Depremler, çok fazla sayıda
can kayıplarına, alt yapı zararlarına, ciddi maddi kayıplara neden olan en
yıkıcı doğal afetlerdir. Deprem nedeni ile yıkılmış binaların deprem sonrası
tespiti önemli bir aşamadır çünkü bu tip binalar şehirler için risk
oluşturmaktadır. Son yıllarda dijital fotogrametri ve uzaktan algılama
teknolojileri ile uydu algılayıcıları/kamera sistemlerindeki önemli gelişmeler
yeni ve farklı araştırma konu ve uygulamalarının ortaya çıkmasına neden
olmuştur. 1950'li yıllardan bu yana gelişim gösteren dijital kamera teknolojisi
beraberinde yüksek mekansal çözünürlük ve konumsal doğruluğa sahip
ortofotoların üretimi de olanaklı hale gelmiştir. Bu ortofotolar detay
çıkartımında ve tematik sınıflandırmada başarı ile kullanılmaktadır. Yüksek
mekansal çözünürlüğe bağlı olarak tematik sınıflandırmada geleneksel piksel
tabanlı sınıflandırma yaklaşımı yerine nesne tabanlı yaklaşım önem kazanmış ve
yaygınlaşmıştır. Bu çalışma için Türkiye’nin doğusunda yer alan Van ili-Erciş
ilçesi seçilmiştir. Bölgede, 23 Ekim 2011 tarihinde yerel saat ile 13:41:20’de
(UTC 10:41:20) moment büyüklüğü (Mw) 7.2 olan bir deprem meydana gelmiştir.
Çalışmada veri olarak depremden bir gün sonra Harita Genel Komutanlığı
tarafından hasar tespiti yapmak amacıyla alınan hava fotoğraflarından üretilen
ortofotolar kullanılmıştır. Deprem sonrası görüntüde ilk olarak 2 farklı dokuda
alan seçilmiştir. Hem homojen hem de heterojen alanların sınıflandırılmasında
ilk adım olarak en uygun parametreler seçilerek segmentasyon işlemi
gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon aşamasında çoklu çözünürlük algoritmasından
faydalanılmıştır. Yapılan farklı denemeler sonucunda en uygun şekil faktörü ve
renk değerleri göz önüne alınmıştır. Bir sonraki aşamada, nesne tabanlı
sınıflandırmada kullanılan ve ‘kontrollü’ ve ‘kontrolsüz’ olarak adlandırılan
iki farklı sınıflandırma yaklaşımı uygulanmış ve bu yöntemlerin sınıflandırma
doğrulukları karşılaştırılmıştır.
Earthquakes
are the most destructive natural disasters, causing massive loss of life,
infrastructure damages and serious financial losses. Earthquake-induced
building damage detection is a very important step after earthquakes since such
buildings pose a risk for cities. The recent advances in digital
photogrammetry/remote sensing technology and satellite sensor/camera systems
have inspired to emerge new and different research areas and applications. With
the development of digital camera technology since 1950's, it has become
possible to produce orthophotos with high spatial resolution and positional
accuracy. These orthophotos are used successfully in the extraction of the
details and the thematic classification. Depending on the high spatial image
resolutions, the use of object-based approach has gained importance and has
become widespread rather than the traditional pixel-based approach in the
thematic classification. The town of Erciş in Van province, situated in the
eastern part of Turkey, was selected for the study. In this region, an
earthquake with moment magnitude (Mw) of 7.2 was occurred at 10:41 UTC (13:41
local time) on October 23th, 2011. In this study, the orthophotos produced from
the aerial photographs taken one day after the earthquake by the General
Command of Mapping for the purpose of damage detection. In the post-earthquake
ortophotos, 2 different types of sites were selected as the study areas. As an
initial step, segmentation process was carried out by selecting the most
suitable parameters for the classification of both homogenous and heterogeneous
areas. In the segmentation phase, the multi-resolution algorithm was utilized.
After doing different trials, the most suitable shape factor and compactness
values were considered. In the next step, two different classification
approaches, namely “supervised” and “unsupervised”, used within the object
based image classification were applied and their classification accuracies
were compared.
Subjects | Engineering |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | February 2, 2017 |
Submission Date | December 1, 2016 |
Acceptance Date | December 29, 2016 |
Published in Issue | Year 2017 Volume: 3 Issue: 1 |
This journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.