Uydu Verilerinin Obje Temelli Bulanık Mantık Yöntemi İle ...

verilerin işlenmesine büyük hız kazandırmasına, gerekse çok büyük bir veri hacminindepolanmasına yardımcı olmasında yatmaktadır [4]. Bu çalışmada, mevcut sayısalgörüntü işleme yazılımlarından biri olan geçici lisanslı ERDAS Imagine 8.6, lisanslıeCognition 5.0 ve COAST-FIT [1] yazılımı kullanılmıştır.3.5.1 Obje Temelli Bulanık Mantıkla Görüntü İşleme Yapan Ticari Yazılım(ECOGNITION)Ecognition yazılımının görüntü segmentasyonu algoritması, spektral ve mekânsalölçütlere göre, birbirine yakın özellikteki pikselleri olabildiğince homojen parçalarolarak gruplandırmaktadır. Bu işlem sonucunda tek piksellerden oluşan görüntü yerine,görüntü piksel gruplarından yani daha anlamlı nesnelerden oluşan bir görüntü ortayaçıkmaktadır [58]. Ecognition yazılımı, görüntü bilgisinin nesne tabanlı işlenmesinisağlayan segmentasyon ve sınıflandırma olanakları ile nesne tabanlı görüntüsınıflandırma yaklaşımını gerçekleştirir. Ayrıca veri giriş çıkışı, vektörleştirme, çalışma,bilgi ara yüzleri, doğruluk analizi ve istatistiği ile yaklaşımının bütünlüğünü sağlar.Segmentasyon işleminin en önemli adımını başlangıç segmentasyonu oluşturur.İstenilen herhangi bir çözünürlükteki segmentasyon ve ileriki sınıflandırma işlemi içinuygun görüntü nesne segmentleri oluşturulur. eCognition, nitelik bakımından iyisegmentlerin oluşturulabilmesi için görüntü nesne primitifleri gibi yaklaşımları tamolarak destekler. Bu sebeple eCognition, Definiens Imaging tarafından geliştirilen çoklusegmentasyon adı verilen bir segmentasyon yöntemini kullanır [59]. Segmentasyonişlemi bir amaç degil ileriki sınıflandırma işlemleri için bir araçtır. Obje tabanlı görüntüanalizinin temel işlemi niteliğinde olan segmentasyon işlemi, görüntü nesnelerininheterojenliğine bağlı olarak çoğu zaman ilgilenilen alanları veya nesneleri direkt olarakçıkaramayabilir. İleriki sınıflandırma ve diğer segmentsayon işlemleri için bilgi taşıyıcılarve alt yapı taşları gibi davranan görüntü nesneleri, eCognition altında nesne tabanlıgörüntü analizinde görüntü nense primitiflerinden daha iyi yapıdadır. Bu sebeple, en iyisegmentasyon sonucu, ileri segmentasyon ve sınıflandırma işlemleri için optimum bilgisağlayandır [44].38