Geri Dön

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

  1. Tez No: 368774
  2. Yazar: SEMİH KUTER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK, PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 199

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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Peyzaj MimarlığıHatay Mustafa Kemal Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKİF ERDOĞAN

  3. Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi

    The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images

    FİLİZ SUNAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. CANKUT ÖRMECİ

  4. Arazi örtüsü - arazi kullanımı değişikliğinin yer yüzey sıcaklığına etkisinin landsat görüntüleri ve Google earth engine platformu kullanımıyla uzun vadeli izlenmesi

    Investigation of the effect of land cover/ land use change on surface temperature using landsat satellite imagery assistance and Google earth engine platform

    ESRA ŞENGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

  5. Uzaktan algılama verileri kullanılarak İstanbul metropolitan alanının analizi

    Başlık çevirisi yok

    FÜSUN DÜZGÜN (BALIK)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH PERKTEKİN