Road extraction from high resolution satellite images using adaptive boosting with multi-resolution analysis
Adaptif destekleme ile çoklu çözünürlük analizi kullanarak yüksek çözünürlüklü uydu imgelerinden yol tespiti
- Tez No: 313894
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Uzaktan algılamada uydu ve hava fotoğraflarında yol tespiti popüler bir konudur. Çeşitli araştırmacılar tarafından önerilmiş yol çıkarımı algoritmaları mevcuttur. Ancak güvenilir yol bilgisine olan ihtiyaç hala devam etmektedir çünkü yeterli ölçüde gürbüz bir yol tespiti algoritması henüz bulunmamaktadır. Bu çalışmada çoklu çözünürlük analizi ve adaptif destekleme tabanlı sınıflandırıcılardan yararlanarak yol tespiti problemi çalışılmıştır. Bir başka deyişle bu çalışmada yüksek çözünürlüklü ve çok bantlı uydu imgelerinde bulunan yolun hem tayfsal hem de yapısal özniteliklerini kullanan yeni bir yol tespiti algoritması önerilmiştir. Önerilen model üç ana bileşenden oluşmaktadır; öznitelik çıkarımı, sınıflandırma ve yol tespiti. Çokça kullanılan tayfsal bant oranlarından görüntülerin yansıtma özelliklerini temsil etmesi için yararlanılmıştır. Öte yandan imge bölütleme ve ardından uygulanan bir uzatılmışlık puanlama yöntemi sayesinde yol parçalarının çoklu çözünürlük analizi altyapısı içerisinde değerlendirilmesi mümkün olmuştur. Çıkarılan öznitelikler adaptif destekleme öğrenme işlemine tabii tutulmuştur ve söz konusu öğrenme metodu karar ağaçlarını tekrarlı olarak kaynaştırarak yüksek doğruluk ile çalışan bir sınıflandırıcı oluşturmuştur. Adaptif destekleme yöntemi tarafından verilen olasılık haritasından yol ağı tespit edilmiştir. Bu algoritma genişletilebilirlik anlamında modüler bir yapıya sahiptir yani yeni yol belirteçleri kolaylıkla varolan model entegre edilebilmektedir. Önerilen algoritmanın deneysel değerlendirmesi göstermiştir ki algoritma yol ağının büyük bir bölümünü tespit edebilmektedir ve gelecek vaadeden performans sonuçları sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Road extraction from satellite or aerial imagery is a popular topic in remote sensing, and there are many road extraction algorithms suggested by various researches. However, the need of reliable remotely sensed road information still persists as there is no sufficiently robust road extraction algorithm yet. In this study, we explore the road extraction problem taking advantage of the multi-resolution analysis and adaptive boosting based classifiers. That is, we propose a new road extraction algorithm exploiting both spectral and structural features of the high resolution multi-spectral satellite images. The proposed model is composed of three major components; feature extraction, classification and road detection. Well-known spectral band ratios are utilized to represent reflectance properties of the data whereas a segmentation operation followed by an elongatedness scoring technique renders structural evaluation of the road parts within the multi-resolution analysis framework. The extracted features are fed into Adaptive Boosting (Adaboost) learning procedure, and the learning method iteratively combines decision trees to acquire a classifier with a high accuracy. The road network is identified from the probability map constructed by the classifier suggested by Adaboost. The algorithm is designed to be modular in the sense of its extensibility, that is; new road descriptor features can be easily integrated into the existing model. The empirical evaluation of the proposed algorithm suggests that the algorithm is capable of extracting majority of the road network, and it poses promising performance results.
Benzer Tezler
- Road extraction from high resolution satellite images
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden yolların bulunması
MERAL ÖZKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Road extraction from satellite images by self-supervised classification and perceptual grouping
Uydu gorüntülerinden öz gözetimli sınıflandırma ve algısal gruplama yöntemleri ile otomatik yol çıkarımı
EDA ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Road network extraction from high-resolution multi-spectral satellite images
Yüksek çözünürlüklü çok bantlı uydu imgelerinden karayolu ağı çıkarımı
ERSİN KARAMAN
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden tam otomatik yol bilgisi çıkartma ve CBS tabanlı analizi
Automatic road information extraction and GIS based analysis from high resolution satellite images
RECEP ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Karaelmas ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ŞENOL KUŞÇU
- Markov random field based road network extraction from high resolution satellite images
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden Markov rastgele alan bazlı yol ağı çıkarımı
MAHİR ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI