine programını kullanarak Bilsat uydusuna ait bir görüntünün kontrolsüz sınıflandırma uygulaması gerçekleştirilmesine ilişkin adımlar sırasıyla şu şekildedir:

1. Erdas Imagine ikon paneli üzerindeki “Data Prep” düğmesine basılarak “Unsupervised Classification” ifadesi seçilir.
2. Ekrana açılan “Unsupervised Classification” komut penceresi üzerinde “Input Raster File” olarak “\uygulama03” dizini altında bulunan “Bilsat2005MS.img” görüntüsü, “Output Raster File” olarak “Bilsat2005MS_Unsup.img” görüntüsü yazılır. “Unsupervised Classification” komut penceresinde “Initializing Options” düğmesine basılır. Ekrana gelen “File Statistics Options” komut penceresindeki “Principal Axis” işaretlenir. Takiben “Close” düğmesine basılarak komut penceresi kapatılır.
3. Unsupervised Classification” komut penceresinde “Color Sheme Options” düğmesine basılır. “Approximate True Color” işaretlenir ve bant kombinasyonu için; Red=1, Green=2, Blue=3 değerleri girilir. “Close” düğmesine basılarak komut penceresi kapatılır.
4. Unsupervised Classification” komut penceresinde “Maximum Iterations” alanına “10” değeri, “Convergence Threshold” bölümüne “0,950” değeri, “Number of Classes” alanına da “10” değeri girilerek “OK” düğmesine basılır.
5. Ekrana yeni bir “Viewer” açılır. “Viewer1” ekranına “bilsat2005MS. img” görüntüsü açılır. Raster menüsü altında “Band Combinations” ifadesi seçilir. “Bant1=1, Bant2=2, Bant3=3” değerleri girilir. Ekrana yeni bir “Viewer” daha açılır. Yukarıda belirtilen işlemler sonucu oluşan tematik “bilsat2005MS_ UNSUP.img” görüntüsü “Viewer2” üzerine açılır.
6. “Viewer2”de “Raster” menüsü altında “Raster Attributes” ifadesi seçilerek “Raster Attributes Editor” komut penceresine ulaşılır.
7. Raster Attributes Editor” komut penceresindeki “Class Names” sütunu altında daha önce tanımlanmış 10 sınıf yer alır. Bu sınıflar yeniden gerçek değerlerine göre isimlendirecektir. “Raster Attributes Editor” komut penceresinden “Column Properties-Add, Delete, Edit, etc” seçilerek “Column Propoerties” komut penceresine erişilir. Sınıflara ait analiz sonucu oluşan default renklerin yedeği yeni açılacak bir alana kaydedilir.
8. Column Properties” komut penceresinde “Editable” işaretlenir ve “New” düğmesine basılır. “Column 7” isminde açılan yeni alanın ismi “Title” alanında “Color_yedek” olarak değiştirilir. “Type” alanı “Color” olarak seçilir. “Up” butonu ile “Color” alanının altına gelecek şekilde, “Color_yedek” alanı taşınır. “OK” butonuna basılarak Column Properties komut penceresi kapatılır.
9. Farenin sağ tuşuna basılarak, “Raster Attributes Editor” komut penceresindeki “Color” alanının seçilmesi sağlanır. Takiben komut penceresi üzerindeki “Copy” işaretlenir. “Color_yedek” alanı farenin sağ tuşuna basılılarak seçilir ve “Past” ifadesi işaretlenir. Böylece orjinal renklerin yedeklenmesi “Color_yedek” alanına yapılmış olur. “Save changes to file” basılarak yapılan değişiklikler kaydedilir.
10. “Raster Attribute Editor” komut penceresinde “Color” alanı altında bulunan 10 renk, ayrı ayrı fare ile seçilerek farklı renkler tanımlanır ve sonuç görüntü ekrana getirilir.
11. Daha önce açılan “Viewer1” penceresinde “Bilsat2005ms.img” ve “Viewer2” penceresinde “bilsat2005ms_unsup.img” görüntüleri için, “Viewer1”de “Utility” menüsünden “Inquire Cursor” ve “View” menüsünden “Link/Unlink Viewers> Geographical” ifadeleri seçilerek birbirleri ile ilişkilendirilir.
12. “Raster Attributes Editor” komut penceresindeki “Class1”in gerçekte ne olduğu bilgisini girebilmek için; “Viewer2”de mavi renkli görünen yerler “Viewer1”de gözlenir ve su olduğu anlaşılır. “Class Names” sütunundaki “Class1” yerine “Su” ifadesi yazılır. Sırası ile diğer sınıflarda (2-10) bu yöntemle isimlendirilerek yazılır.
13. İşlemler tamamlandıktan sonra “Raster Attribute Editor” komut penceresindeki “File” menüsünden “Save” ifadesi seçilerek yapılanlar kayıt edilir.
14. Kontrolsüz sınıflandırmada, birden fazla aynı özelliği taşıyan sınıfların tekbir isim altında toplanması gerekir. “Viewer2”de Raster menüsünde “Recode” ifadesi seçilerek “Recode” komut penceresinin açılması sağlanır.
15. “Recode” komut penceresi, benzer sınıfların bir sınıf altında toplanmasına olanak sağlar. “Recode” komut penceresi üzerinde birleştirilecek sınıflar farenin sol tuşu ve klavyedeki “Shift” tuşunun beraberce kullanımı ile seçilir. “New Value” alanına “2” rakamı girilir ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır. Değerler girilir. Takiben “Apply” düğmesine basılır ve “Recode” komut penceresi “Close” düğmesine basılarak kapatılır. Ardından birleştirilmiş yeni renklerdeki görüntü ekrana gelir. Ardından “Viewer2”deki sınıfları birleştirilmiş görüntü disket işareti ile kaydedilir. Görüntü yeniden ekrana açılır.
16. “Viewer2”de “Raster” menüsü altında “Attributes” seçilir. “Raster Attribute Editor” komut penceresinde birleştirilmiş sınıflar görülür. “Class Names” alanı altındaki isimler yeniden düzenlenir. “Edit” menüsü altında “Add Area Clumn” ifadesi seçilerek “Area” alanının bir “field” olarak eklenmesi sağlanır. “Raster Attribute Editor” komut penceresindeki “File” menüsü altında bulunan “Save” düğmesine basılarak kaydedilir ve pencere kapatılır.

Kontrollü Sınıflandırma (Supervised Classification)

Kontrollü sınıflandırmada, görüntünün hangi sınıflara ayrılacağı ve görüntüden hangi sınıfların elde edilmek istenildiği, önceden belirlenmektedir ve görüntüdeki piksellerin yansıma değerlerinin yeterli sayıda örneklenmesi ile oluşturulur. Kontrollü sınıflandırma işleminde;

• En büyük benzerlik (Maximum Likelihood)
• Paralelyüz (Paralellepiped)
• En küçük uzaklık (Minimum Distance)

adı verilen çeşitli sınıflandırma yöntemleri kullanılır.

Erdas Imagine programında, kontrollü sınıflandırma işlemi sırasında kullanılacak bazı terimlerin ve bunların işlevleri şunlardır:

AOI Tools-Area Of Interest Tools (İlgi Alanı Belirleme Araçları): Görüntü üzerinde sayısallaştırma, tek ya da grup pikselleri belirlemek için kullanılacak araçları içerir.

Signature Editor: Spectral sinyallerin toplanmasına, değerlendirilmesine ve güncellenmesine olanak sağlayan araçları içerir.

Kitabımızda kontrollü sınıflandırma yapılmak üzere 2004 yılının Ağustos ayına ait Harran Ovasının bir bölümünü içeren, BİLSAT uydusundan alınan, 4 bandlı bir görüntüye yer verilmiştir. Bu görüntü üzerinden kontrollü sınıflandırma detaylı olarak anlatılmıştır. İzleyen bölümde bu sürece ilişkin takip edilmesi gereken adımlar sırası ile sunulmuştur.

Sinyallerin Toplanması

1. “\uygulama03” dizini altında “Bilsat200408.img” görüntüsü Erdas Image programında “Viewer1”de açılır.
2. “Viewer1” penceresinde “AOI” menüsü altında “Tools” komut penceresi açılır.
3. “AOI” komut penceresinden “Region Growing Properties” seçilir. Ekrana açılan “Region Growing Properties” komut penceresinde “Spectral Euclidean Distance” değeri “11” olarak değiştirilir. Takiben “AOI” komut penceresinde “Region Grow AOI” seçilerek “Viewer1”de kırmızı görünen tarlalardan örnek noktalar işaretlenir. Alanlar işaretlendikten sonra, diğer alanlar seçilmişlik özelliğini kaybedeceğinden, klavyede “shift” tuşuna basılarak “AOI” komut penceresindeki “Select AOI Elements” ile çizili alanlar seçili duruma getirilir.
4. Erdas Imagine ana ikon barda bulunan “Classification” düğmesine basılır. “Classification” komut penceresinde “Signature Editor” seçilir. “Signature Editor” komut penceresi, sinyallerin toplanmasını sağlar.
5. “Signature Editor” komut penceresinde “Create New Signature(s) from AOI” basılarak çizili ve seçili alanların “Signature Editor” komut penceresine eklenmesi sağlanır. “Signature Editor” komut penceresinde ortak sınıfların isimleri değiştirilir. “File” menüsü altında “Save” işaretlenir ve “\uygulama03” dizini altında “bilsat_signature.sig” olarak kaydedilir.
6. “Viewer1”de kırmızı işaretli alanlar “AOI” komut penceresinde “CutSelected Objects” ile ekrandan kaldırılır. Ekrana görüntünün tamamını getirmek için farenin sağ tuşuna basılarak “Fit Image the window” seçilir.
7. “AOI” komut penceresinde “Region Grow AOI” ile “Viewer1”de seçilerek, Şekil 3.34’te görüldüğü gibi örnek noktalar işaretlenir. Alanlar işaretlendikten sonra diğer alanlar, seçilmişlik özelliğini kaybedeceğinden, klavyede “shift” tuşuna basılarak “AOI” komut penceresindeki “Select AOI Elements” ile çizili alanlar, seçili duruma getirilir.
8. “Signature Editor” komut penceresinde “Create New Signature(s) from AOI” basılarak çizili ve seçili alanların “Signature Editor” komut penceresine eklenmesi sağlanır. “Signature Editor” komut penceresinde “Signature Name” altındaki ortak sınıfların isimleri değiştirilir. “File” menüsü altında “Save” işaretlenir ve “\uygulama03” dizini altında “bilsat_signature.sig” dosyasının üzerine kaydedilir.
9. “Viewer1”de seçili işaretli alanlar “AOI” komut penceresinde “Cut-Selected Objects” ile ekrandan kaldırılır. Farenin sağ tuşuna basılarak “Fit Image the window” ile ekrana, görüntünün tamamı getirilir ve ardından görüntü büyütülür.
10. Görüntünün büyütülmesinin ardından, “AOI” komut penceresinde “Region Grow AOI” seçilerek, örnek noktalar “Viewer1”de işaretlenir. Alanlar işaretlendikten sonra diğer alanlar seçilmişlik özelliğini kaybedeceğinden, klavyede “shift” tuşuna basılarak “AOI” komut penceresindeki “Select AOI Elements” ile çizili alanlar, seçili duruma getirilir.
11. “Signature Editor” komut penceresinde “Create New Signature(s) from AOI” ile çizili ve seçili alanların “Signature Editor” komut penceresine eklenmesi sağlanır. “Signature Editor” komut penceresinde bulunan “Signature Name” altındaki ortak sınıfların isimleri değiştirilir. “File” menüsü altında “Save” işaretlenir ve “\uygulama03” dizini altındaki “bilsat_signature.sig” üzerine kaydedilir.
12. “Viewer1”de seçili işaretli alanlar “AOI” komut penceresinde “Cut Selected Objects” ile ekrandan kaldırılır. Ekrana görüntünün tamamı farenin sağ tuşuna basılarak “Fit Image the window” ile getirilir ve alan ekran boyutlarına büyütülür.
13. “AOI” diyaloğunda “Region Grow AOI” aleti seçilerek “Viewer#1”de örnek noktalar işaretlenir. Alanlar işaretlendikten sonra diğer alanlar seçilmişlik özelliğini kaybedeceğinden klavyede “shift” tuşuna basılarak “AOI” dialoğundaki “Select AOI Elements” ile çizili alanlar seçili duruma getirilir.
14. “Signature Editor” komut penceresinde “Create New Signature(s) from AOI” ile çizili ve seçili alanların signature editor komut penceresine eklenmesi sağlanır. “Signature Editor” komut penceresinde “Signature Name” altındaki diğer ortak sınıfların isimleri değiştirilir. “File” menüsü altında “Save” işaretlenir ve “\uygulama03” dizini altındaki “bilsat_signature.sig” üzerine kaydedilir.
15. “Viewer1”de seçili işaretli alanlar “AOI” komut penceresinde “CutSelected Objects” aletine basılarak ekrandan kaldırılır. Ekrana görüntünün tamamı farenin sağ tuşuna basılarak “Fit Image the window” ile getirilir.

Toplanan Sinyallerin Değerlendirilmesi

Doğru bir sınıflandırma, “Histogram Plots”, “Mean Plots” ve “İmage Alarms” olarak adlandırılan 3 aşamalı arazi örtüsüne ilişkin sinyallerin değerlendirilmesine bağlıdır.

Histogram Plots

Kitabımızdaki örnek üzerinden histogram plot oluşturulması adımları şunlardır:

1. “Signature Editor” komut penceresinde açık olan “bilsat_signature. sig” dosyasından “Sulu Tarım 1” ve “Kuru Tarım 1” ifadelerini içeren satırlar seçilir. Bu seçim sonucunda, bu sınıflara ilişkin bilgiler sarı renkte görünür.
2. “Signature Editor” komut penceresi üzerindeki “Display Histograms Window” basılarak “Histogram Plot Control Panel” komut penceresinin açılması sağlanır. Takiben komut penceresindeki “All Selected Signatures” ve “All Bands” pencereleri işaretlenir ve “Plot” düğmesine basılır.
3. Ekrana birbiri arkasına dizilmiş, her bir bandı temsil eden 4 histogram açılır. Bu histogramlarda, “Sulu Tarım” kırmızı, “Kuru Tarım” ise mavi renklerde temsil edilmiştir. Histogramda X ekseni piksel değerini, Y ekseni ise piksellerin sayısını belirtir.
4. Ekrandaki tüm histogramlar “Histogram Plot Control Panel” komut penceresi üzerindeki “Close” düğmesine basılarak kapatılır.

Mean Plots

1. “Signature Editor” dialoğunda klavyenin “shift” tuşu yardımı ile “Sulu Tarım 1, Arazi 1, Kuru Tarım 1, Boş Tarım Alanı1” seçilir. Böylece bu sınıflara ilişkin bilgiler sarı renkte görünür.
2. “Signature Editor” komut penceresi üzerinde “Display Mean Plot Window” ile “Signature Mean Plot” grafiğine ulaşılır. Bu grafiğin X ekseninde bandlar, Y ekseninde de sinyallerin ortalama değerleri bulunur.
3. Grafik üzerinde “Switch Between Single and Multiple Signature Mode” ile 4 sınıfın sinyallerine ilişkin Mean değerlerinin, farklı bandlarda benzerlik veya farklılık gösterdiği görülür. “Signature Mean Plot” grafiği üzerinde cursor ile dolaşıldığında, grafiğin altında “Layer (Band)” numarası ve “Mean (Y: ...)” değerleri belirir. “Signature Mean Plot” komut penceresindeki “File” Menüsü altında “Close” ifadesi seçilerek komut penceresi kapatılır.

Image Alarms

1. “Signature Editor” komut penceresinde açık olan “bilsat_signature. sig” dosyasından klavyenin “shift” tuşuna basılarak “Sulu Tarım” yazılı satırların tamamı seçilir.
2. “Signature Editor” komut penceresindeki “View” menüsü altında bulunan “Image Alarm” ifadesi seçilerek “Signature Alarm” komut penceresinin açılması sağlanır.
3. “Signature Alarm” diyaloğunda “Indicate Overlap” seçeneği işaretlenir ve rengi sarı olarak değiştirilir. Takiben “OK” butonuna basılır.
4. “Sulu Tarım” olarak sınıflandırılan alanlar sarı renkte görülecektir. Aynı adımları uygulayarak değişik sınıfların da örneklemesi görüntülenebilir.

Görüntülerin Sınıflandırılması

Görüntülerin sınıflandırılması “Maximum Likelihood Classification” ve “Merging Classes” olarak adlandırılan işlemler sonucunda yapılmaktadır.

1. “Signature Editor” komut penceresi üzerindeki “Classify” menüsünden “Supervised” ifadesi seçilir.
2. Ekrana açılan “Supervised Classification” komut penceresi üzerindeki “Output File” alanına “bilsat200408_sub.img” şeklinde yeni dosya ismi yazılır. “Output Distance File” alanı işaretlenir ve “Filename” alanına “bilsat200408_distance.img” adında yeni dosya ismi yazılır. “Parametrik Rule” alanına “Maximum Likelihood” ifadesi getirilir. Komut penceresi üzerinde diğer değerler default olarak aynen kabul edilerek “OK” düğmesine basılır.
3. Ekrana 2 yeni “Viewer” açılır. Bu “Viewer”lardan birine “Open Layer” ile “bilsat200408_sub.img”, diğerine “bilsat200408_distance.img” görüntüleri açılır.
4. “Bilsat200408_distance.img” görüntüsünde parlak sahaların ne olduğu ve çok daha doğru sınıflandırmaya olanak sağlayan piksellerin hangi görüntü üzerinde olduğu incelenir.

Sınıflandırın Birleştirilmesi (Merging Class)

1. “Bilsat200408_sub.img” görüntüsünün bulunduğu “Viewer” üzerindeki “File” menüsünden “Close Other Viewers” ifadesi seçilerek, diğer görüntüler kapatılır.
2. Erdas Imagine ana ikon panelindeki “Interpreter” düğmesine basılır. Ekrana açılan konut dizininden “GIS Analysis”, takiben “Recode” ifadeleri seçilir.
3. “Recode” komut penceresinde “Input File” olarak “\uygulama03” dizini altındaki  “bilsat200408_sub.img” seçilir. “Output File” olarak da “bilsat200408_sub_rec.img” tanımlanır. “Setup Recode” düğmesine basılır.
4. Ekrana gelen “Thematic Recode” komut penceresinde aynı sınıfların birleştirilmesi için, farenin sol tuşu ve klavyedeki “Shift” tuşu ile birlikte “Sulu Tarım 1, Sulu Tarım 2, .......Sulu Tarım 7” seçilir. “New Value” için “1” girilir ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır.
5. “Thematic Recode” komut penceresinde “Arazi1, Arazi2,......Arazi 6” seçilir, “New Value” olarak “2” girilir ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır.
6. “Thematic Recode” komut penceresinde “Kuru Tarım 1, Kuru Tarım 2, ...... Kuru Tarım 10” seçilir, “New Value” olarak “3” girilir ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır.
7. “Thematic Recode” komut penceresinde “Bos Tarım Alanı 1, Bos Tarım Alanı 2, ...... Bos Tarım Alanı 10” seçilir, “New Value” olarak “4” girilir ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır. “Thematic Recode” komut penceresi, “OK” düğmesine basılarak kapatılır.
8. “Recode” komut penceresinde “OK” düğmesine basılır ve sınıfların birleştirme işlemi başlatılır.
9. Ekrana yeni bir “Viewer” açılır ve “bilsat200408_sub_rec.img” dosyası çağrılır. “Viewer” üzerindeki “Raster” menüsü altında “Attributes” ifadesi seçilerek “Raster Attribute Editor” komut penceresine erişilir. Birleştirilmiş 4 sınıf içeren bu komut penceresinde “Class Name” sütunu bulunmamaktadır. Bu gereksinimi karşılamak için, “Edit” menüsünden “Add Class Names” ifadesi seçilir. “Raster Attribute Editor” komut penceresine eklenen “Class Name” sütununa, ekranda açık olan “Signature Editor” komut penceresinden yararlanılarak sınıflar sırası ile yazılır.
10. “Raster Attribute Editor” üzerindeki “File” menüsünden “Save” ifadesi seçilerek yeni oluşum kaydedilir. Takiben “Close” ifadesi seçilerek komut penceresi kapatılır.

Tüm bu süreçler kitabımızda uygulama sürecine ilişkin ekran görüntüleri ile detaylı olarak sunulmuştur.