Yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntülerinden nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile çay bahçelerinin çıkarılması

Ulkemizde ozellikle Dogu Karadeniz bolgesinde yetismekte olan cay bitkisi bolgede yasayan halkin gecim kaynaginin buyuk bir kismini olusturmaktadir. Ancak Dogu Karadeniz Bolgesinde yagislara bagli olarak meydana gelen heyelanlar cay alanlarinin surekli hasara ugramasina neden olmaktadir. Bu dogrultuda cay alanlarinin zamansal izlenmesi ve takibi icin haritalanmasi onemli bir konu olarak karsimiza cikmaktadir. Bu calismada yuksek cozunurluklu WorldView-2 uydu goruntuleri kullanilarak cay bahcelerinin belirlenmesi amaclanmistir. Bu kapsamda calisma alani olarak Artvin ili Hopa ilcesinde 8 km2 ’lik bir alan test alani olarak secilmistir. Cay alanlarina ait tematik harita uretimi icin nesne tabanli goruntu analizi uygulanmistir. Segmentasyon asamasinda coklu cozunurlukle segmentasyon algoritmasi kullanilmistir. Siniflandirma asamasinda ise makine ogrenme algoritmalardan k- en yakin komsuluk ve rastgele orman algoritmasi kullanilmistir. Elde edilen sonuclar incelendiginde rastgele orman algoritmasinin k-en yakin komsuluk algoritmasina gore daha iyi sonuclar verdigi tespit edilmistir.