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