Geri Dön

Uzaktan algılamada görüntü sınıflandırma yöntemleri analizi

Analysis of image classification methods for remote sensing

  1. Tez No: 182992
  2. Yazar: OĞUZ KANSU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİNNUR AYHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Uzaktan algılamanın sonuç ürünü olarak istenen tematik haritaları yüksek doğruluklaetkin bir şekilde üreten sınıflandırma yöntemleri geliştirmek yoğun çalışmaların yapıldığıönemli bir araştırma konusudur. Literatürde yoğun olarak kullanılan klasik istatistikselsınıflandırma yöntemlerine (Maksimum Olabilirlik, Mahalanobis uzaklığı vb.) ek olarakson yıllarda Yapay Zeka yaklaşımları sınıflandırma problemlerinin çözümündekullanılmaya başlanmıştır. Temelde insan zekası davranışlarını makineye aktarmayaçalışan yapay zeka uygulamaları genel olarak; Bulanık (Fuzzy) Mantık, Uzman Sistemler,Genetik ve Tabu Arama ve Yapay Sinir Ağları (YSA) olarak alt başlıklara ayrılmaktadır.Bunlardan YSA ve Bulanık Mantık yöntemleri literatürde çok spektrumlu uydu görüntüverilerinin sınıflandırılması için üzerinde en çok araştırmanın yapıldığı alan olmuştur.Bu çalışmada çok spektrumlu IKONOS II görüntü verisinin sınıflandırılması için klasikMaksimum Olabilirlik yöntemi, YSA sınıflandırma yöntemi ve Bulanık Mantığa DayalıSınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca çalışmada kullanılanYSA algoritmalarından geri yayılımlı öğrenme algoritması için ağ yapısı ve birincilparametre tahminlerinin seçimindeki etkiyi geniş kapsamlı olarak araştırmakamaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Many researches have been done many studies to develop new classification methodsfor production of thematic maps efficiently and accurately. Besides the common methodsused intensely in literature (Maximum Likelihood, Mahalanobis distance etc.), the artificialintelligence approaches have been used to solve the problems based on the classificationrecently. The artificial intelligence which basically aims to mimic the intelligence ofhuman beings onto the machines is generally divided into Fuzzy Logic, Expert Systems,Genetic and Tabu Search and Artificial Neural Networks (ANN). Among these, the ANNand Fuzzy Logic techniques are the most common and basic method which the mostresearches have been applied to classification problems in literature.In this study for classification of multispectral IKONOS II imagery, it was aimed tocompare ANN classification with the standart maximum likelihood method and imageclassification based on fuzzy logic method. Moreover it is achieved to research the effectof selection of network structure and primary parameter estimations for thebackpropagating learning algorithm which is the one of the artificial neural networkalgorithm that is used in this study.

Benzer Tezler

  1. Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi

    Effect of spectral indices over land use/cover classification: İstanbul, Beylikduzu district, land use change

    ÖZGE KAYMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  2. Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırılması ve analizi

    Comparing and analyzing of advanced classifier techniques in remote sensing

    İSMAİL ÇÖLKESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

  3. Uydu görüntülerinin kontrolsüz sınıflandırılmasında optimizasyon tabanlı yeni bir yaklaşım

    A new optimization based approach to the unsupervised classification of satellite images

    DİLEK KÜÇÜK MATCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR AVDAN

  4. Spektral sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması ve doğruluk analizi

    Comparison of spectral classification methods and accuracy analysis

    AYŞE BETÜL ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriCumhuriyet Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER GÜRSOY

  5. 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