Geri Dön

Uzaktan algılamada çoklu-set kanonik korelasyon analizi ile değişiklik tespiti

Change detection in remote sensing via multi-set canonical correlation analysis

  1. Tez No: 374242
  2. Yazar: ALİ CAN ARIK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada uzaktan algılamada değişiklik tespiti için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım kullanılarak aynı bölgeye ait en az iki uydu görüntüsü kullanılarak değişimin ortaya çıkarılabileceği gösterilmiştir. Geliştirilen yöntem, çoklu-set kanonik korelasyon analizine dayanmaktadır. Bu yöntem, çok kanallı değişken kümeleri arasında ilintilerin ortaya çıkarılması için güçlü bir yaklaşım olarak bilinmektedir. Çoklu-set kanonik korelasyon analizi ile imgeler doğrusal fonksiyonlar ile aralarında ilinti en büyük olacak şekilde kanonik değişkenlere dönüştürülür. Bu doğrusal fonksiyonlar izgesel kanallardan veya aynı zamana ait değişkenlerden elde edilebilir. Avrupa Uzay Ajansı tarafından bilimsel kamuoyunun kullanımına açılan Culture-MERIS verileri, benzer yöntemler ve geliştirilen yaklaşımın başarımının incelenmesi amacıyla kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, a new change detection approach is proposed for remote sensing domain. It is shown that the proposed method can be employed to expose land cover alteration in remotely sensed imagery. The proposed method is based on multi-set canonical correlation analysis, which is an outstanding procedure for revealing correlated information between multi-set variables. Multi-set canonical correlation analysis makes it possible to obtain maximally correlated variables from linear combinations of input multi-set variables. Analysis can be carried out in sets consisting of fixed spectral variables in different times or various spectral variables belonging to fixed acquisition times. European Space Agency has made Culture-MERIS product freely available for the scientific community. The proposed method and related change detection methods are applied on the Culture-MERIS for comparison and performance assessment.

Benzer Tezler

  1. Çoklu-sensör uzaktan algılamada kör yöntemlerle öznitelik sentezleme

    Feature synthesis for multi-sensor remote sensing via blind methods

    ÖZGÜR MURAT POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ

  2. Uzaktan algılamada görüntü birleştirme algoritmalarının karşılaştırılması

    Comparison of image fusion algorithms in remote sensing

    ALPER AKOĞUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  3. Kenar koruyucu filtreler kullanarak SAR görüntülerinin sınıflandırılması

    Classification of SAR images using edge preserving filters

    BARIŞ AKKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CAN KARACA

    DR. AHMET ELBİR

  4. Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme

    Developing a deep learning-based land use and land cover mapping model using remote sensing data

    ŞAZİYE ÖZGE ATİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

  5. Deep metric learning applied to crop classification from multi-spectral multi-temporal remote sensing data

    Derin metrik öğrenmenin çoklu-zamanlı ve çoklu-bantlı uzaktan algılanmış verilerden tarım ürünü sınıflandırmaya uygulanması

    MERVE BOZO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE