Geri Dön

Pıksel ve nesne tabanlı sınıflandırma acısından Gokturk 2 uydu goruntusunun degerlendırılmesı: İstanbul Boğazı örneği

Pixel and object-based classification Göktürk2 image evaluation of terms: Bosphorus sample

  1. Tez No: 380583
  2. Yazar: EMRAH KALEM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Şehircilik ve Bölge Planlama, Astronomy and Space Sciences, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Bu çalışmada İstanbul şehrine ait GÖKTÜRK 2, SPOT 5 ve LANDSAT 8 uydu görüntüleri ile piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma yapılmıştır. Görüntüler bazı ön işlemlere tabi tutulmuşlardır. Bant birleştirme işlemi yapılarak multispektral görüntü elde edilmiştir. Düşük çözünürlüğe sahip multispektral görüntüler, daha yüksek çözünürlüğe sahip pankromatik bantlarla birleştirilerek daha yüksek çözünürlüklü multispektral görüntü elde edilmiştir. Uygun projeksiyon sistemi seçildikten sonra gerekli geometrik düzeltmeler yapılmıştır. Daha sonra görüntüler üzerinde piksel ve nesne tabanlı sınıflandırmalar yapılmıştır. Elde edilen doğruluk analizleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, belonging to the city of Istanbul GÖKTÜRK 2, SPOT 5 and LANDSAT 8 satellite images were made using the pixel and object-based classification. Images were subjected to some pre-processing. Band merging process was carried out as a priority. Low-resolution multispectral images combined with higher resolution panchromatic band as pansharpening. Thus a high resolution multispectral image was obtained. After the appropriate projection system is selected, the geometric corrections were made. Then pixel and object-based classifications have been made on images. The accuracy analyses obtained were evaluated comparatively.

Benzer Tezler

  1. Orta çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak yanmış orman alanlarının farklı sınıflandırma yöntemleri ile haritalanması

    Mapping with different classification methods of burnt forest areas by using medium resolution satellite images

    İBRAHİM TAŞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YİĞİT AVDAN

  2. Sulama sonrası Harran Ovası tarımsal arazilerdeki yapılaşmanın piksel tabanlı / nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile belirlenmesi ve iki yöntemin karşılaştırılması

    Mapping of settelments at the Harran Plain after irrigation using pixel and object based classification systems and comparison of two methods

    AYDIN AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilim ve TeknolojiHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU

  3. 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

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  4. Çorum ili ve yakın çevresinin uzaktan algılama yöntemleri ile arazi kullanımının değerlendirilmesi

    Evolution of land use with remote sensing methods, the study case of Corum province and neighbours

    FAZLI ENGİN TOMBUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriAnkara Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT YÜKSEL

  5. Hibrit yapay arı kolonisi - ateş böceği optimizasyon yöntemi ile görüntülerde belirginlik tespiti

    Saliency detection based on hybrid artificial bee colony and firefly optimization

    ELİF DENİZ YELMENOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bağımlılık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUMAN ÇELEBİ