5. UZAKTAN ALGILAMA-CBS SEMPOZYUMU (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul OPTİK GÖRÜNTÜLER İÇİN GERİ-İZLEME ARAMA OPTİMİZASYON ALGORİTMASI (BSA) VE FARK GÖRÜNTÜSÜ KOMBİNASYONU TABANLI YENİ BİR DEĞİŞİM SAPTAMA YAKLAŞIMI Ümit Haluk ATASEVER 1 , Pınar ÇİVİCİOĞLU 2 , Erkan BEŞDOK 3 , Coşkun ÖZKAN 4 1 Öğr. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039. Kayseri, uhatasever@erciyes.edu.tr 2 Doç. Dr., Erciyes Üniversitesi, Uçak Elektrik-Elektronik Bölümü, 38039. Kayseri, civici@erciyes.edu.tr 3 Prof. Dr., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039. Kayseri, cozkan@erciyes.edu.tr 4 Prof. Dr., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039. Kayseri, ebesdok@erciyes.edu.tr ÖZET Bu çalışmada, optik görüntüler için oldukça basit ve etkin bir kontrolsüz değişim saptama yaklaşımı sunulmuştur. Yaklaşımın temelinde fark görüntülerinin kombinasyonu ve Geri-İzleme Arama Algoritması (BSA)ile değişim haritasının hesaplanması bulunmaktadır. İlk olarak standart fark alma ve logaritmik oran operatörleri kullanılarak fark görüntüleri elde edilir. Ardından bir kombinasyon fonksiyonu kullanılarak fark görüntülerinden tek boyutlu özellik uzayı hesaplanır. Üçüncü adım olarak özellik uzayına sırasıyla görüntünün yumuşatılması için wiener filtre ve kenar bilgilerinin muhafaza edilmesi için medyan filtre uygulanır. Filtreleme ile yerel tutarlılık ve kenar bilgisi muhafaza edilmiş olur. Daha sonra filtrelenmiş veriye min -maks normalizasyonu uygulanır. Son olarak normalize edilmiş veri, BSA kullanılarak değişim olan ve değişim olmayan pikseller olarak iki gruba ayrılır. Sunulan yaklaşımın etkinliği göstermek için, değişim saptama tekniklerinin başarısını belirlemek amacıyla sıkça tercih edilen Meksika ve Sardinia veri setleri kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar ile yaklaşımın optik görüntülerden kontrolsüz değişim belirleme için etkin bir metot olduğu ispatlanmıştır. Anahtar Sözcükler: Değişim Saptama, Fark Görüntüsü Kombinasyonu, Geri-İzleme Arama Optimizasyon Algoritması ABSTRACT A NEW CHANGE DETECTION APPROACH BASED ON BACKTRACKING SEARCH OPTIMIZATION (BSA) ALGORITHM AND DIFFERENCE IMAGE COMBINATION FOR OPTICAL IMAGERY In this study, a simple and effective unsupervised change detection approach is proposed for optical image data. The approach is based on difference image combination and determination of change detection map by Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA). Firstly, difference images are calculated by standard absolute-valued difference operator and absolute-valued log-ratio difference operator. Then, one-dimensional feature space is determined from difference images using a combination function. Thirdly, the feature space is filtered, respectively, by wiener filter for image smoothing and by median filter for edge information preservation. Local consistency and edge information of feature space are preserved with this filtration step. After that, a min-max normalization is applied to the filtered feature space. Finally, the normalized data is clustered into two groups with BSA as changed and unchanged pixels. To show effectiveness of proposed approach, Mexico and Sardinia data sets, which are preferred to prove performance of change detection technics, are used. Experimental results show that proposed approach is effective for unsupervised change detection of optical imagery. Keywords: Change Detection, Difference Image Combination, Backtracking Search Optimization Algorithm. 1. GİRİŞ Uzaktan algılama disiplininin en önemli çalışma konularından biri belirli bir bölgenin zamansal değişiminin incelenmesidir. Farklı zamanlarda elde edilen uydu görüntüleri kullanılarak bir bölgedeki arazi örtüsü veya arazi kullanımında meydana gelen farklılıklar tespit edilebilmektedir. Orman ve tarım alanlarının izlenmesi, arazi örtüsündeki değişimlerin belirlenmesi, orman yangını sonrası oluşabilecek alansal farkın belirlenmesi, kentsel değişimin ve doğal afetlerin izlenmesi gibi önemli problemlerin çözümünde değişim belirleme yaklaşımları etkin olarak kullanılmaktadır (Cihlar, J., vd., 1992; Ghosh, A., vd., 2007; Gopal, S., ve Woodcock, C., 1996). Değişim saptamada kontrollü ve kontrolsüz olmak üzere iki temel yaklaşım vardır. Ancak çoğu zaman eğitim verisine ihtiyaç duyulmaması nedeniyle kontrolsüz değişim belirleme teknikleri kullanılırlar (Mishra, N., S., vd., 2012). Değişim saptama için kullanılan yaklaşımlardan bir kısmı; farklı tarihlerdeki görüntülerden, fark görüntüsü, oran görüntüsü veya temel bileşenler analizi yardımıyla özellik uzayının hesaplanması ve ardından bu özellik uzayının bir kontrolsüz sınıflandırma tekniğiyle değişen ve değişmeyen alanlar olarak iki kümeye ayrılmasından ibarettir