Improvement of land cover classification with the integration of topographical data in uneven terrain
Topografik veri entegrasyonu ile arazi örtüsü sınıflandırma hassasiyetinin artırılması
- Tez No: 118932
- Danışmanlar: DOÇ.DR. VEDAT TOPRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Eğitim seti, Görüntü Sınıflandırma, Topoğrafik Veri, Yardımcı Veri Entegrasyonu, Arazi sınıflandırması, Topoğrafik veriler, Image Classification, Integration of Ancillary Data, Topographical Data, Training set, Land classification
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz TOPOGRAFİK VERİ ENTEGRASYONU İLE ARAZI ORTUSU SINIFLANDIRMA HASSASİYETİNİN ARTIRILMASI Gerçek, Deniz Yüksek Lisans, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Vedat Toprak Aralık 2002, 112 sayfa Bu çalışmanın amacı, görüntü sınıflandırma sonucunu iyileştirmek üzere yardımcı topoğrafik verinin sınıflandırmaya entegre edilmesini sağlamak için bir yöntem geliştirmektir. Topoğrafik verinin sınıflandırmaya entegre edilmesi temel olarak, eğitim setlerinin arazi örtüsü sınıflarının topoğrafik karakteristiklerine daha fazla hassasiyet gösterecek biçimde yeniden düzenlenmesi yolu ile gerçekleştirilmektedir. Çalışmada kullanılan uydu görüntüleri, Landsat Thematic Mapper 7 ETM bantlarından oluşmaktadır. Yardımcı topoğrafik veriler ise, 1/25000 ölçekli topoğrafik harita yükseklik konturlarından elde edilen yükseklik, eğim ve bakı verileridir.Topoğrafik verilerin standart görüntü sınıflandırma işlemine entegre edilmesini sağlamak üzere beş aşamalı bir metodolojik yapı geliştirilmiştir. Özetle; birinci aşama sınıflara ait ilk spektral işaretlerin belirlenmesidir, ikinci aşama bu işaretlere topoğrafik verilerin olası bir ilişkinin tespiti için analiz edilmesi ve ilişkili bulunan topoğrafik verilerin seçilmesidir. Üçüncü aşama ilişkili bulunan topoğrafik veriden sınıf topoğrafik işaretlerinin belirlenmesidir. Dördüncü aşama iki eğitim setinden birinin sadece spektral bilgi içerecek, diğerinin hem spektral hem topoğrafik bilgi içerecek şekilde yeniden tanımlanmasıdır. Son aşama ise sınıflandırmadır. Sınıflandırma sonucunda, biri girdi olarak sadece spektral bantları kullanmış ve spektral bilgi ile eğitimlenmiş, diğeri ise girdi olarak bant ve topoğrafik veri kullanmış ve hem spektral hem topoğrafik veri ile eğitimlenmiş iki ürün elde edilmiştir. Metodoloji, Ankara'nın kuzeyinde, çoğunlukla tarım, mera ve çalılık alanlardan oluşan kırsal bir araziyi kapsayan Landsat TM görüntüleri ve ilgili topoğrafik veriler üzerinde uygulanmıştır. Metod topoğrafik verinin entegrasyonu ile elde edilen üründe, sadece spektral bilginin kullanımı ile elde edilen ürüne göre doğrulukta %10 oranında iyileşme sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT IMPROVEMENT OF LAND COVER CLASSIFICATION WITH THE INTEGRATION OF TOPOGRAPHICAL DATA IN UNEVEN TERRAIN Gerçek, Deniz M.Sc, Department of Geodetic and Geographic Information Technologies Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Vedat Toprak December 2002, 112 pages The aim of this study is to develop a framework for the integration of ancillary topographic information into supervised image classification to improve the accuracy of the classification product. Integration of topographic data into classification is basically through modification of training set in order to provide additional sensitivity to topographical characteristics associated with each land cover class in the study area. Multi-spectral Landsat 7 ETM 30x30 meter bands are the remotely sensed data used i n t he s tudy. A ncillary t opographic d ata a re e levation, s lope a nd aspect derived from 1/25000 scaled topographic map contours. A five-phase methodological framework was proposed for developing procedures for the integration of topographical data into a standard imageclassification task. Briefly; first phase is the selection of initial class spectral signatures, second phase is analyzing the information content of class spectral signatures and topographical data for a potential relationship, and quantification of the related topographical data. Third phase is the selection of class topographical signatures from the related topographical data. Fourth phase is redefinition of two training sets where one of which includes spectral information only and the other includes both spectral and topographical information. The last phase is classification. Two products were derived where, first product used bands as input and was trained by spectral information only and the second was the product for which bands and topographical data was used as input and it was trained with both spectral and topographical information. Method was applied to image and associated ancillary topographical data covering rural lands mainly composed of agricultural practices and rangelands in Ankara. Method provided an improvement of 10% in overall accuracy for the classification with the integration of topographical data compared to that depended only on spectral data from remotely sensed images.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Kültürel miras kapsamındaki yeşil alanların korunması ve zaman bağlı değişiminde akıllı şehir yaklaşımının kullanımı (Bursa il Merkezi örneği)
Protection of green areas within the scope of cultural heritage and the use of smart city approach in time-dependent change (the case of Bursa city centre)
SÜMEYYE BİNGÖL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK ARICAK
- Sar ve optik veri entegrasyonuna dayalı çeltik alanlarının tespiti ve açıklanabilir yapay zeka (SHAP) ile analizi
Identification of rice fields based on sar and optical data integration and analysis with explainable artificial intelligence (SHAP)
MERİÇ BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞLAR BAYIK
- Gümrük Birliği sürecinin Türk sermaye piyasasına etkileri
The Effects of Customer Union course on Turkish capital market
ÖNDER HALİSDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
EkonomiMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ
- Uruguay anlaşmaları ve dünya ticaretine olası etkileri
Başlık çevirisi yok
ARMAĞAN ZALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LERZAN ÖZKALE