Image fusion for improving spatial resolution of multispectral satellite images
Çoklu spektral görüntülerin alansal çözünürlüğünün görüntü birleştirme yöntemi ile geliştirilmesi
- Tez No: 341111
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışmada dört değişik görüntü birleştirme tekniği yüksek spektral, düşük alansal çözünürlüklü uydu görüntüleri ile yüksek alansal ve düşük spektral uydu görüntülerine uygulanmıştır. Çalışmanın temel amacı, spektral özellikleri olabildiğince koruyarak alansal çözünürlüğü yüksek görüntülerin elde edilmesidir. Kullanılan teknikler yoğunluk-renk tonudoygunluk (IHS) dönüşüm temelli görüntü birleştirme, temel bileşenler analizi (PCA) temelli görüntü birleştirme, Brovey dönüşümü (BT) temelli görüntü birleştirme ve dalgacık dönüşümlü (WT) görüntü birleştirme olarak seçilmiştir. Çalışmada ASTER uydusundan alınan ve Çankırı yöresine ait görüntüler kullanılmıştır. Görüntü birleştirme işleminin yapılıp, sonuçlarının sunulması ve karşılaştırılması için MATLAB platformu üzerinde bir arayüz geliştirilmiştir. Farklı tekniklerle elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntüler, orijinal görüntüler ve birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Korelasyon katsayısı (CC), ortalama karesel hata (RMSE), göreceli küresel boyutsal sentez hatası (ERGAS) ve yüksek geçişli korelasyon katsayısı (HPCC) nesnel değerlendirmede kullanılmıştır. Öznel değerlendirme için termal kızılötesine (TIR) özgü mafik (MI) ve sülfat (SI) indisleri ve kısa dalga kızılötesi (SWIR) kanallarına özgü hidroksil ?a? indisi (OHIa) gibi spektral indisler kullanılmıştır. Görüntü birleştirme uygulamalarından elde edilen sonuçlara göre, IHS temelli görüntü birleştirme tekniği alansal çözünürlüğün arttırılmasında en yüksek performansı göstermektedir. Ancak bu teknik diğer tekniklere göre spektral bilgide daha fazla kayba neden olmaktadır. PCA ve BT teknikleri ise spektral özellikleri korumada daha başarılı olmalarına karşın, alansal çözünürlüğün arttırılmasında IHS ve WT?nin gerisinde kalmaktadır. WT alansal çözünülürlüğün arttırılmasında IHS?den, spektral bilginin korunmasında ise PCA ve BT?den sonra gelmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, four different image fusion techniques have been applied to high spectral and low spatial resolution satellite images with high spatial and low spectral resolution images to obtain fused images with increased spatial resolution, while preserving spectral information as much as possible. These techniques are intensity-hue-saturation (IHS) transform, principle component analysis (PCA), Brovey transform (BT), and Wavelet transform (WT) image fusion. Images used in the study belong to Çankırı region, and are obtained from Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) satellite. MATLAB is used to build a GUI to apply and to present the results of the image fusion algorithms. Subjective (visual) and objective evaluation of the fused images have been performed to evaluate the success of the approaches. The objective evaluation methods include correlation coefficient (CC), root mean squared error (RMSE), relative global dimensional synthesis error (ERGAS), and high-pass correlation coefficient (HPCC). For visual evaluation, sulphate index (SI) and mafic index (MI) specific to thermal infrared (TIR) and hydroxyl index ?a? (OHIa) specific to shortwave infrared (SWIR) bands are used. The results indicate that the IHS transformation provides the highest performance in increasing lower spatial resolutions of TIR and SWIR bands of the ASTER images to higher spatial resolution of visible near infrared (VNIR) bands, at the expense of some loss of spectral information. PCA and BT methods, on the other hand, perform better with respect to preservation of spectral information, while being less successful in increasing spatial resolution. WT performs next to IHS transformation for improving spatial resolution and comes after PCA and BT methods with respect to the preservation of spectral information.
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
- Seyrek gösterilimler ile pankromatik ve çoklu spektral uydu görüntülerinin füzyonu
Fusion of multispectral and pancromatic images with sparse representations
FATİH ZAHİD GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Improving classification accuracy of quickbird imagery
Quıckbırd görüntülerin sınıflandırma doğruluğunun iyileştirilmesi
AYŞE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜFİT ÇETİN
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Subtalamik nukleusun mikroelektrot kayıt tekniği ile haritalanması ve morfolojik yöntemlerle lokalizasyonun saptanması
Mapping the subthalamic nucleus with microelectrode recording and determining the localization by morphological techniques
MELİH BOZKURT