Piksel sınırları boyunca belirlenen değerlerin alanlarını oluşturur. Sınıflandırma sonrasında oluşan uydu görüntüsü üzerinde uygulanarak sınıf alanlarının vektöre dönüştürülmesi için kullanılabilir.

Düzeltme faktörü değeri yeşil bitki örtüsü miktarına bağlı olarak değişir. Genellikle, bitki örtüsü bulunmayan bölgelerde L=1; orta seviyede bitki bulunan bölgelerde L=0.5 kabul edilebilir. SAVI değeri -1.0 ile 1.0 arasında değerler verir. Bitki indisi 1 değerine ne kadar yakın olursa bitkinin kuvvetli olduğunu, 0 değerine yaklaştıkça bitki örtüsünün yok olduğunu, negatif olduğunda ise alanların kesinlikle bitkisiz olduğunu göstermektedir. Doğru cevap E’dir.

Radyometrik

Sayısal Yükseklik Modeli, topografik yüzeyde bulunan tüm detaylara (şev, dere, vadi, sırt, bina, ağaç vb.) ait konum ve koordinat bilgilerinin, farklı enterpolasyon yöntemleri kullanılarak matematiksel olarak ifade edilmesidir. Sayısal yükseklik modelleri raster veya vektör yapıda gösterime sahiptir.

Sınıflandırma işlemleri sonrasında elde edilen görüntüler üzerinden vektörizasyon işlemi uygulanabilir. Örnek uygulamada kullanılacak görüntü SINIFLANDIRMA.tif Netcad yazılımına Referanslar/Ekle/ Raster seçeneği kullanılarak eklenir. Doğru cavap A’dır.

Bazı durumlarda tek bir uydu görüntüsü çalışma alanının tamamını kapsamaz. Böyle bir durumda birbirine bitişik iki veya daha fazla görüntünün renk dengeleme ayarlarının yapılarak birleştirilmesi gerekmektedir. Bu işlem mozaikleme olarak adlandırılmaktadır. Görüntü mozaikleme işlemi aynı uydu görüntüleri üzerinde uygulanabileceği gibi farklı uydu görüntüleri üzerinde de uygulanabilir. Cevap E seçeneğidir.    

Projelerde altlık olarak kullanılacak raster verilerin, veri üretimine geçilmeden önce doğru lokasyonlarına taşınması işlemine “coğrafi referanslama” denir. Cevap  E seçeneğidir.    

Bitkisel indis uygulamaları bant aritmetiği formül kütüphanesinde en çok tercih edilen işlemlerdendir.

İklim değişiklikleri, hava kirliliği, meteoroloji, ozon tabakası dağılımı, atmosferik geçirimlilik, parçacık türleri dağılımı, atmosfer sıcaklığı, yağış vb. ‘‘atmosfer ve hava uygulamaları’’ uzaktan algılama uygulamaları ile analiz edilebilirler. İstanbul yüzey sıcaklığının haritalandırılması buna örnektir.

Normalize Edilmiş Bitki İndisi (NDVI) olan NDVI= (NIR-R)/(NIR+R) formülünün sonucu -1 ve +1 sayılar arasında değişmektedir

Sınıflandırma işlemi sonrasında oluşan sınıfların doğruluklarını belirlemek amacı ile doğruluk analizinin yapılması gerekmektedir. Analiz, piksel değerlerinin referans kabul edilen haritalar ya da arazi hakkında kesin bilgi veren bir kaynakla istatistiksel olarak karşılaştırma ilkesine dayalı bir kontrol yöntemidir.
Analizde, kullanıcı belirli noktalara ait sınıfların gerçek değerlerini girer ve bir hata matrisi oluşturulur. Bu
matris [sınıf sayısı]x[sınıf sayısı] boyutlarındadır.

Yaprak Su İçeriği analiziyle askeri anlamda kamufle edilmiş alanların tespit edilmesine yönelik çalışmalar yapılabilmektedir

Rölyef Haritalar, güneşin azimuth ve yükseklik (Altitude) açı değerleri ile sayısal arazi modeli üzerinde gölgeleri hesaplanan, iki boyutlu düzlemde üç boyut algısı yaratan haritalardır.

Brovey; görüntüye ait histogramın en düşük ve en yüksek kenardaki değerleri arasında farklılığı görsel olarak artırmak için kullanılan birleştirme yöntemidir. Yöntem temel olarak çok bantlı görüntünün her bir bandın ayrı ayrı pankromatik görüntü (tek bantlı görüntü) ile çarpılması ve elde edilen değerin diğer tüm bantların piksel değerleri toplamına bölünmesi ile gerçekleştirilir. Bu yöntem daha çok farklılıkların görsel algılanmasının önem kazandığı durumlarda tercih edilmektedir.

Doğru cevap B seçeneğidir.

Katman Ayırma uygulaması, renk derinliği 8(gri/paletli), 16, 24 ve 32 bit olan görüntülere ait sınıf renklerinin yönetilerek kaydedildiği işlemdir. Katman ayırma işlemi, daha öncesinde sınıflandırma işlemi sonrasında elde edilen veya renk paletine sahip olan görüntüler kullanılmalıdır. Doğru cevap A’dır.

Örnek uydu görüntüsü üzerinde Kontrolsüz Sınıflandırma uygulaması için; Yöntem; ISODATA, Sınıf
Sayısı; 4 ve İterasyon Sayısı; 10 Tolerans; 1 olarak belirlenir. Sınıflandır butonu yardımıyla kontrolsüz sınıflandırma işlemi tamamlanmış pencere sağ üst bölümünde istenilen sayıda sınıfların, sağ alt kısmında ise
sonuç görüntünün ön izlemesi oluştuğu görülür.