Uydu görüntülerinden nesne yönelimli yöntemlerle özellik çıkarımı
Feature extraction from satellite images with object-oriented methods
- Tez No: 346423
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANER ÜSTÜNTAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Uzaktan algılama verileri Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve görüntü istihbaratı için çok önemli bir veri kaynağıdır. Uzaktan algılamada, özellikle istihbarat amaçlı uygulamalarda veri elde etme platformları genellikle uydulardır. İlkgörüntüleme uydularının mekansal çözünürlükleri çok düşük iken, artık yüksek mekansal çözünürlüklü uydular görüntü elde etmektedirler. Görüntüleme uydularında son dönemde önemli gelişmeler olmuştur. GeoEye uydusunun mekansal çözünürlüğü 41cm?dir. Worldview-2 uydusu 45 cm mekansal çözünürlüklü ve 8 spektral bantlıdır. 34 cm çözünürlüklü bir ticari uydununda 2013 yılı içerisinde uzaya gönderilmesi planlanmaktadır. Milli uydumuz olan 2.5 m çözünürlüklü Göktürk-2 uzaya gönderilmiş birkaç yıl içerisinde Göktürk-1 uydusunun uzaya gönderilmesi planlanmaktadır. Göktürk-1 ve 2 uyduları yanında yapay açıklıklı radar (Synthetic Aperture Radar - SAR) algılayıcısı taşıyan Göktürk-3 uydusu için planlamalara başlanmıştır. Bu gelişmeler dikkate alındığında CBS için gerekli olan bilgilerin büyük çoğunluğu, askeri amaçlı görüntü istihbaratı elde etmek için gerekli olan bilgilerin hemen hemen tamamının uydu görüntülerinden sağlanabileceği değerlendirilmektedir. NATO standartlarına göre askeri amaçlar için gerekli olan nesnelerin tanınması için mevcut uydu görüntülerinin çözünürlükleri yeterlidir. Bunların yanında, uydu görüntüleri çoğaldıkça, görüntülerden bilgi elde etme işlemi bir sorun haline gelecektir. Görüntü sınıflandırma operatörler tarafından klasik olarak veya bilgisayarlar aracılığı ile otomatik olarak gerçekleştirilmektedir. Görüntülerin otomatik olarak sınıflandırılmasında klasik yöntemler olarak adlandırılan piksel tabanlı, kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Piksel tabanlı sınıflandırmanın başarısı sınırlıdır. Klasik sınıflandırmanın problemlerini çözebilmek amacıyla, sınıflandırma işlemine uzmanın tecrübelerini katmasını sağlayan Nesne Yönelimli Sınıflandırma (NYS) literatüre girmiştir. Bu tez çalışmasında hem CBS hem de görüntü istihbaratı alanında anlamlı olan köprü nesnesi nesne yönelimli ve hibrit yöntem ile nesne yönelimli olarak uydu görüntülerinden çıkarılmaya çalışılmıştır. Yapılan çalışma sonuçları hakkında istatistiki sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca çıkarılan köprü nesnesi çalışmanın yapıldığı alandan başka bir bölgede, farklı bir platformdan alınmış, spektral ve mekansal çözünürlükleri farklı görüntülerde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Remote Sensing occupies an important place to obtain information for Geographic Information Systems (GIS) and imagery intelligence. At remote sensing, especially in intelligence applications satellites are generally data acquiring platforms. While first imaging satellites? spatial resolution is very low, now satellites which have high spatial resolution are used. Recently, important developments are conducted in the field of imaging satellites. One of the satellites recently sent to space GeoEye has 41 cm spatial resolution and the other Worldview-2 has a 45 cm spatial resolution and 8 spectral bands. Another commercial satellite has 34 cm spatial resolution is planned to send to space in 2013. Turkey?s national satellite 2.5 m spatial resolution Göktürk-2was sent space and Göktürk-1 is planned to send to space in the next years. Another national satellite containing Synthetic Aperture Radar (SAR) sensor Göktürk-3?s construction is being planned. When these developments considered, the most part of the information needed for GIS and almost all information for military purposes and imagery intelligence can be acquired from satellite images. According to the NATO standards, detection of the objects for the military purposes current satellite images? resolutions are enough. Besides these developments, while satellite images are increased, to obtain information from these images going to be a problem.Image classification is performed manually by operators or automatically by computers. To classify images automatically, conventional pixel based supervised and unsupervised methods has been used. Success of pixel based classification is limited. To complete pixel based technique?s gap, Object Oriented Classification which enables experts experiments put into classification has entered to literature. In this study in the area of both GIS and imagery intelligence meaningful object bridges have been tried to extract from satellite images by object oriented and object oriented hybrid classification methods. Statistics have been tried to determine about study. Furthermore developed rules to extract objects have been tested in different test area and imagery which are collected with different platform and have different spectral and geospatial resolution.
Benzer Tezler
- Building detection from very high resolution satellite images with deep learning approach
Derin öğrenme yaklaşımı ile çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde bina tespiti
ESRA ÖZAYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti
Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology
ASLI SABUNCU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Mısır ve pamuk ekili alanların çok zamanlı uydu görüntüleri ve obje tabanlı sınıflandırma yöntemi ile tespiti
Identification of cotton and corn fields by object based classification using multitemporal satellite images
YAREN BAŞAK ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Orta ölçekli harita detaylarının XML ve UML modelleme dilleri ile tasarımı ve bu yöntemlerin modelleme yetenekleri açısından karşılaştırılması
Designing medium-scale map features via XML and UML and comparing these methods in terms of modelling capabilities
OKAN ONARIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ZÜBEYDE ALKIŞ