Nesne tabanlı görüntü analizleriyle heyelan lokasyonlarının belirlenmesi: Batı Karadeniz bölgesi
Determination of landslide locations by object-based image analyses: Western Black Sea region
- Tez No: 284639
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ERCANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Batı Karadeniz Bölgesi, Bölütleme, Heyelan, Landsat ETM+, Nesne Tabanlı Analiz, Uydu Görüntüsü, Western Black Sea Region, Segmentation, Landslide, Landsat 7 ETM+, Object-based Image Analysis, Satellite Image
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda, bilgisayar ve uydu teknolojilerinin gelişmesi sonucunda, Uzaktan Algılama (UA) tekniklerinin jeoloji mühendisliğinde uygulamaları son derece yaygınlaşmıştır. Özellikle son 20 yıl içinde, birçok jeolojik soruna çözüm üretmek amacıyla UA'nın önemli bir araç olarak kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada, ülkemiz için önemli bir jeolojik sorun olan heyelanlarla ilgili olarak, Nesne Tabanlı Görüntü Analizleri (NTGA) kullanılarak, heyelan yerlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Batı Karadeniz Bölgesi'nde seçilen 300 km2'lik bir alanda, Landsat ETM+ uydu görüntüsü kullanılarak NTGA gerçekleştirilmiştir. Analizlerde kullanılmak üzere, yamaç eğimi, normalleştirilmiş bitki örtüsü fark indeksi (NDVI), uzunluk/genişlik oranı, asimetri, mavi bant ortalama değeri, kızıl ötesi bant oranı, parlaklık ve mavi bant homojenlik göstergesi (GLCM) kullanılmıştır. Sınıflama işlemleri, en yakın komşuluk ve yukarıdan aşağıya yaklaşımları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Eğitme ve sınama aşamaları için çalışma alanı iki bölgeye ayrılmıştır. Sınama alanında yapılan sınıflamanın doğruluk değerlendirmesi sonucunda, toplam doğruluk oranı % 87.5, Kappa indeksi de % 75 olarak hesaplanmıştır. Tüm bu değerlendirmelere göre, orta çözünürlüklü uydu görüntülerinin heyelan yerlerinin belirlenmesinde yararlı olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, applications of Remote Sensing (RS) techniques in geological engineering have commonly been used as a result of the developments in computer and satellite technologies. Particularly in the last two decades, it has been revealed that the RS has been used as a significant tool in order to solve many geological problems. In this study, carried out on a problematic landslide issue for our country, it was aimed to determine the locations of landslides which are important geological problems in Turkey, by using Object Based Image Analysis (OBIA) in this study. For this purpose, the OBIA were performed in a selected area covering 300 km2 in the Western Black Sea region by using Landsat ETM+ satellite image. Slope, Normalized Difference Vegatation Index (NDVI), length/width ratio, asymmetry, mean blue band value, infrared band ratio, brightness and Grey Level Co-occurance Matrix (GLCM) parameters were used in the analyses. Classification processes were performed by taking into consideration the nearest neighborhood and top-down approaches. The study area was divided into two regions such as training and validation. Based on the assessment performed in the validation area, overall accuracy and Kappa index were calculated as 87.5 % and 75 %, respectively. Based on the results of this study, it was revealed that the medium resolution satellite images could be used in determining landslide locations.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme
Developing a deep learning-based land use and land cover mapping model using remote sensing data
ŞAZİYE ÖZGE ATİK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER
- Nesne tabanlı görüntü analizinde ölçek ve eğitim seti boyutunun sınıflandırma doğruluğuna etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of scale and training set size on classification accuracy in object based image analysis
İSMAİL AŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN
- Nesne tespiti ve nesne tabanlı segmentasyonda doğruluğu artırmaya yönelik çok ölçekli etiketleme yöntemleri
Multi-scale annotation methods for improving accuracy in object detection and instance segmentation
ADEM KOŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA TURAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ERDEM KORKMAZ
- Process?based image analysis for agricultural mapping using medium resolution satellite data
Tarımsal haritalamada orta çözünürlüklü uydu verileri ile proses-tabanlı görüntü analizi
ZEHRA DAMLA UÇA AVCI
Doktora
İngilizce
2011
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ SUNAR
- Investigating the performance of super-resolved remote sensing images on coastline segmentation with deep learning-based methods
Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle kıyı şeridi segmentasyonunda süper çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin performansının araştırılması
İLHAN PALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI