Uydu görüntülerinin piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılması (Doğu Trakya bölgesi örneği)
Comparison of the pixel-based and object-based classification results of satellite imageries (Case of Eastern Thrace)
- Tez No: 251917
- Danışmanlar: PROF. DR. DERYA MAKTAV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Bu çalışmada çeşitli uydu görüntülerinin farklı yöntemlerle sınıflandırılmasıyla oluşturulan arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalarının sonuçları incelenmiştir. Yaygın olarak kullanılan piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden en yüksek olabilirlik sınıflandırıcısı, yüksek ve orta çözünürlüklü uydu görüntülerine uygulanmıştır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden olan Ikonos ve SPOT 5'de piksel boyutunun küçülmesiyle sınıflar arası spektral ayırt edilebilirlik düşmüş ve bu da sınıflandırma sonuçlarına yansıyan birtakım sorunların oluşmasına neden olmuştur. Buna karşın orta çözünürlüklü Landsat görüntüsünde ise aynı yöntem %7'lik bir farkla daha başarılı sonuç vermiştir. Diğer taraftan nesne tabanlı sınıflandırma, piksel tabanlı olana göre Ikonos görüntüsü için %62'ye karşın %79'la, SPOT 5 görüntüsü için ise %67.5'e karşın %86'lık bir doğrulukla daha iyi sonuç vermiştir.Nesne tabanlı sınıflandırmanın anahtar adımı olan segmentasyonda en uygun ölçek parametresini seçebilmek için piksel tabanlı sınıflandırmada sınıf ayırt edilebilirlik indeksi olarak bilinen öklit uzaklığı (Eucliedan Distance: ED) yardımıyla yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Piksel ve daha büyük ölçek seviyelerindeki ED değerleri arasındaki bu karşılaştırma, segmente edilen nesneleri en iyi sınıflandırma doğruluğuna ulaştıran bir potansiyel olan en uygun ölçeğin belirlenmesine yardımcı olmuştur.Landsat TM (30m), SPOT 5 (2.5m pan-sharpaned) ve Ikonos (4m multispektral) görüntüleri için ilgili çalışma alanlarında piksel ve nesne tabanlı olmak üzere toplam altı adet sınıflandırma ve doğruluk analizi yapılarak sonuçlar irdelenmiş ve arazi örtüsü haritalanması konusunda bazı önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, results of the land-cover and land-use maps obtained by classifying the several satellite images have examined in different methods. Maximum likelihood classifier which is one of the most popular pixel-based classification method have applied to the middle and high spatial resolution images. Smaller pixel size and poor spectral seperability affect the classification results badly for the high resolution Ikonos and SPOT 5 images. In contrast to this the required success have achieved for the middle spatial resolution Landsat images with 81% accuracy. On the other hand in accordance with the pixel-based one object-based classification has resulted with the 17% extra accuracy for the Ikonos images and 19% extra accuracy for the SPOT 5 images.Specifically for object segmentation, which is the key step in object-based classification, a new method has been developed to choose the optimal scale parameter with the aid of Euclidean distance (ED), a well known index of class seperability in traditional pixel-based classification. A comparison of ED values at the pixel level and the series of larger scales assisted us to determine an optimal scale at which the segmented objects have the potential to achieve the best classification accuracy.In total six classifications and accuracy assessments have completed in study areas by using pixel and object based classification included with the Landsat TM (30m), SPOT 5 (2,5m pan-sharpaned) and Ikonos (4m multispektral) images. Some suggestions have been proposed by analysing the results.
Benzer Tezler
- Sulama sonrası Harran Ovası tarımsal arazilerdeki yapılaşmanın piksel tabanlı / nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile belirlenmesi ve iki yöntemin karşılaştırılması
Mapping of settelments at the Harran Plain after irrigation using pixel and object based classification systems and comparison of two methods
AYDIN AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiHarran ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU
- 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
- Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti
Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology
ASLI SABUNCU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Determination and classification of impervious surfaces and their density levels with different techniques and data integrations
Su geçirmez yüzeylerin ve bunların yoğunluk derecelerinin farklı yöntem ve veri entegrasyonları ile belirlenmesi ve sınıflandırılması
BERİL VAROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL