Geri Dön

Automatic multi-scale segmentation of high spatial resolution satellite images using watersheds

Yüksek uzaysal çözünürlüklü uydu görüntülerinin watershed kullanılarak çok ölçekli otomatik bölütlenmesi

  1. Tez No: 338271
  2. Yazar: KEREM ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Watershed bölütlemesi, çok ölçekli bölütleme, otomatik bölütleme, yüksek uzaysal çözünürlüklü uydu görüntüleri, nesne tabanlı sınıflandırma, Watershed segmentation, multi-scale segmentation, automatic segmentation, high spatial resolution satellite images, object-based classification
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Yol ağı çıkarımı ve güncellenmesi, şehir planlama v.b. gibi yüksek seviye uygulamaların kullanımı için uydu görüntülerinden işe yarar bilgi çıkarımı çok önemli ve aktif bir araştırma alanıdır. Uydu görüntüleme algılayıcılarının günden güne artan uzaysal çözünürlüğü ile, piksel tabanlı yöntemlerin bu iş için yetersiz kaldığı görülmüştür. Bu yüzden, nesne tabanlı yöntemlerin kullanımı kaçınılmaz hale gelmiştir ve bölütleme yöntemi seçimi, nesne-tabanlı yöntemler için çok kritiktir. Bu tezde, uzaktan algılama literatüründe uygulanmış çeşitli bölütleme algoritmaları sunuldu ve bir nesne tabanlı sınıflandırıcının bölütleme adımı olarak kullanabileceği watershed ve çok ölçekli bölütleme tabanlı bir bölütleme yöntemi önerildi. Önerilen bölütleme yönteminin her adımı için, alternatif yaklaşımlarla niteliksel ve niceliksel karşılaştırmalar yapıldı. En iyi performansı sağlayanlar, önerilen algoritmaya dahil edildi. Ayrıca, algoritmanın tüm parametrelerine karar vermek için bir denetlenmeyen bölütleme doğruluk metriği önerildi. Bu sayede, önerilen bölütleme algoritması tamamen otomatik bir yaklaşım haline geldi. Google Earth® yazılımından alınan görüntülerle oluşturulan veritabanı üzerinde gerçekleştirilen deneyler gelecek vaat eden sonuçlar sağladı.

Özet (Çeviri)

Useful information extraction from satellite images for the use of other higher level applications such as road network extraction and update, city planning etc. is a very important and active researcharea. It is seen that pixel-based techniques becomes insufficient for this task with increasing spatial resolution of satellite imaging sensors day by day. Therefore, the use of object-based techniques becomes indispensable and the segmentation method selection is very crucial for object-based techniques. In this thesis, various segmentation algorithms applied in remote sensing literature are presented and a segmentation process that is based on watersheds and multi-scale segmentation is proposed to use as the segmentation step of an object-based classifier. For every step of the proposedsegmentation process, qualitative and quantitative comparisons with alternative approaches are done. The ones which provide best performance are incorporated into the proposed algorithm. Also, an unsupervised segmentation accuracy metric to determine all parameters of the algorithm is proposed. By this way, the proposed segmentation algorithm has become a fully automatic approach. Experiments that are done on a database formed with images taken from Google Earth® software provide promising results.

Benzer Tezler

  1. Yüksek yoğunluklu kentsel alanlarda çok yüksek çözünürlüklü gerçek ortofotolardan kural tabanlı sınıflandırma yöntemi ile bina çıkarımı

    Building extraction from very high resolution true orthophotos in high density urban areas using rule based classification method

    YUSUF ÜZÜMLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  2. Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods

    Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları

    FATİH KURUGÖLLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. EMRE HARMANCI

  3. Vessel segmentation and surface reconstruction from MRA images

    MRA görüntülerinden damar ayrıştırılması ve damar yüzeyinin oluşturulması

    DEVRAN UĞURLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. SERDAR ÇELEBİ

  4. 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

  5. Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER