Nesne Tabanlı Görüntü Analizinde Görüntü Bölütleme Yaklaşımları ve Bölütleme Kalitesinin Analizi

Abstract

Son yıllarda yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntü miktarındaki artış ile birlikte yüksek spektral heterojenlik içeren bu görüntülerden bilgi çıkarımı önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu görüntülerden bilgi çıkarabilmek için geleneksel yaklaşımların kullanımı yeterli olmamaktadır. Nesne tabanlı görüntü analizi (NTGA), yüksek çözünürlüklü uzaktan algılanmış görüntülerinin analizinde etkin şekilde kullanılan yeni bir paradigma olarak ortaya çıkmıştır. NTGA’nın ilk ve en temel adımını görüntü nesneleri oluşturmaya yarayan görüntü bölütleme adımı oluşturmaktadır. Nesnelerin şekli, boyutu ve spektral özellikleri bölütleme yaklaşımına bağlı olarak belirlenmektedir. Optimum görüntü bölütleme için gerekli yöntem ve parametre seçimi, görüntü sınıflandırması veya özellik çıkarımı işleminden önce karar verilmesi gereken çok önemli hususlardır. Bu çalışma, NTGA alanında kullanılan görüntü bölütleme algoritmaları, parametre seçim stratejileri ve görüntü bölütleme kalitesi konusunda yapılan çalışmalar hakkında detaylı bilgiler ve literatür taraması sunmaktadır. Görüntü bölütleme işlemini doğru şekilde gerçekleştirmek için araştırmacılara rehberlik edecek ve uygulamada dikkat edilmesi gereken kritik hususları içeren değerlendirmeler ayrıca sunulmuştur.