Multitemporal Decomposition and Unsupervised Classification Analysis of Dual PolSAR Images

Abstract

Sentetik açıklıklı radarın (SAR) güçlü bir yer gözlem aracı olduğu artık ispatlanmıştır. Son on yılda, faz bilgisini muhafaza ederken birden fazla kutuplaşma durumunu ölçebilen SAR sensörleri geliştirilmiştir. Polarimetrik SAR (PolSAR) adı verilen sistemler hem dikey hem de yatay polarizasyonlu mikrodalga sinyalleri göndermekte ve almaktadır. Optik veriler elektro-optik sensörler yardımıyla spektral yoğunluk açısından, hedeflerin yansıtıcı ve dağıtıcı özellikleri hakkında çeşitli bilgi sağlarken SAR verileri, polarizasyon durumu ile doğal ve insan yapımı nesnelerin geometrik yapısı, yüzey pürüzlülüğü ve dielektrik özellikleri hakkında detaylı bilgiler içerir. Bu çalışmada C-band Sentinel-1A uydusunun ikili polarimetrik çok zamanlı uydu görüntülerinden dilim birleştirme ile üretilen polarimetrik görüntülerin sınıflandırılmasında, polarimetrik ayrışma analizinin uygulama kolaylığı ve polarimetrik imzaların yorumlanabilirliği nedeni ile kontrolsüz sınıflandırma yöntemi tercih edilmiştir. Çalışma kapsamında, daha önce (Single Look Complex) SLC mod ikili polarimetrik görüntüler kullanılarak PolSAR sınıflandırması ile test edilmemiş bölgede, çalışma alanına ait Sentinel-1A uydusu 2014 ve 2018 yılları ikili polarimetrik çok zamanlı SAR görüntüleri kullanılarak belirtilen hedef ve yöntemlerle, PolSAR görüntülerine H-alfa ayrışma algoritması uygulanarak polarimetrik parametreler yorumlanmıştır. Kontrolsüz sınıflandırma ile çalışma alanındaki değişimlerin ortaya konulması ve görsel analizi sağlanmıştır. Sınıflandırma sonucunda genel sınıflandırma doğrulukları, 2014 yılı için % 88,5 ve 2018 yılı için %89,0 olarak hesaplanmıştır. 2014 ve 2018 yılları için kentsel ve kırsal alandaki arazi değişimleri belirlenmiştir. Çalışma, arazi kullanımı arazi örtüsü sınıflandırması için ikili polarimetrik C-band SAR verilerinin yeteneklerini incelemeyi de amaç edinmiştir. Ayrıca çalışmanın devamı niteliğinde, farklı bantta çalışan dörtlü polarimetrik SAR ve optik görüntülerin birlikte kullanımının sınıflandırma analizine etkisi araştırılacaktır.