Çok spektrumlu görüntülerden bilgi çıkartmada uzaysal filtrelemenin etkisi
Spatial filtering effect for feature extraction in multi spectral images
- Tez No: 166247
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
ÇOK SPEKTRUMLU GÖRÜNTÜLERDEN BİLGİ ÇIKARTMADA UZA YS AL FİLTRELEMENİN ETKİSİ ÖZET Dijital görüntü verisinin yorumlanmasında ve özellik çıkarımında kullanılan“fotoyorumlama”ve“kantitatif analiz”, kendilerine ait belli özelliklere sahiptir ve sıklıkla da birbirini tamamlayıcı niteliktedir. Özellikler, kolaylıkla çıkarılabilir ve arazi örtüsü/arazi kullanım sınıflarının belirlenmesini destekleyebilir. Uzaktan algılamada uydu görüntülerinden sağlanacak bilgilerin doğruluğu, görüntü alanının çok iyi bir biçimde tanımlanmasına bağlıdır. Bu çalışmada, arazi kullanımı açısından çeşitliliğin görüldüğü bir alanda, özellikle insan yapısı özelliklerin sınırlarını keskinleştirerek en iyi ayırtedilebilirliği sağlayan uzaysal filtreleme yöntemini belirlemek ve diğer filtreleme yöntemleriyle karşılaştırmak ve arazi kullanım sınıflarını doğru olarak belirlemek amacıyla iki aşamalı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Birinci bölümde; sayısal görüntü, dijital görüntü işleme ve tarihi gelişimi hakkında kısa bilgiler verildikten sonra çalışmanın amacına değinilmiştir. İkinci bölümde; uzaktan algılama ile ilgili temel kavramlar, algılama platformları ve Landsat uydusunun genel özellikleri anlatılmıştır. Üçüncü bölümde, sayısal görüntülerin yapısı, karakteristikleri ve yorumlanması ve dijital görüntü işleme metotları anlatılmıştır. Dördüncü bölümde, görüntü zenginleştirme metotları kısaca anlatılmış ve bu zenginleştirme metotlarından birisi olan ve tezin konusunu da oluşturan uzaysal filtreleme tekniği ayrıntılı bir biçimde açıklanmıştır. Beşinci bölümde, görüntü sınıflandırma ve analizi ile ilgili bilgiler verilmiştir. Altıncı bölüm olan uygulama kısmında, çalışma bölgesi tanıtılmış ve bölgeye ait, 2001 tarihli Landsat 7 ETM uydu görüntüsüne, görsel yorumlanabilirliği artırmak ve bilgi çıkarımını gerçekleştirmek için çeşitli boyutlarda ve özelliklerde uzaysal filtreleme algoritmaları uygulanmış ve elde edilen“yeni”görüntüler ayrı ayrı yorumlanarak birbirleriyle karşılaştırılması yapılmıştır. Daha sonra, uygulanan filtre algoritmalarının orijinal görüntü üzerindeki kantitatif etkisini araştırmak için Landsat 7 ETM orijinal görüntüsü ve filtre uygulanmış görüntüler kontrolsüz sınıflandırma yöntemlerinden ISODATA algoritmasıyla sınıflandırılmış ve görüntülerin doğruluk analizleri yapılarak sonuçların karşılaştırılması yapılmıştır. Yedinci bölümde, çalışmada elde edilen sonuçlar anlatılarak değerlendirmeleri yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
SPATIAL FILTERING EFFECT FOR FEATURE EXTRACTION IN MULTI SPECTRAL IMAGES SUMMARY“Photo interpretation”and“quantitative analysis”to digital image interpretation and to feature extraction have their own roles and often these are complementary. Features should be easily extracted and they should support the discrimination of the land cover/land use classes. In remote sensing, accuracy of satellite data depends upon better identification of image. In this study, the study area consists of different land use classes. Therefore, two stage study was been to identify better spatial filtering method for sharpening feature edges, especially man-made features and to compare other filtering techniques and to discrimination of accurate land use classes. In the first chapter, the purpose of study was explained after digital image, digital image processing and historical advance of digital image processing were given short knowledge. In the second chapter, the basic issues of remote sensing, remote sensing platforms and characteristics of Landsat satellite were explained. In the third chapter, characteristic of digital image data, digital image interpretation and digital image processing methods were explained. In the fourth chapter, digital image enhancement methods were explained briefly and spatial filtering as one of the digital image enhancement methods and as the issues of study were explained. In the fifth chapter, image classification and analysis were explained. In the application chapter of the thesis, the study area was defined geographically. The spatial filtering algorithms for different sizes and properties were applied to 2001 date Landsat 7 ETM image for increasing visual interpretation and extracting features. Then“new”resulting images were interpreted and compared each other. Original Landsat 7 ETM image and filtered images were classified with ISODATA unsupervised classification algorithm for researching quantitative effect on original image of filtering algorithms. And then classified images were performed accuracy assessment and results were compared. Results and conclusion were summarized in the seventh and the last chapter. XI
Benzer Tezler
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Uzaktan algılama ve CBS ile kıyı çizgisi değişiminin belirlenmesi: İzmit Körfezi örneği
Coastline change detection with remote sensing and GIS: Izmit Gulf case study
MUSTAFA CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriHava Harp Okulu KomutanlığıUzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA MAKTAV
- Arazi örtüsü değişimlerinin kentsel ısı adalarına olan etkilerinin zamansal ve mekansal olarak araştırılması
Spatio-temporal analyses of land cover changes and its impacts on urban heat islands
BAHADIR ÇELİK
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Makine öğrenimi tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak çay bahçelerinin belirlenmesi
Identifying tea gardens using machine learning based classification methods
BURCU SÜSLÜ ALGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Structural evolution of the central galaxies in galaxy clusters
Galaktik kümedeki merkezi galaksilerin yapısal evrimi
EMAN ALY SHAABAN ABDELMOTALEB
Doktora
İngilizce
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BEKTAŞOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ALİŞ