Geri Dön

Comparison of different spatial resolution images for polygon-based crop mapping

Parsel tabanlı ürün haritalaması için farklı çözünürlük uydu görüntülerinin karşılaştırılması

  1. Tez No: 167011
  2. Yazar: ASLI ÖZDARICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Parsel tabanlı görüntü sınıflandırma, Yüksek çözünürlük, Tarımsal ürün hatitalama, SPOT4, SPOT5, IKONOS, QuickBird, Türkiye. vıı, Polygon-based image classification, High resolution, Agricultural crop mapping, SPOT4, SPOT5, IKONOS, QuickBird, Turkey
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

Öz PARSEL TABANLI ÜRÜN HARİTALAMASI İÇİN FARKLI ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZDARICI, Aslı Yüksek Lisans, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri E.A.B.D. Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Mustafa TÜRKER Eylül 2005, 133 sayfa Çalışmada, tek tarihte çekilen renkli SPOT 4, SPOT 5, IKONOS, QuickBird uydu görüntüleri ile birleştirilmiş QuickBird görüntüsünün parsel tabanlı sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılması anlatılmaktadır. Çalışma alanı, Türkiye'nin Karacabey yakınlarında yer alan yaklaşık 95 km2 lik bir tarım alanını kapsamaktadır. Amaç, çözünürlüğün tarımsal ürünler için parsel tabanlı sınıflandırma yöntemi üzerindeki etkisini değerlendirmektir. Yöntem, poligon öncesi ve poligon sonrası olmak üzere parsel tabanlı iki sınıflandırma yöntemine dayanmaktadır. Poligon sonrası sınıflandırmada ilk olarak, En Büyük Olasılık sınıflandırma yöntemi yoluyla görüntüler piksel tabanlı sınıflandırıldı. Ardından, her parselin içine düşen farklı özellikteki pikseller sayılarak sayıca en fazla olan piksel parsele atandı. Poligon öncesi sınıflandırmada, ilk olarak, her parsel için ortalama değerler hesaplandı. Sonra, ortalama değerleri içeren yeni bandlar kullanılarak En Büyük Olasılık sınıflandırması yapıldı. SPOT4 ve SPOT 5 renkli görüntülerinin poligon sonrası sınıflandırma sonuçları 76,1% ve 81,4% doğruluk üretti. IKONOS renkli görüntüsü 88,6% doğruluk payı ile en yüksek sonucu sağladı. Diğer taraftan, VIQuickBird renkli ve birleştirilmiş QuickBird görüntüsü 83,7% and 85,8% doğruluk sağladı. Poligon öncesi sınıflandırma için SPOT 4 ve SPOT 5 görüntülerinin sonuçları 65,2% ve 69,8% olarak hesaplandı. Polygon sonrası sınıflandırmada olduğu gibi, SPOT5 görüntüsü SPOT 4 ten daha iyi sonuçlar sergilerken IKONOS görüntüsü 81,8% ile en yüksek doğruluğu sağladı. QuickBird renkli ve QuickBird birleştirilmiş görüntülerinin doğruluk oranları 78,6% ve 82,1% olarak bulundu.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT COMPARISON OF DIFFERENT SPATIAL RESOLUTION IMAGES FOR POLYGON-BASED CROP MAPPING ÖZDARICI, Aslı M. Sc., Department of Geodetic and Geographic Information Technologies Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Mustafa TÜRKER September 2005, 133 pages Polygon-based classification applied on the unitemporal SPOT4 XS, SPOT5 XS, IKONOS XS, QuickBird XS and QuickBird Pansharpaned (PS) images is described. The study site is an agricultural area located near Karacabey, Turkey covering an area of about 95 km2. The objective was to assess the effect of the spatial resolution on the polygon-based classification of agricultural crops. Both the post-polygon and pre-polygon classifications were carried out. In the post-polygon classification, first, the images were classified on per-pixel basis through a Maximum Likelihood classifier. Then, for each field, the model class was computed and the field was assigned the label of the model class. In the pre-polygon classification, first, the mean values were calculated for each field. Then, the per-pixel Maximum Likelihood Classification was carried out using the mean bands. The post-polygon classification of the SPOT4 XS and SPOT5 XS images produced an overall accuracy of 76,1% and 81,4%, respectively. The IKONOS XS image provided the highest overall accuracy of 88,6%. On the other hand, the QuickBird XS and QuickBird PS images provided the overall IVaccuracies of 83,7% and 85,8%, respectively. For the pre-polygon classification, the overall accuracies of the SPOT4 XS and SPOT5 XS images were computed to be 65,2% and 69,8%, respectively. Similar to the post- polygon classification, the IKONOS image provided the highest overall accuracy of 81,8% while the SPOT5 XS image revealed slightly better results than the SPOT4 XS image. The overall accuracies of the QuickBird XS and PS images were found to be 78,6% and 82,1%, respectively.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    335929

    Uydu görüntüleri kullanılarak topografik haritaların üretim olanaklarının araştırılması

    Investigating the potential of satellite images in topographic map production

    MERVE KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  2. Tez No

    414360

    Güncel arazi örtüsü/kullanım haritalarının doğrudan ve dolaylı yaklaşımlar ile üretilmesi

    Generation of current land cover/use maps using direct and indirect approaches

    GÜLŞAH ALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SERTEL

  3. Tez No

    356070

    Uydu görüntüleri ile peyzaj tiplerinin belirlenmesinde mekansal çözünürlüğün etkisi

    Effect of spatial resolution of satellite image defining landscape types

    BERK HACIAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Tez No

    147367

    Orman amenajman planlamasında gerekli bilişimin sağlanması için uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi tekniklerinden yararlanılması

    Establishing spatial data base for forest management planning using remote sensing and geographic information systems

    GÜNAY ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KÖSE

  5. Tez No

    864537

    Uydu görüntülerinin topografik düzeltilmesinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması

    Comparison of the methods used in the topographic correction of satellite images

    GÜL NUR KARAL NESİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

Geri Dön