Geri Dön

Uydu görüntülerinden yarı otomatik kıyı çıkarımı ve fraktalların başarım değerlendirici olarak kullanılması

Semi-automated shoreline extraction in satellite imagery and usage of fractals as performance evaluator

  1. Tez No: 346066
  2. Yazar: SİNAN ONUR ALTINUÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EBRU SEZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Jeoloji Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Geological Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kıyı Çizgisi Tespiti, Kıyı Çizgisi Bulma, Fraktal, Başarım Değerlendirmesi, Varyans Haritası, Shoreline Extraction, Shore Detection, Fractal, Performance Evaluation, Variance Mapping
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Kıyı çizgisinin tespit edilmesi coğrafi ve jeolojik çalışma için önem teşkil etmektedir. Kıyı çizgisinin bulunması; kıyılarda zamana bağlı değişikliklerin takip edilmesi, deniz kara ayrımının yapılması, erozyon ve kara hareketlerinin gözlenmesi gibi bir çok konuda önemli bir hedeftir. Tez kapsamında renkli uydu görüntüleri üzerinde kıyıların tespit edilmesi için kıyı görüntülerinin istatistiksel özelliklerine dayanan yeni bir kıyı tespit yöntemi sunulmuş ve fraktallar kıyı tespiti başarımını ölçmek için bir başarım ölçüm yöntemi olarak önerilmiştir. Önce filtreleme uygulanarak gürültü azaltılır. HSV renk uzayından doygunluk kanalı alınarak siyah beyaz bir resim oluşturulur. Ardından varyans haritası hesaplama ve eşikleme kullanılarak kıyılar kabaca tespit edilir. Biçimsel ikili görüntü işleme yöntemleri uygulanır. İnsan etkileşimi kullanılarak deniz üzerinde bir nokta seçilmesiyle kıyı çizgisi bulma tamamlanır. Başarım değerlendirmesi, bu yöntemle bulunan kıyı çizgileriyle, el ile çizilen kıyı çizgisinin fraktal boyutları karşılaştırılarak yapılır. Fraktal boyutlar arasındaki fark kıyı tespiti işleminde yapılan hatayı temsil etmektedir. Deney, Google Haritalar'dan ve Quickbird uydusundan alınan renkli uydu görüntüleri üzerinden yapılmıştır. Deney sonucunda görsel değerlendirmeyle kıyıları başarılı bir şekilde bulduğu gözlemlenmiştir. Fraktal boyut değerlendirmesinde görüntülerin çoğunda çok yakın, bir kısmında yakın fraktal boyutlar elde edilmiştir. Varyans haritası yöntemiyle kıyıların çözünürlüğe bağlı olarak başarılı bir şekilde bulunduğu ve fraktal boyutun ayrıntı düzeyindeki hataları tespit etmekte başarılı bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Shoreline extraction has importance on geographic and geologic studies. It is an important objective in many subjects including land-sea segmentation, observation of erosion and land movements. In this thesis, a method for shoreline extraction in colored images is presented. It's based on the statistical properties of the image and proposes the usage of fractals as a performance evaluation method for shoreline detection. Filtering is applied to reduce the noise on the image. Then a grayscale image is generated using the saturation channel in HSV color space. Afterward by calculating variance map and thresholding, shorelines are roughly detected. Morphological binary image processing is applied. The shoreline extraction is completed with human interaction by selecting a point in the sea region. Performance evaluation is performed by comparing the fractal dimension of the hand drawn shoreline with the shoreline generated by the method. The difference between the fractal dimensions represents the error in the shore extraction process. Experiment is conducted on colored satellite images taken from Google Maps and Quicbird satellite. As a result it is observed that the shorelines are extracted successfully. In fractal dimension evaluation, for most cases very close, for some cases close fractal dimensions are achieved. It is concluded that shoreline can be extracted successfully by variance mapping depending on the resolution of the image and fractal dimension is a good measure for finding detail level errors.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama ve CBS ile kıyı çizgisi değişiminin belirlenmesi: İzmit Körfezi örneği

    Coastline change detection with remote sensing and GIS: Izmit Gulf case study

    MUSTAFA CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeodezi ve FotogrametriHava Harp Okulu Komutanlığı

    Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERYA MAKTAV

  2. Uydu görüntülerinden zincir kod yöntemi kullanılarak otomatik yol çıkarımı

    Automatic road extraction from satellite images by using chaincode method

    MUHAMMED TEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜFİT ÇETİN

  3. 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

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY

  4. A fully automatic shape based geo-spatial object recognition

    Tam otomatik şekil tabanlı yer uzamsal nesne tanıma

    MUSTAFA ERGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

  5. Kentsel alanlarda İHA görüntülerinden ortofoto oluşturma ve otomatik ağaç tespiti

    Orthophoto generation and automatic tree detection from UAV images in urban areas

    MEHMET FATİH GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER