English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Plus

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Zendy Tools

Zendy Open

Arazi Kullanimi / Arazi Ortusu (AKAO) siniflarinin dogru belirlenmesi, cevresel izleme ve yonetim uygulamalari icin cok onemli bir role sahiptir. Uzaktan algilama verilerinin siniflandirilmasi, farkli olceklerde AKAO bilgilerinin belirlenmesi icin kullanilan populer yontemlerden biridir. Uydu goruntulerini siniflandirmak icin bircok yontem gelistirilmis ve uygulanmistir. Bu calismada, Temmuz, 2018 tarihli yeni nesil Sentinel-2 MSI uydu goruntuleri AKAO siniflarini belirlemek amaciyla kullanilmistir. Calisma alani olarak Istanbul Catalca Ilcesi'nden bir test bolgesi secilmistir. Catalca, degerli tarim alanlari nedeniyle Istanbul icin cok onemli bir bolgedir. Secilen arazi alaninda farkli AKAO tipleri tanimlanmistir; su yuzeyleri, orman alanlari, farkli tarim alanlari (Aycicegi), acik maden alani, yerlesim yerleri ve yol. Bu calisma icin dort farkli veri seti olusturulmus ve secilen bolgede AKAO kategorilerini belirlemek icin maksimum benzerlik siniflamasi (MLC) yontemiyle siniflandirilmistir. Birinci veri seti olarak Sentinel-2 uydu goruntusunun 10 m mekansal cozunurluge sahip dort bandi kullanilmistir. Orijinal bantlarin yani sira, Sentinel-2 verileri icin Normallestirilmis Fark Bitki Indeksi (NDVI), ve Yesil-kirmizi normallestirilmis fark bitki indeksi (GRNDVI) gibi farkli indeksler hesaplanmistir. Bu hesaplanmis indeksler ve kirmizi kenar bandi, orijinal bantlara eklenmis ve diger veri setleri olarak siniflandirilmistir. Dort veri setine ait siniflandirma sonuclari, yer kontrol verileri ve hata matrisi kullanilarak karsilastirilmistir. Sentinel-2 verileri arazi ortusu siniflandirmasinda genel dogruluk dort veri seti icin tatmin edici bir performans sergilemistir (% 85 ve uzeri). Veri seti 2 icin hesaplanan genel dogruluk ve Kappa degerleri diger uc veri setinden daha yuksek elde edilmistir.

EVALUATION OF SENTINEL-2 MSI DATA FOR LAND USE / LAND COVER CLASSIFICATION USING DIFFERENT VEGETATION INDICES