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, Image Classification, Integration of Ancillary Data, Topographical Data, Training set
- 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: 112
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
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Urmia lake desiccation as a new source of dust in themiddle east: Investigation of the anthropogenic impactsand climatic factors on drying up of urmia lake
Ortadoğu'da yeni bir toz kaynağı olarak tanınan Urmiyegölü: Urmiye gölünün kurumasına neden olan insan veiklim faktörlerin incelenmesi
YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE
Doktora
İngilizce
2020
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL
- District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities
İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama
ANALI AZABDAFTARI
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük
PEIJUAN WANG
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL