Nokta bulutu verisi ile su kütlesi tespitinde geometrik özniteliklerin etkisi

Yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinden su kütlelerinin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi ve çıkarılması, su kaynakları yönetimi, su kalitesi izleme, doğal afet acil müdahaleleri gibi kritik uygulama alanlarında stratejik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte, geleneksel su kütle çıkarma yöntemleri, özellikle görüntü dokusu ve karakteristik özelliklerin seçilmesi konusunda çeşitli zorluklar sunmaktadır. Bu çalışmada, nokta bulutu verilerinden çıkarılan geometrik öznitelikler ve hava fotoğraflarından alınan spektral bilgileri bir araya getirerek, su kütlelerinin sınırlarının daha etkin bir şekilde tanımlanmasını ve çıkarılmasını sağlayan bir metodoloji önerilmektedir. Üç boyutlu (3B) yapı tensöründen yararlanılarak nokta bulutlarından üretilen geometrik öznitelikler algılayıcı sistemin ürettiği spektral bilgiler ile birleştirilerek, yüksek boyutlu verilere uygunluğu, hızı ve aşırı uyuma direnci ile bilinen Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısı su kütlelerinin tespiti için eğitimde kullanılmıştır. Matlab ortamında geliştirilen metodolojinin etkinliği, Türkiye’de topografik ve bitkisel özellikleri farklı dört farklı lokasyon üzerinde test edilmiştir. Sınıflandırma işlemi ile tespit edilen su kütlesi sınırlarının doğruluk analizi F-Skoru üzerinden değerlendirildiğinde, Çalışma Alanı-1 için: %85.7, Çalışma Alanı-1 Akarsu için %76.6, Çalışma Alanı-2 için %93.7, Çalışma Alanı-3 için %94.9, ve Çalışma Alanı-4 için %73.6, olarak elde edilmiştir. Çalışma, sunulan metodolojinin farklı mekânsal ölçekler ve sensör türleri için uygulanabilir olduğunu ve çevresel ve hidrolojik araştırmalarda geniş kapsamlı kullanımlar için potansiyel taşıdığını ortaya koymaktadır.