Özet:
Son yıllarda yüksek çözünürlüklü hava fotoğrafları ve uydu görüntülerinden otomatik obje belirleme coğrafi bilgi teknolojileri uygulamaları için büyük önem arz etmektedir. Bu uygulamaların en önemlileri arasında bina ve yolların tespit edilmesi yer almaktadır. Tespit edilen binalar Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) için bir temel veri kaynağı olmasının yanı sıra şehir ve doğal afet planlaması, altyapı gelişimi, haberleşme hatlarının kurulması ve benzeri birçok kentsel uygulamada da kullanılmaktadır. Binaların belirlenmesinde önemli veri kaynağı olan dijital hava fotoğrafları, yüksek konumsal çözünürlüğe sahip olmakla birlikte kalıcılık ve geniş spektral çözünürlük gibi özellikleriyle de birçok çalışmada sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bina ve yol detayları kızılötesi hava fotoğrafları üzerinden çıkarılması amaçlanmıştır.Bina ve yol detay bilgilerinin çıkarılması amacıyla, üç farklı yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemler, Region Growing (Alan Büyütme), Mean-Shift (Ortalama Değişkenli) ve Watershed (Havza) Segmentasyon yöntemi olup, bu yöntemlerle detaylar çıkarılmıştır. Literatürde kenar belirlemede en iyi sonuç veren yöntem olmasından dolayı çalışmada Canny filtresi kullanılmıştır. Bu filtre görüntüye uygulandığında kenarların diğer nesnelerden keskinleştirilmesini/ayrılmasını sağlamaktadır. İlgili metotlar Matlab yazılımında yazılan kod ile çalıştırılmış ve seçilen görüntüler üzerinde uygulamalar yapılmıştır.Kontrol için sonuç görüntü, orijinal görüntünün gri tonuna çevrilmiş görüntü ile çakıştırılmıştır. Buna bağlı olarak Mean-Shift (Ortalama Değişkenli) segmentasyon yönteminin tespit ettiği bina sayısının diğer yöntemlere göre daha fazla olduğu ortaya konmuştur.Bu çalışma, kızılötesi hava fotoğraflarından bina detaylarının otomatik olarak belirlenebileceğini ve görüntü işleme teknolojisinin bu amaca yönelik olarak en uygun yöntem geliştirmesi açısından büyük katkı yapabileceğini ortaya koymuştur.
