Geri Dön

Automated building detection from satellite images by using shadow information as an object invariant

Gölge bilgisi kullanılarak uydu görüntülerinden otomatik bina tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 318900
  2. Yazar: BARIŞ YÜKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Uydu görüntülerinden otomatik bina tespiti için literatürde uygulanan klasik örüntü tanıma yöntemlerinin aksine, gölge bilgisinin ve yönünün bina için değişmez olarak kullanılması sayesinde öz denetim verisinin otomatik olarak çıkartılabildiği güçlü bir bina tespiti algoritması önerilmiştir. Bu yöntemde ilk olarak görüntüdeki bitki örtüsü, su ve gölge alanları tespit edilir, ardından binanın varlığını tespit eden yerel yönelimsel bulanık haritalar, gölge alanları ve görüntünün meta-verisinden elde edilen gölge yönü bilgisi kullanılarak yaratılır. Her bulanık harita için, arka plan ve ön plan (bina) pikselleri otomatik olarak belirlenir ve çizge tabanlı Grabcut algoritması kullanılarak ikili bölütleme yapılır. Yerel sonuçların birleştirilmesinin ardından nihai bina tespit algoritması elde edilir. Algoritmanın başarım değerleri göz önüne alındığında, bu yaklaşım ile gölgenin bina için bir değismez olduğu, ve nesne tespiti için yalnızca tek bir değişmez kullanıldığında bile tatmin edici sonuçlar elde edilebileceği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Apart from classical pattern recognition techniques applied for automated building detection in satellite images, a robust building detection methodology is proposed, where self-supervision data can be automatically extracted from the image by using shadow and its direction as an invariant for building object. In this methodology; ? rst the vegetation, water and shadow regions are detected from a given satellite image and local directional fuzzy landscapes representing the existence of building are generated from the shadow regions using the direction of illumination obtained from image metadata. For each landscape, foreground(building) and background pixels are automatically determined and a bipartitioning is obtained using a graph-based algorithm, Grabcut. Finally, local results are merged to obtain the ? nal building detection result. Considering performance evaluation results, this approach can be seen as a proof of concept that the shadow is an invariant for a building object and promising detection results can be obtained when even a single invariant for an object is used.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    119128

    Detecting earthquake induced changes from space and aerial images

    Depremin neden olduğu değişimlerin, uzay ve hava fotoğrafları ile tespit edilmesi

    BEKİR TANER SAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER

  2. Tez No

    444602

    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

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  3. Tez No

    768837

    Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images

    Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi

    BATUHAN SARITÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  4. Tez No

    392740

    An approach for automatic building extraction from high resolution satellite images using shadow analysis and active contours model

    Gölge analizi ve aktif yükselti eğrileri modeli kullanarak yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik bina çıkarımı için bir yaklaşım

    SALAR GHAFFARIAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  5. Tez No

    864373

    Comparative analysis of multiple machine learning algorithms for post-earthquake building damage assessment in Hatay city following the 2023 earthquake

    Hatay ilinde 2023 depremi sonrası bina hasar tespiti için çoklu makine öğrenme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    ÖMER KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK

    DOÇ. DR. SEMİH KUTER

Geri Dön