Approaches for automatic urban building extraction and updating from high resolution satellite imagery
Kentsel binaların yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik çıkarılması ve güncellenmesi için yaklaşımlar
- Tez No: 238726
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU, DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Jeodezi ve Fotogrametri, Urban and Regional Planning, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina çıkarımı ve güncellenmesi için yaklaşımlar geliştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşımlar iki ana aşama içermektedir: (i) bina alanlarının bulunması ve bina sınırlarının bina belirlenmesi. Bina alanları yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden, hem bina çıkarımı hem de güncellenmesi yaklaşımları için uygulanan, Destek Vektör Makineleri (DVM) sınıflandırması kullanılarak bulunmaktadır. Çalışmanın bina çıkarımı kısmında, önceden bulunan bina alanlarının sınırları geliştirilen Hough dönüşümüne ve sınır izlemeye dayalı teknikler kullanılarak belirlenmektedir. Hough dönüşümüne dayalı teknikte, bina sınırları kenar belirleme, Hough dönüşümü ve algısal gruplama işlemleri kullanılarak belirlenmektedir. Sınır izlemeye dayalı teknikte, elde edilen kenarlar sınır izleme algoritması kullanılarak vektör forma dönüştürülmektedir. Sonuçlar çizgi basitleştirme algoritması ve vektör filtreleri kullanılarak iyileştirilmektedir. Çalışmanın binaların güncellenmesi kısmında, yıkılmış binalar mevcut bina veritabanı ile bulunan bina alanları analiz edilerek belirlenmiştir. Yeni bina sınırları, bina modellerinin mevcut bina veritabanından şekil parametreleri kullanılarak belirlendiği, geliştirilen modele dayalı yaklaşım kullanılarak belirlenmiştir.Yaklaşımlar Türkiye'de Ankara'nın Batıkent bölgesinde, IKONOS pankromatik ve keskinleştirilmiş renkli uydu görüntüleri (2002) ve mevcut vektör veritabanı (1999) kullanılarak test edilmiştir. Sonuçlar önerilen yaklaşımların, binaların belirlenmesi için %68.60 ile %98.26 aralığında ve binaların güncellenmesi için %82.44 ile %88.95 aralığında hesaplanan doğruluklarla, oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Approaches were developed for building extraction and updating from high resolution satellite imagery. The developed approaches include two main stages: (i) detecting the building patches and (ii) delineating the building boundaries. The building patches are detected from high resolution satellite imagery using the Support Vector Machines (SVM) classification, which is performed for both the building extraction and updating approaches. In the building extraction part of the study, the previously detected building patches are delineated using the Hough transform and boundary tracing based techniques. In the Hough transform based technique, the boundary delineation is carried out using the processing operations of edge detection, Hough transformation, and perceptual grouping. In the boundary tracing based technique, the detected edges are vectorized using the boundary tracing algorithm. The results are then refined through line simplification and vector filters. In the building updating part of the study, the destroyed buildings are determined through analyzing the existing building boundaries and the previously detected building patches. The new buildings are delineated using the developed model based approach, in which the building models are selected from an existing building database by utilizing the shape parameters.The developed approaches were tested in the Batikent district of Ankara, Turkey, using the IKONOS panchromatic and pan-sharpened stereo images (2002) and existing vector database (1999). The results indicate that the proposed approaches are quite satisfactory with the accuracies computed in the range from 68.60% to 98.26% for building extraction, and from 82.44% to 88.95% for building updating.
Benzer Tezler
- An approach for automatic building extraction from high resolution satellite images using shadow analysis and active contours model
Gölge analizi ve aktif yükselti eğrileri modeli kullanarak yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik bina çıkarımı için bir yaklaşım
SALAR GHAFFARIAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- 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
- Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry
Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi
SALİH BOZKURT
Doktora
İngilizce
2024
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- 3D simultaneous localization and mapping methods in outdoor and large-scale environments for autonomous robot navigation
Otonom robot navigasyonu için dış ve geniş-ölçekli ortamlarda 3D eş zamanlı konumlama ve haritalama yöntemleri
CİHAN ULAŞ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Generalized texture models for detecting high-level structures in remotely sensed images
Uzaktan algılanan resimlerde üst düzey yapıları bulmak için genel doku modelleri
EMEL DOĞRUSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY