Sentinel-2A uydu görüntüsünde nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak kıyı habitatlarının haritalanması

Abstract

Bu çalışma ile Aydın ili sınırları içinde yer alan, Dilek Yarımadası-Büyük Menderes Deltası Milli Parkı, Bafa Gölü Tabiat Parkı, Azap Gölü ve Büyük Menderes Nehrinin oluşturduğu su ve sulak alan sisteminde planlama çalışmalarına altlık oluşturabilecek bir habitat haritasının oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaçla USGS EarthExplorer websitelerinden ücretsiz olarak temin edilen (11 Ağustos 2017 tarihli ve 10m yersel çözünürlüklü) Sentinel-2A uydu görüntüsü veriseti kullanılmıştır (USGS, 2018). Ayrıca, sınıflandırmanın doğruluğunu arttırmak amacıyla NASA Earthdata websitesinden ücretsiz olarak temin edilen 30m yersel çözünürlüklü ASTER Global DEM sayısal yükseklik modeli verisi (NASA Earthdata, 2018) ile Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü’nün hazırladığı toprak haritalarından yararlanılmıştır. Habitat haritası, arazi çalışmalarına dayalı vejetasyon analizi kayıtlarından elde edilen bulgular ışığında eCognition yazılımında nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak hazırlanmıştır. Oluşturulan habitat haritasında 17 habitat sınıfı tanımlanmıştır. Çalışma alanında hakim habitat tipi; Tarla Tarımı’ndan oluşurken, su ve sulak alan sistemlerinin temelini oluşturan habitatlar ise çalışma alanının yaklaşık %20’sini oluşturmaktadır. Sonuç olarak, yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile birlikte dijital yükseklik modeli ile vejetasyon birimleri ve farklı toprak özelliklerinin sınıflandırma sürecine dâhil edilmesiyle, peyzajın birçok fiziksel özelliğinin de dikkate alındığı, doğruluk oranı yüksek habitat haritalarının elde edilebileceği sonucuna varılmıştır.

In this study, it is aimed to create a habitat map that can form a base for planning studies in the water and wetland system formed by Dilek Peninsula-Büyük Menderes Delta National Park, Bafa Lake Nature Park, Azap Lake and Büyük Menderes River. For this purpose, the Sentinel-2A satellite image (dated 11 August 2017 and with a spatial resolution of 10m) that we obtained free of charge from the USGS Earth Explorer was used (USGS, 2018). In order to increase the accuracy of the habitat map, we have also used the ASTER Global DEM with a spatial resolution of 30m which was obtaied from the NASA Earthdata website free of charge (NASA Earthdata, 2018) and the soil map created by the General Directorate of Rural Services. The habitat map was prepared using e-Cognition software and objectbased classification method in the light of the results obtained from the vegetation analysis records conducted during our field studies. In our habitat map, 17 habitat classes were defined. While the dominant habitat type in the study area consists of Arable land, the habitats that constitute the basis of water and wetland systems cover approximately 20% of the whole study area. As a result, it has been concluded that by incorporating different datastes, the digital elevation model, different soil characteristics and vegetation units together with the high resolution satellite images into the image classification process, many physical characteristics of a landscape are taken into consideration and high-accuracy habitat maps can be obtained.