LiDAR sensörünün hiperspektral verilerden gölgelik alan çıkarımı başarımına etkisi

• Main Authors: Seniha Esen Yüksel, Mustafa Boyacı
• Format: Article
• Language: English
• Published: Pamukkale University 2018-04-01
• Series: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
• Subjects: LiDAR; Hyperspectral; Shadowy areas; Line of sight; Hiperspektral; Gölgelik alanlar
• Online Access: http://dergipark.gov.tr/pajes/issue/36922/419202?publisher=pamukkale
• ISSN: 1300-7009; 2147-5881

Hiperspektral görüntülerin analiziyle, tek bir pikselden o pikseldeki materyalin ne olduğu anlaşılabilmektedir. Bu özelliğiyle hiperspektral görüntüleme, yeryüzünün uzaktan algılanmasını gerektiren jeoloji, zirai ve askeri alanlarda, özellikle sınıflandırma ve hedef tespiti uygulamalarında tercih edilen bir yöntem olmaktadır. Ancak, hiperspektral görüntülemede gölgelik alanlarda kalan hedeflerden çok az miktarda foton yansımakta, bu yüzden de toplanan spektral verilerin genlikleri çok düşük düzeylerde kalmaktadır. Bu durum, gölgede kalan hedefin bulunamamasına neden olabilmektedir. Özellikle yüksekliğin sık değiştiği yerleşim yerlerinden alınan verilerde, gölgelik alanların etkisinin sınıflandırma başarımına etkisi katlanarak artmaktadır. Bu çalışmada, gölge tespiti yapan iki algoritma geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. İlk yöntemde, hiperspektral verilere ek olarak LiDAR sensöründen alınan veriler de kullanılmıştır. LiDAR verilerinden gölge tespiti amacıyla, hiperspektral verilerin toplanma anındaki güneşin açılarını ve ortamdaki yükseltileri dikkate alan bir görüş hattı algoritması geliştirilmiştir. İkinci yöntemde ise, gölgeler sadece hiperspektral veriler kullanılarak tespit edilmiştir. Öncelikle bir referans imza oluşturulmuş, sonra diğer pikseller bu referans imzaya olan uzaklıklarına göre sınıflandırılmıştır. Sonuçta, hiperspektral görüntüdeki gölge alanlar tespit edilmiş ve iki yöntemin eşleşme sonuçları ve güvenilirlikleri karşılaştırılmıştır.