ve çevresi örneÄi
ve çevresi örneÄi
ve çevresi örneÄi
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
26<br />
getirilebilir. Histogram değerleri görüntüdeki objelerin ayrılması için oldukça önemli<br />
bir unsurdur. Görüntü zenginleştirme (Histogram equalization) ile spektral özellikler<br />
arttırılarak görüntülerin yorumlaması işlemi kolaylaştırılır.<br />
2.3.14. Görünür bantların renk kombinasyonları<br />
Landsat 7 uydularına ait 8 değişik bant çok çeşitli varyasyonlarla bilgisayar<br />
ortamında birleştirilebilir. Bu birleştirme görülebilir dalga boyundaki üç ana kanal<br />
olan Kırmızı (Red), Yeşil (Green) <strong>ve</strong> Mavi (Blue) kanallara farklı bantların<br />
atanmasıyla yapılır. Yapılan birleştirme işlemi sonucunda normalde gri tonlarında<br />
olan görüntülerden yalancı renkli (False Color) görüntüler elde edilmiş olur (Şekil<br />
2.11.). Ayrıca Landsat ETM+ uydusundaki 8. bant (Pan) kombine edilmiş<br />
görüntülerle birleştirilerek mekansal çözünürlüğü arttırılmış görüntüler elde edilir.<br />
Kombinasyon işlemleri ile uyduya ait bantların özelliklerine göre yeryüzündeki<br />
çeşitli materyallerin ayırtlanması kolaylaşır. Spektral sınıflandırma işlemlerinde<br />
kombine edilmiş uydu görüntülerinden yararlanılmaktadır.<br />
2.3.15. Spektral sınıflama<br />
Bu metod bilgisayarla gerçekleştirilen görüntü analizlerinde yaygın bir metodtur.<br />
Çok bantlı görüntülerde çeşitli dalga boylarındaki bantların parlaklık değerleri her bir<br />
pikselin spektral özelliklerini göstermektedir. Spektral sınıflama metodları<br />
görüntüdeki pikselleri etrafındaki diğer piksellerle olan ilişkilerini dikkate almadan,<br />
sadece spektral özelliklerine dayanarak sınıflandırmaya çalışır.<br />
Çok bantlı bir görüntüdeki bir pikselin spektral özelliği, bu pikselin her banttaki<br />
parlaklık değerini bir koordinat sistemi üzerinden işaretleyerek,yani spektral uzayda<br />
hayali bir noktaya yerleştirerek gösterebilir. Bu spektral uzayda, her bant için<br />
değerler ayrı koordinat eksenleri üzerinde gösterilir. Çoğu sınıflandırma yönteminde<br />
bu noktaların spektral boşlukta birbirlerine olan uzaklıkları ölçütüne dayanılarak<br />
piksellerin spektral özelliklerinin birbirlerine benzerliği tespit edilmeye çalışılır.<br />
Spektral özellikleri birbirine yakın olan piksellerin aynı yüzey materyallerini temsil<br />
ediyor olma ihtimalleri yüksektir. Spektral sınıflama iki şekilde yapılabilir. Bunlar
Change language