Geri Dön

Landsat ETM verisi kullanılarak arazi örtüsünün expert sistem yöntemiyle sınıflandırılması

Land cover classification with an expert system method using landsat ETM data

  1. Tez No: 198875
  2. Yazar: OĞUZHAN KAHYA
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. BÜLENT BAYRAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Uzman sistem, Obje yakalama, Uzmansınıflandırma, Image classification, Expert system, Image interpretation, Expert classification
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız 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: 74

Özet

Tezin başlığı : Landsat ETM Verisi Kullanılarak Arazi Örtüsünün Expert SistemYöntemiyle SınıflandırılmasıYazar : Oğuzhan KAHYAÖZETUzaktan algılamada yaygın olarak kullanılan görüntü sınıflandırma işleminde daha iyi birsınıflandırma doğruluğu elde etmek için, uzman (hipotez testi) sistem yer referanslı diğeryardımcı verilerle (arazi kullanım, konumsal doku ve sayısal yükseklik modeli) birleştirilerekbir bilgi katmanı oluşturulur. Arazi kullanım verilerinin geometrik ve zamansal dağılımları,kent ile ilgili ekolojik araştırmalar için önemli verilerdir.Yapılan çalışma, uydu görüntüleri yardımıyla bir uzman sınıflandırma işleminingerçekleştirilmesidir. Her bir pikseli ait oldukları sınıf değerlerine atamak için çeşitli verilerlebirlikte mantıksal kurallar ve algoritmalar kullanılmıştır.Uzman sınıflandırma, etkili bir bilgi bütünleştirme yöntemi olarak görüntüden obje yakalamaişleminde daha elverişlidir. 2000 yılına ait Landsat ETM görüntüsü, en yakın benzerlikyöntemi kullanılarak arazi kullanım türlerine göre yedi sınıf için sınıflandırılmıştır. Ayrıcagörüntüye ait ETM verilerinin dokusal yapısı (spatial texture) hesaplanmıştır. Daha sonra, ekbilgilerin (texture, arazi kullanımı vb.) kullanımı ve sınıflandırmaya dahil edilmeyen verilerinkatılımı ile kesin bir sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir.Uzman sınıflandırma sonucunda elde edilen sınıflandırmanın toplam doğruluğu %95.80olarak bulunmuştur. Her bir sınıf için kullanıcı doğruluğu %75-100 arasında değişen değerleralmıştır. Burada tanımlanan metodoloji, arazi kullanım türlerindeki çeşitliliğin izlenmesindeve tespit edilmesinde etkin bir şekilde kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

Title of thesis : Land Cover Classification with an Expert System Method Using LandsatETM DataAuthor : Oğuzhan KAHYAABSTRACTExpert systems allow for the integration of remote sensed data with other sources ofgeoreferenced information (such as land use data, spatial texture, and digital elevation model(DEMs) to obtain greater classification accuracy. The spatial and temporal distribution of landcover is a fundamental dataset for urban ecological research.In this study, the design and implementation of an expert system for image classification isdiscussed. Logical decision rules are used with the various datasets to assign class values toeach pixel.Expert system is very suitable for the work of image interpretation as a powerful means ofinformation integration. ETM data acquired in 2000 were initially classified into seven classesfor land cover using a maximum likelihood decision rule. In addition, spatial texture of theETM data was calculated. An expert system was constructed to perform postclassificationsorting of the initial land cover classification using additional spatial datasets (such as texture,land use data).The overall accuracy of expert classification was 95.80%. Individual class accuracy rangedfrom 75% to 100% for each class. The methodology described here will be used to monitorand determine future land cover changes.

Benzer Tezler

  1. Yukarı Seyhan Havzası'nda uzaktan algılama yöntemleri ile arazi örtüsünün sınıflandırılması ve bazı orman meşcerelerinde verimliliğin modellenmesi

    Land cover classification and modelling the productivitiy of some forest stands at the Upper Seyhan River Basin using remote sensing

    HAVVA SİBEL TAŞKINSU MEYDAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Peyzaj MimarlığıÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜHA BERBEROĞLU

  2. Uygun bulanık (fuzzy) sınıflama yöntemleri ile Aladağ örneğinde arazi örtüsünün sınıflandırılması

    Land cover classification using apropriate fuzzy image classification tecniques: Aladağ case study

    ONUR ŞATIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Peyzaj MimarlığıÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜHA BERBEROĞLU

  3. Soil salinity mapping by integrating remote sensing data with ground measurements; a case study in Lower Seyhan Plate, Adana, Turkey

    Uzaktan algılama verilerinin yersel ölçümlerle entegrasyonu ile toprak tuzluluk haritalaması; Aşağı Seyhan Ovası, Adana, Türkiye

    ANALI AZABDAFTARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Hotamış gölü çevresinin arazi kullanımının uydu görüntüleri yardımıyla zamansal analizi

    Geo-temporal analysis of Hotamis lake and surrounding with the help of satellite imagery

    ELİF KIRTILOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN KARABÖRK

  5. 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