Hierarchical segmentation, object detection and classification in remotely sensed images
Uydu görüntülerinde sıradüzensel bölütleme, nesne sezimi ve sınıflandırma
- Tez No: 199467
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Yüksek şüzünürlükteki uzaktan algılamalı uydu gürüntülerinde bülütlemeu co u u u ou u oukent uygulamalarında ünemli bir problemdir şunkü elde edilen bülütlemelerleo cü u ousınıï¬andırma işin piksel tabanlı spektral bilginin yanında uzamsal ve yapısal bil-cgiler elde edilebilir. Bu tezde, bişimbilimsel işlemlerle şıkarılan yapısal bilgi vec s cana bileşenler analizi (ABA) ile üzetlenen spektral bilgi kullanılarak gürültüdens o uu uetkilenmeyen bülütler elde eden bir yüntem sunduk. Yapılan deneyler yünteminou o ogürüntü uzerinde komşuluk bilgisini ve spektral bilgiyi beraber kullanmayan başkao u uü s sbir yünteme güre daha düzgün ve anlamlı yapılar buldugunu güstermiştir.o o uu o sDaha sonra, birden fazla ABA bandında ortaya şıkan sıradüzenselc ubülütlemeler arasından anlamlı yapılara denk gelen bağlı bileşenleri otomatikou g solarak seşmek işin ise ügreticisiz bir yüntem sunulmuştur. Bu problem, verilen bir-c c o o sden şok nesne/yapı işin farklı sıradüzensel bülütlemelerden gelen şok sayıda adayc c u ou cbülgeden oluşan uzayda bir gruplama problemi olarak gürülebilir. Bu amaşla,o s ou cgruplama problemini şüzmek işin olasılıksal Gizli Degişken Analizi (OGDA) kul-co c slanmaktayız. Yapılan deneyler yüntemin aynı nesne sınıfına ait bülütleri otomatiko ouolarak belirleyebildiğini güstermektedir.g oSon olarak, birden fazla seviyede bülütleme sonucunda elde edilen bülgeleriou okullanarak bir sınıï¬andırma yüntemi sunmaktayız. Farklı yapılardakı farklıoayrıntıları yakalamak işin farklı yapısal üğe boyut aralıkları kullanılarak birc oggürüntünün birden fazla ülşekte temsil edilmesi amaşlanmaktadır. Her birou u u oc cülşekte bülütleme yapılmakta ve ortaya şıkan her bir bülüt işerisindeki pik-oc ou c ou csellerin spektral üzelliklerinin bir üzeti ile temsil edilmektedir. Bu temsillero okullanılarak bülütler ünerilen gruplama yüntemi ile gruplanmakta ve bülütlerinou o o oufarklı ülşeklerdeki grup etiketleri piksellerin sınıï¬andırılmasında kullanılmaktadır.ocSon sınıï¬andırma karar ağacı sınıï¬andırıcısı ile yapılmaktadır. Yapılan deneylergiiiyüntemin uzamsal bilgiyi etkili bir şekilde kullanmayan klasik yünteme güreo s o oustünlüğunü güstermektedir.ü u ugü u oAnahtar süzcükler : Uydu gürüntüleri, sıradüzensel bülütleme, üğreticisiz nesneou ou u u ou ogsezimi, şok ülşekli sınıï¬andırma, uzamsal bilgi.c oc
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Coğrafi bilgi sistemleri ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak kentsel alanlarda bina değişimi tespiti
Building change detection in urban areas using geographic information system and high resolution satellite image
REZA SHABANIZONOUZAAGH
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Integrating near and long-range evidence for visual detection
Görsel tanıma problemlerine yakın ve uzun mesafeli kanıtların entegre edilmesi
NERMİN SAMET
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ
- U-net tabanlı evrişimli sinir ağı ile uzaktan algılanmış görüntülerden otomatik bina tespiti
Automatic building detection from remotely sensed images with u-net based convolutional neural network
İBRAHİM DELİBAŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜFİT ÇETİN
- Self-supervised building detection with decision fusion
Kendinden denetimli karar füzyonu ile binaların tespiti
ÇAĞLAR ŞENARAS
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
YRD. DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN