Object-based classification of landforms based on their local geometry and geomorphometric context
Yerşekillerinin geometrik ve jeomorfometrik özelliklerine göre nesne tabanlı sınıflandırılması
- Tez No: 269566
- Danışmanlar: PROF. DR. JOSEF STROBL, PROF. DR. VEDAT TOPRAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- 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: 220
Özet
Süreklilik gösteren bir yapıya sahip olan arazi çok sayıda uygulama için ayırıcı sınır belirlemekte kullanilabilen ortak fizyolojik ve morfolojik karakteristiklere sahip yerşekillerine kategorize edilebilir. Ancak, yerşekilleri ile ilgili çok çeşitli görüş, tanımlar ve uygulamamalar tutarsız ve birbiriyle karşılaştırılamayan isimlendirme sistemleri ortaya çıkarmıştır. Dolayısıyla, farklı disiplinlerce kullanılabilecek ve aynı zamanda insanlara yabancı olmayan temel arazi tanımlarına dayanan genel sınıflandırma modelleri için formal alt yapılar oluşturmak üzere metodlar geliştirmeye ihtiyaç vardır.Bu çalışma, arazinin genel jeomorfometrisini ortaya koyan bir sınıflandırma metodu önermektedir. Bu yüzden, peyzaj ölçeğinde yerşekilleri elde etmek için insanlara anlamlı gelen ve çeşitli disiplinler tarafından kullanılabilir arazi sınıfları esas alınmıştır. Önerilen metod yüzeyin lokal geometrisi ile jeomorfometrik içeriğini entegre etmektedir. Lokal geometri; morfometrik Sayısal Arazi Modelleri (SAM), jeomorfometri ise arazi pozisyonu ve arazi ağı ile temsil edilerek uygun ölçekli SAM setleri üretilmiştir. SAMları araziyi daha iyi temsil eden nesnelere bölümleme (segmentasyon) ve bu nesneleri çok katmanlı hiyerarşide birbiriyle ilişkilendirerek sınıflandırma yeteneğine sahip nesne tabanlı görüntü analizi teknikleri kullanılmıştır. Semantik tanımlamalar ve bulanık mantık ile sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak hem öznitelik hem de mekansal boyuttaki belirsizlikler temsil edilmeye çalışılmıştır.Metod, sınıflandırmanın verimliliğini ve stabilitesini test etmek için farklı çalışma alanlarında uygulanmıştır. Sonuçlar makul düzeyde tutarlılık göstermiştir ve arazi formlarının kendine has belirsizlik durumu da göz önünde bulundurularak genel veya çok amaçlı kullanımlar için uygun bulunmuştur
Özet (Çeviri)
Terrain as a continuum can be categorized into landform units that exhibit common physiological and morphological characteristics which might serve as a boundary condition for a wide range of application domains. However, heterogeneous views, definitions and applications on landforms yield inconsistent and incompatible nomenclature that lack interoperability. Yet, there is still room for developing methods for establishing a formal background for general type of classification models to provide different disciplines with a basis of landscape description that is also commonsense to human insight.This study proposes a method of landform classification that reveals general geomorphometry of the landscape. Landform classes that are commonsense to human insight and relevant to various disciplines is adopted to generate landforms at the landscape scale. Proposed method integrates local geometry of the surface with geomorphometric context. A set of DTMs at relevant scale are utilized where local geometry is represented with morphometric DTMs, and geomorphometric context is incorporated through relative terrain position and terrain network. ?Object-based image analysis (OBIA)? tools that have the ability to segment DTMs into more representative terrain objects and connect those objects in a multi-level hierarchy is adopted. A fuzzy classification approach is utilized via semantic descriptions to represent ambiguities both in attribute and geographical space.Method is applied at different case areas to evaluate the efficiency and stability of the classification. Outcomes portray reasonable amount of consistency where the results can be utilized as general or multi-purpose regarding some ambiguity that is inherent in landforms as well.
Benzer Tezler
- Türkiye dağları ve dağlık alanlarının sınıflandırılması
The classification of mountains and mountainous areas in Turkey
NESLİHAN DAL
Doktora
Türkçe
2023
Coğrafyaİstanbul ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARBAROS GÖNENÇGİL
DOÇ. DR. TOLGA GÖRÜM
- Uydu verilerinin obje temelli bulanık mantık yöntemi ile sınıflandırılması: Alaçatı örneğinde zamansal değişimin belirlenmesi
Object based classification of satellite data with fuzzy logic method: Determination of temporal changes in the case of Alacati
NİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- Tarımsal yaz ürünlerin sentinel-2 uydu görüntülerinden rastgele orman algoritması ile nesne-tabanlı sınıflandırılması
Object-based classification of summer crops from sentinel-2 satellite images using random forest algorithm
MESUT YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Nesne tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of object based classification methods
TOLGA KAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
- Nesne ve piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması: Baqubah şehri örneği
Comparison of object and pixel based classification techniques: Example of Baqubah city
MOTHANA AL-KARKHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA KURBAN