12.07.2015 Views

Uydu Verilerinin Obje Temelli Bulanık Mantık Yöntemi İle ...

Uydu Verilerinin Obje Temelli Bulanık Mantık Yöntemi İle ...

Uydu Verilerinin Obje Temelli Bulanık Mantık Yöntemi İle ...

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

eCognition ile gerçekleştirilen obje tabanlı görüntü analizi için çoklu segmentasyondaoptimum ham materyale ulaşabilmek adına aşağıda belirtilen özellikler dikkate alınır.Bu özellikler çoklu segmentasyonun eCognition için geliştirilmesi aşamasındatanımlanmıştır:a. Bir segmentasyon aşaması, görüntü alanlarının optimum ayrımı ve sunumu içinhomojenliği yüksek görüntü segmentleri üretmelidir.b. Her görüntü analizi işlemi, özel bir veriye bağlı belirli bir uzaysal ölçekteki verilerleuğraşırken, görüntü nesnelerinin ortalama boyutları ilgilenilen ölçeğe uygun olmalıdır.c. Görüntü nesnelerinin özellikleri (gri değeri, doku, semantik yapı ve komşulukilişkileri) az çok ölçek bağımlı olduğundan sadece benzer ölçekteki yapılarkarsılaştırılabilir kalitededir ve karsılaştırılabilir özellikler içerirler. Bunun için oluşansonuç görüntü nesneleri aşağı yukarı aynı değerde olmalıdırlar.d. Segmentasyon aşaması evrensel olmalı ve çok sayıda farklı görüntü ve problemeuygulanabilmelidir.e. Oluşan segmentasyon sonuçları çoğaltılabilir nitelikte olmalıdır.f. Yer gözlemleri, sık aralıklarla veri ürettiği için yapılan segtmentasyon işlemimaksimum hızda olmalıdır.Yapılan bir segmentasyon işleminin optimum düzeyde olduğunu değerlendiren en iyive tecrübeli kaynak şüphesiz insan gözüdür. Bu sebeple segmentasyon sonucu (nicelolarak çok iyi hesaplanmış olsa bile) insan gözünü yeterince memnun etmediği sürecetam olarak anlamlı sayılmaz. Burada oluşan görüntü segmentlerinin görüntü nesneleriile benzer şekilde ve boyutta olması önemlidir. Ancak burada en az sınır yumuşatmasıile görüntü nesnelerinin üretilmesi için karışık ve dokulaşmış verideki spektralhomojenliğin ortaya çıkarılması oldukça zordur. Segmentasyonun uygulanmasında,aşağıdaki parametreler olabildiğince gerçeğe yakın seçilmelidir [61].Segmentasyon aşamasında kullanılan parametreler şu şekilde açıklanabilir;• Ölçek parametresi (Scale Parameter): Ortalama nesne boyutunu dolaylı yoldanetkileyen bu parametre, nesnelerin heterojenliğine izin veren maksimum değeribelirler. Ölçek parametresi ne kadar büyürse nesneler de o kadar büyür [44].40

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!