Atmospheric correction and image classification on MODIS images by nonparametric regression splines
Parametrik olmayan regresyon eğrileri kullanılarak MODIS görüntüleri üzerinde atmosferik düzeltme ve görüntü sınıflandırması
- Tez No: 368774
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK, PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, parametrik olmayan regresyon eğrilerinin uzaktan algılama alanındaki iki özgün uygulaması sunulmaktadır: (i) İlk kez çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS), ve yeni geliştirilen versiyonu olan konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (CMARS) kullanılarak orta çözünürlüklü görüntüleme spektroradiometresi (MODIS) görüntüleri için atmosferik düzeltme modelleri üretilmiştir. Oluşturulan modeller, yirmi dört farklı MODIS görüntüsü üzerinde daha önceden belirlenmiş olan test alanlarında uygulanmıştır. Radyatif transfer tabanlı olan basitleştirilmiş atmosferik düzeltme modeli (SMAC) aynı test alanları üzerinde ayrıca kullanılmıştır. MARS, CMARS ve SMAC modellerinin performansları MODIS yüzey reflektans ürünleri baz alınarak değerlendirilmiştir. (ii) Ayrıca, MARS algoritmasının kar haritalaması amacına yönelik görüntü sınıflandırmasında MODIS görüntüleri üzerindeki uygulaması iyi kurgulanmış bir çerçeve içerisinde sunulmuştur. MARS model oluşturma parametrelerindeki değişikliklerin, oluşturulan modelin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri farklı açılardan değerlendirilmştir. Sonuçlar, MARS ve CMARS yöntemlerinin atmosferik düzeltme için tüm test görüntüleri üzerinde SMAC yönteminden daha iyi sonuçlar verdiğini ortaya koymaktadır. Görüntü sınıflandırması için, baz fonksiyonu sayısının ve etkileşim derecesinin artırılması ile MARS metodunun sınıflandırma doğruluğunda belirgin gelişme olduğu gözlemlenmiştir. Sonuçlar klasik maksimum-olasılık yöntemiyle karşılaştırıldığında, MARS metodu ile dört görüntü setinden üç'ü üzerinde daha iyi sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, two novel applications of nonparametric regression splines are introduced within the frame of remote sensing: (i) For the first time ever, atmospheric correction models are generated for moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) images by using multivariate adaptive regression splines (MARS), and its recently introduced version, conic multivariate adaptive regression splines (CMARS). The obtained models are applied on the predefined test areas of twenty four different MODIS scenes. Simplified model for atmospheric correction (SMAC) algorithm, a radiative transfer-based approach, is also employed on the same test data. The performance of the MARS, CMARS and SMAC models are assessed against MODIS surface reflectance products. (ii) Additionally, implementation of MARS algorithm in image classification for snow mapping on MODIS images is demonstrated within a well-elaborated framework. The relation between the variations in MARS model building parameters and their effect on the predictive performance are presented in various perspectives. Performance of MARS in classification is compared with the traditional maximum-likelihood method. For the atmospheric correction, results reveal that MARS and CMARS approaches over perform SMAC method on all test areas. In classification, significant improvement in the classification accuracy of MARS models is observed as the number of basis functions and the degree of interaction increase. On three image sets out of four, the MARS approach gives better classification accuracies when compared to maximum-likelihood method.
Benzer Tezler
- The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment
Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi
PARIA ETTEHADI OSGOUEI
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Mekansal ve periyodik yangın risk izleme modeli: Hatay ili örneği
Spatial and periodic fire risk monitoring model: The case of Hatay province
İBRAHİM EDE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Peyzaj MimarlığıHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKİF ERDOĞAN
- Effects of atmospheric correction on vehicle classification with single and dual band infrared images
Tek ve çift bant kızılötesi imgelerle araç sınıflandırmaya atmosferik düzeltmenin etkileri
SEÇKİN ÖZSARAÇ
Doktora
İngilizce
2014
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Açık maden işletmelerinde maden yatakları üzerindeki değişmelerin multi-temporal landsat TM görüntüleri kullanılarak izlenilmesi
Using multi-temporal landsat TM images monitoring change-detection on the open mines
MÜFİT ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM BAZ
- Farklı sınıflandırma algoritmaları kullanarak sentinel-2 ve landsat 8 verileri sınıflandırması ve tematik doğruluk değerlendirmesi (Silifke ilçesi örneği)
Classification of sentinel-2 and landsat 8 data using different classification algorithms and thematic accuracy assessment (example of Silifke)
MELİKE ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU