Geri Dön

Uzaktan algılama tekniği ile pamuk ekili alanların belirlenmesinde kontrollü (supervised) sınıflandırma yöntemlerinin irdelenmesi üzerine bir araştırma

A supervised classification research on determining cotton plantations by remote sensing technique

  1. Tez No: 114061
  2. Yazar: MUSTAFA TOLGA ESETLİLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. YUSUF KURUCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, uydu görüntüsü, uzaktan algılama, pamuk, algoritma, Classification, Satellite Image, Remote Sensing, Cotton, Algorithm
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Toprak Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

ÖZET UZAKTAN ALGILAMA TEKNİĞİ İLE PAMUK EKİLİ ALANLARIN BELİRLENMESİNDE KONTROLLÜ (SUPERVISED) SINIFLANDIRMA YÖNTEMLERİNİN İRDELENMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ESETLİLİ, Mustafa Tolga Yüksek Lisans Tezi, Toprak Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Yusuf KURUCU Ağustos 200 1, 63 sayfa Uzaktan algılama tekniği kullanılarak pamuk ekili alanların belirlenmesi çalışmalarının en önemli aşaması uydu görüntüsünün sınıflandırmasıdır. Uydu görüntülerinin sınıflandırılmaları kontrollü (supervised) ve kontrolsüz (unsupervised) olarak iki şekilde gerçekleştirilir. Bu çalışmada, görüntü işleme yazılımı olarak Image Analyst (Intergraph) kullanılmış ve bu yazılımın içeriğinde bulunan Minimum Distance, Maximium Likelihood, Para-ML, Para-MD, Parallelepiped, N-Image ML kontrollü sınıflandırma yöntemleri toplam 20 adet test alanında uygulanmıştır. Arazi ve laboratuar çalışmaları sonucunda; Para-ML ve Para-MD yöntemlerinin sapma değerleri benzer ve diğerlerine göre en düşük olduğu saptanmıştır. Pamuk ekili alanların uydu görüntüleri ile belirlenmesi çalışmalarında büyük alanlar için Para- MD sınıflandırma yönteminin en iyi olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

VII ABSTRACT A SUPERVISED CLASSIFICATION RESEARCH ON DETERMINING COTTON PLANTATIONS BY REMOTE SENSING TECHNIQUE ESETLÎLÎ, Mustafa Tolga Msc. in Agriculture Eng. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Yusuf KURUCU August 2001, 63 pages The most important face of determining vegetation by using remote sensing technique is classification. Classification of satellite images can be carried out both by supervised or unsupervised methods. Availability of data over the land provides the user to prefer the supervised classification method. The success of the image process depends on capabilities of hardware and software. In this study the supervised classification method, which enables to identify the distribution of cotton plantations in measure is tried to be defined. Image Analyst (Intergraph) is use as image process software and methods within this software as Minimum Distance, Maximum Likelihood, Para-ML, Para-MD, Parallelepiped, N-Image ML are used in twenty test areas. At the end of field and lab. works the deviation values of Para-ML and Para- MD were observed as the least comparing the others. While determining cotton cultivations by satellite images Para-MD classification method was defined as the best for larger areas.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama tekniği ile tarım arazilerinde çiftçi ürün beyanlarının kontrolü: Harran Ovası örneği

    Controling of vegetative product declarations with remote sensing technique, case study: Harran Plain

    FATİH FEHMİ ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN ALTUNTAŞ

  2. Toplulaştırma sonrası arazi kullanım değişimlerinin uzaktan algılama ve cbs tekniği ile belirlenmesi: Şanlıurfa Bozova Sulucakaçar örneği

    Determination of landuse changes after land consolidation using remote sensing and geographic information system: A case study at the Şanlıurfa Bozova Sulucakaçar example

    PINAR ÖZGÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU

  3. Coğrafi bilgi sistemi ve uzaktan algılama teknikleriyle menemen sulama sistemi performansının değerlendirilmesi

    Assessment of performance of the menemen irrigation system using geographic information system and remote sensing techniques

    BEKİR SITKI KARATAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ŞERAFETTİN AŞIK

  4. Menemen Ovası sol sahil sulanan arazilerinin parsel tabanlı ürün deseni planlaması

    Parcel based crop pattern planning of the left bank irrigation area of Menemen Plain

    NEJAT ÖZDEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    ZiraatEge Üniversitesi

    Toprak Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF KURUCU

  5. InSAR uzaktan algılama tekniği ile aktif heyelanların izlenmesi: Ağcagüney (Samsun) örneği

    Observing of active landslides with remote sensing technique: A case study in Agcaguney village (Samsun)

    SEMRA ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeoloji MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYKUT AKGÜN