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
- Tez No: 338330
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anti-paralel Merkez Hattı, Gauss Karışımı, Algısal Gruplama, Sınıflandırma, Anti-parallel Centerline, Gaussian Mixture, Perceptual Grouping, Classification vi
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
--Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsünden yol ağı tespiti yöntemi, Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) veritabanı düzeltilmesi ve güncellenmesi, farklı zamanlı görüntülerde değişiklik tespiti için görüntülerin hizalanması, uzaysal veritabanlarının otomatik olarak hizalanması gibi işlemlerde kullanılan temel bir konudur. Gelişen almaç kabiliyetleri sayesinde yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin elde edilmesi ile bu konu üzerinde geniş ölçüde çalışmalar başlamıştır. İnsan etkileşiminden kaynaklı maliyet artışını önlemek için, literatürde çeşitli otomatik veya yarı otomatik yol çıkarımı yöntemleri önerilmiştir. Bu tezin amacı, yolların spektral ve yapısal özellikleri kullanılarak otomatik olarak yol ağı tespitinin sağlanmasıdır. Bu amaç doğrultusunda çeşitli hedefler belirlenerek, bu hedefler üzerinde çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Öncelikli hedef yollara ait örnek noktaların güvenilir bir şekilde belirlenmesidir, çünkü elde edilen örnek noktaların doğruluğu sınıflandırma adımda doğru yol bölgelerinin belirlenmesindeki en önemli etkendir. İkinci hedef, sınıflandırma yönteminin ve sınıflandırma için en uygun yol özelliklerinin belirlenmesidir. Üçüncü hedef, yolun merkez hatlarının oluşturulması ve yol topolojisinin tanımlanmasıdır. Bu hedefleri gerçekleştirmek için çeşitli algoritmalar incelenmiş ve önerilen algoritmaların avantajları anlatılmıştır. Önerilen algoritma birçok üç bantlı (RGB) uydu görüntüsü ile test edilmiş, literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırılarak avantajları belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
Road network extraction from high resolution satellite imagery is the most frequently utilized technique for updating and correcting geographic information system (GIS) databases, registering multi-temporal images for change detection and automatically aligning spatial datasets. This advance method is widely employed due to the improvements in satellite technology such as development of new sensors for high resolution imagery. To avoid the cost of the human interaction, various automatic and semi-automatic road extraction methods are developed and proposed in the literature. The aim of this study is to develop a fully automatized method which can extract road networks by using the spectral and structural features of the roads. In order to achieve this goal we set variousobjectives and work them out one by one. First objective is to obtain reliable road seeds, since they are crucial for determining road regions correctly in the classification step. Second objective is findingmost convenient features and classification method for the road extraction. The third objective is tolocate road centerlines which are defines the road topology. A number of algorithms are developed and tested throughout the thesis to achieve these objectives and the advantages of the proposed ones are explained. The final version of the proposed algorithm is tested by three band (RGB) satellite images and the results are compared with other studies in the literature to illustrate the benefits of the proposed algorithm.
Benzer Tezler
- Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük
PEIJUAN WANG
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Uydu görüntülerinden zincir kod yöntemi kullanılarak otomatik yol çıkarımı
Automatic road extraction from satellite images by using chaincode method
MUHAMMED TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜFİT ÇETİN
- 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
UMUT ÇİNAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
- 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