Geri Dön

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

  1. Tez No: 238726
  2. Yazar: DİLEK KOÇ SAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU, DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Şehircilik ve Bölge Planlama, Geodesy and Photogrammetry, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  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: 256

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

  1. 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

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  2. Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images

    Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi

    BATUHAN SARITÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. 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

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY

  4. Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Automatic reconstruction of photorealistic 3-D building models from satellite and ground-level images

    Fotogerçekçi 3-B bina modellerinin uydu ve yer seviyesi görüntülerinden otomatik olarak geriçatılımı

    EMRE SÜMER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bölümü

    PROF. DR. VOLKAN ATALAY

    DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER