Earthquake damage detection using watershed segmentation and intensity-gradient orientation approaches
Watershed kesimlemesi ve yoğunluk-eğim yönelimi yaklaşımları kullanılarak deprem hasar tespiti
- Tez No: 153357
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MUSTAFA TÜRKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, depremler, tespit, havaya ilişkin, bina. vıı, Image Processing, Earthquakes, Detection, Aerial, Building
- Yıl: 2004
- 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: 117
Özet
oz WATERSHED KESİMLEMESİ VE YOĞUNLUK-EĞİM YÖNELİMİ YAKLAŞIMLARI KULLANILARAK DEPREM HASAR TESPİTİ Sümer, Emre Yüksek Lisans,Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri E.A.B.D Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Mustafa TÜRKER Eylül 2004, 100 sayfa Deprem, yerküredeki en yıkıcı doğal felaketlerden birisidir. Hızlı ve güvenilir bir deprem sonrası hasar değerlendirmesi, depremin şiddetli etkilerini ilgili kuruluşları devreye sokarak azaltmada önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada, deprem nedeniyle yıkılmış binalar, deprem sonrası hava fotoğraflarından tespit edilmiştir. Yıkılmış binaların tespitinde iki yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımlar, Gölcük'ten seçilen kentsel bir bölge üzerinde uygulanmıştır. İlk yaklaşım, gölge oluşturan kenarların analizi temeline dayanmaktadır. İlk önce, binaların gölge üreten kenarları saptanmış ve her bir bina çokgeni için bu kenarlar boyunca bir tampon alan oluşturulmuştur. Daha sonra, gölge alanları watershed kesimleme algoritması kullanılarak tespit edilmiştir. Bunu, binaların gölge üreten kenarlarıyla ilgili gölgesinin arasındaki uyuşmanın ölçülmesi takip etmiştir. Analiz edilen 284 bina içinden 229 tanesi %80,63'lük bir genel doğruluk sağlayarak başarılı bir biçimde“yıkılmış”veya“yıkılmamış”olarak tanımlanmıştır. VIikinci yaklaşımda ise, bina ışık yoğunluğu ve eğim yönünü temel alan iki bölümlü bir yöntem kullanılmıştır. Birinci bölümde, bir yoğunluk eşik değeri belirlenmiş ve bina görüntülerine uygulanmıştır. Daha sonra, binaların kategorize edilmeleri için bir piksel oranı belirlenmiştir. İkinci bölümde ise, bina görüntülerinin yumuşatılması ve eğim büyüklüğünün ve yönünün belirlenmesini içeren bir grup işlemler yerine getirilmiştir. Sonrasında, binaların sınıflandırılması için en uygun açı eşik değeri belirlenmiştir. İki bölümün birleştirilmesiyle, bir binanın durumu hakkında son bir karara varılmıştır. Analiz edilen 284 bina içinden 254 tanesi %89,44'lük bir genel doğruluk sağlayarak başarılı bir şekilde sınıflandırılmıştır. Benzer değerlendirmeler, bina çokgenleri etrafında tek piksellik bir tampon alan oluşturulduktan sonra tekrarlanmış ve %90,85'lik bir genel doğruluk elde edilmiştir. Önerilen yaklaşımların sonuçları göstermektedir ki deprem nedeniyle yıkılmış binalar, deprem sonrası hava fotoğraflarından başarıyla tespit edilebilmektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT EARTHQUAKE DAMAGE DETECTION USING WATERSHED SEGMENTATION AND INTENSITY-GRADIENT ORIENTATION APPROACHES Sümer, Emre M.S., Department of Geodetic and Geographic Information Technologies Supervisor: Assist. Prof. Dr. Mustafa TÜRKER September 2004, 100 pages Earthquake is one of the most destructive natural disasters on earth. Rapid and reliable post-quake damage assessment has an important role to reduce the drastic effects of an earthquake by setting the responsible agencies in motion. In this study, the collapsed buildings due to earthquake were detected from post-event aerial images. Two approaches were proposed to detect the collapsed buildings. These approaches were implemented in a selected urban area of Golcuk. The first approach was based on the analysis of shadow casting edges. First, the shadow casting edges of the buildings were identified and a buffer zone was generated for each building polygon along these edges. Then, the shadow regions were detected using the watershed segmentation algorithm. This was followed by measuring the agreement between the shadow producing edges of the buildings and their corresponding shadows. Of the 284 buildings analyzed, 229 were successfully labeled as collapsed or un-collapsed providing an overall accuracy of 80,63%. IVIn the second approach, a two-branch method based on building light intensities and the gradient orientation was used. In the first branch, an intensity threshold was determined and applied to building image patches. Then, a pixel ratio was computed to categorize the buildings. In the second branch, a series of processings were carried out including the smoothing of the building image patches and the determination of the magnitude and the orientation of the gradient. Then, an optimum angle threshold was determined to label the buildings. The final decision about the condition of a building was made by integrating the two branches. Of the 284 buildings analyzed, 254 were correctly labeled providing an overall accuracy of 89,44%. The same assessments were repeated after generating a one-pixel wide buffer zone around the building polygons and an overall accuracy of 90,85% was obtained. The results of the proposed approaches prove that the collapsed buildings caused by the earthquake can be successfully detected from post-event aerial images.
Benzer Tezler
- Impacts of urbanization on flood and soil erosion hazards in Istanbul, Turkey
Başlık çevirisi yok
BİRİCİK GÖZDE ÖZACAR
- Sel risk yönetimi kavramının değişen çerçevesi ve mekansal planlama ile ilişkisinin incelenmesi: Edirne örneği
Assessment of the changing framework of the flood risk management approach and its relation with spatial planning: Edirne case study
EDA MUTLUAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİME TEZER
- Earthquake damage detection with satellite imagery and deep learning approaches: A case study of the february 2023, Kahramanmaraş, Turkey earthquake sequence
Uydu görüntüleri ve derin öğrenme yaklaşımları ile hasar tespiti: 2023 şubat Kahramanmaraş, Türkiye deprem dizisinden bir vaka çalışması
FATMA ELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Earthquake damage identification from very high resolution post event image using advanced methods in mathematical morphology
Deprem hasarının yüksek çözünürlüklü afet sonrası görüntülerden ileri matematiksel morfoloji yöntemleri kullanılarak belirlenmesi
ENES OĞUZHAN ALATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
- Uydu görüntüleri ve İHA ile derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hasarlı yapıların tespit edilmesi
Detection of damaged structures using deep learning algorithms with satellite images and UAV
HALİL İBRAHİM SARIYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM EMİN MARAŞ