Geri Dön

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

  1. Tez No: 295874
  2. Yazar: NİLAY ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kıyı çizgisi, Uzaktan algılama, Zamansal değişim, Coast-Fit yazılımı, Obje Temelli Sınıflandırma, Aster, Landsat ve Corona uydu görüntüleri, Coastal line, remote sensing, temporal change, Landsat, Corona and Aster satellite images, Coast- Fit software, Object-Based Classification
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Kıyılar tarih boyunca yeryüzünün en önemli parçalarını oluşturmuştur. Bunun en önemli sebebi ise suyun insanların hayatında ki en vazgeçilmez unsurlardan birisi olmasıdır. En büyük uygarlıklar kıyı kesimleri boyuca yoğunlaşmıştır. Ülkemiz kıyılar bakımından oldukça zengin bir yapıya sahiptir.Uzaktan algılama teknikleri ile kıyı alanındaki değişimler ekonomik ve hızlı bir şekilde izlenebilmektedir. Kıyı alanının hareketi, kıyı yönetiminin en önemli ilgi alanlarından biridir. Böylelikle kıyıların sağlıklı bir şekilde yönetilmesine, sürdürülebilir kıyı izleme modelinin geliştirilmesine temel altlık oluşturacak veriler üretilebilmektedir. Seçilen uygulama alanında mevcut sorunlar böylesi bir modelin geliştirilmesi için uygun bir laboratuar olanağı sunmaktadır.Uzaktan algılama verileri ile hassas ve doğru bir şekilde kıyı alanlarının değişiminin izlenmesi olanaklıdır [1]. Kıyı alanlarının gözlenmesi geleneksel olarak dalga, akıntı ölçümü, sediment taşınımı ve morfolojik değişimlerin belirlenmesi olarak özetlenebilir. Bu teknolojiler yüksek çözünürlükte veri sağlamaktadır. Fakat konuma bağlı lojistik güçlükler, zaman ve masraflı olmaları dezavantaj oluşturmaktadır. Uydu ve hava fotoğrafları makul çözünürlükte mekânsal ölçülere olanak sağlamaktadır [2]. Uzaktan algılama teknikleri çevresel izlemeyi hem lokal hem de global olarak ekonomik ve hızlı bir şekilde gerçekleştirebilmektedir [3].Uydulardan elde edilen verilerin değerlendirilmesiyle çıkan sonuçlar, yeryüzünün araştırılmasına büyük katkı sağlamaktadır. Bu katkının sağlanmasında insan faktörünün yanında kullanılan yazılımlar da büyük önem taşımaktadır. Yazılımların önemi gerek verilerin işlenmesine büyük hız kazandırmasına, gerekse çok büyük bir veri hacminin depolanmasına yardımcı olmasında yatmaktadır [4].Obje Temelli sınıflandırma, yapıyı, dokuları ve spektral bilgileri dikkate alır. Bu sınıflandırma aşaması, komşu piksellerin gruplandırılmasının, sınıflandırmanın sonraki basamağında ele alınabilir anlamlı bölgelere dönüştürmesi ile başlar. Bu tür segmentasyon ve topoloji oluşumu, çözünürlüğe ve çıkarılması düşünülen nesnelerin ölçeğine göre ayarlanmalıdır. Bu yöntemle, sadece tekil pikseller sınıflandırılmakla kalmaz, ayrıca bir önceki segmentasyon basamağı sırasında homojen görüntü nesneleri de ortaya çıkar. Bu segmentasyon değişik çözünürlüklerde yapılabilirken, nesne kategorilerinin katmanlarını ayırt etmeye de izin verir [5].Sunulan çalışmada Türkiye'nin özellikle son zamanlardaki en önemli turizm beldesi olan Alaçatı kıyı çizgisindeki zamansal değişimi incelenmiştir. Bu inceleme uzaktan algılama verileri kullanılarak yapılmıştır. Çalışmada öncelikle kıyı tanımlamaları, uzaktan algılama, uydu, uydu görüntüleri ve sınıflandırma ile ilgili temel tanımlamalara yer verilmiştir. Çalışmanın ikinci ve üçüncü bölümlerinde ise çalışma bölgesinden bahsedilerek kullanılan yazılımlar ve bunların nasıl, ne amaçla kullanıldığı anlatılmıştır.Alaçatı örneğindeki zamansal değişimin incelenebilmesi için ilk olarak 1995 yılına ait hava fotoğrafı ile Corona 1963 uydu görüntüsü rektifiye edilmiştir. Daha sonra Coast- Fit yazılımı kullanılarak [1], Corona 1963, Landsat 1975, 1995 yılına ait Hava Fotoğrafları ve Aster 2007 uydu görüntülerinden yıllara ait kıyı çizgileri elde edilerek; Landsat 1975 ve Aster 2007 uydu görüntülerinden obje temelli sınıflandırma yöntemi ile Alaçatı örneğinde arazi kullanım alanları yıllara göre belirlenmiştir.Son bölümde ise kıyı çizgisi ve arazi kullanımı hakkındaki elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Costs are the most important pieces that are constituted the face of the earth. Main reason of this factor is water because it is an indispensable element for human being. Therefore, majority of civilizations have preferred to live around cost areas during history of the world. Turkey has also important and reach structure coasts.Changes in coastal area can be controlled economically and quickly by using remote sensing techniques. Movement of coastal area is one of the most important interests of coastal management. Thus, in a healthy way of coastal management, sustainable development of coastal monitoring model will form the basic data base can be produced. Selected issues in the field of application for the development of such a model provide a suitable laboratory.It is possible to monitor exchange of sensitive and accurate coastal areas by using remote sensing data [1].Monitoring of coastal areas as the traditional wave can be summarized with in current measurements, sediment transport and morphological changes. Also, these technologies provide high-resolution data. However; using the technologies sometimes create disadvantages; depending on location, logistical difficulties. Satellite and aerial photographs provide reasonable spatial dimensions [2] Remote sensing techniques monitor environment both locally and globally. It also performs quickly and economically [3].The results for the evaluation of the data obtained from satellites, provides a major contribution to research on the earth. It is also quite important to use this software in addition to the human factor. Additionally, using this software assist to processing data quickly and provide a very large of data storage [4].Object-Based Classification, structure, textures, and takes into account the spectral information. This classification phase starts with the neighboring?s classification and transformation after this process it creates reasonable regions. This type of segmentation and topology formation, and removal of a resolution should be set according to the scale of the objects. With this method, the singular pixels are classificated as well as during the previous segmentation step also occur in a homogeneous image objects. This segmentation can be done different resolutions; it also allows distinguishing the layers of categories [5].This research analyses and examines one of the significant tourism villages, Alacati?s temporal variation of the coastal line. It will be made by using remote sensing data. First of all, the research describes basic definition of primarily coastal, remote sensing, satellite, satellite images and classification. After that, it explains the software and how they are used late in the research, is used what purpose are explained. Lastly, it evaluates data which is obtained from the software.Also, in the case of the first to examine temporal changes in Alacati 1995 analyzed with aerial photo of the 1963 Corona satellite image. After, using the Coast-Fit software [1] Corona 1963, Landsat 1975, 1995, 2007 of the air photos and aster satellite images were obtained for the years of coastal lines and It based on classification of Landsat satellite images of 1975 and 2007 by using Aster Alacati samples were determined by years of land use areas. In the last section, using of the shoreline and land results are created data and the thesis is evaluated this data in greater details.

Benzer Tezler

  1. Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler ve kamera fotoğrafları ile pamuk ve mısır bitkileri için rekolte tahmin modeli tasarımı: Şanlıurfa örneği

    Crop yield estimation model design for cotton and maize crops using satellite imagery, meteorological data and camera photographs: Şanlıurfa case study

    UĞUR ALGANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Building detection from very high resolution satellite images with deep learning approach

    Derin öğrenme yaklaşımı ile çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde bina tespiti

    ESRA ÖZAYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Multispektral İHA verilerinin obje tabanlı sınıflandırılmasında ndym tabanlı performans artırım yaklaşımları

    Ndsm-based potential enhancement approaches in object-based classification of multispectral uav data

    İLYAS AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMUT GÜNEŞ SEFERCİK

  4. Navigason haritalarında yol ağı verisinin güncellenmesi için uydu verilerinin kullanılabilirliğinin araştırılması

    A study on the usability of satellite images for updating road network data of navigation maps

    SELİN YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ALGANCI

  5. Havacılıkta hareketli nesne veri tabanı uygulamaları

    Moving object database applications at aviation

    KONURALP KÜÇÜKÖDÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. PERİHAN PEHLİVANOĞLU