Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden matematiksel morfoloji yöntemi ile kartografik detay çıkarımı
Cartographic feature extraction using mathematical morphology from high resolution satellite images
- Tez No: 437957
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERYA ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Günümüzde mekânsal bilginin toplanması, analizi ve sunumu aşamasında teknolojik gelişmelerden yararlanılarak kalite ve hız konusunda önemli aşamalar kaydedilmektedir. Bu kapsamda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden kartografik detayların çıkarılması ve bu detayların kartografik kurallar çerçevesinde sayısal harita ürünü veya Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) verisi olarak kullanımı konusunda da önemli çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin elde edilmeye başlanmasıyla uzaktan algılama teknolojisi daha fazla içerik ve geometrik doğruluk sağlamaya başlamış, bu gelişmeler uzaktan algılamanın kartografik detay çıkarımında kullanım olanaklarını arttırmıştır. Ancak bugün yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin sahip olduğu zengin içerik nedeniyle daha gelişmiş analiz metotlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında da yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden kartografik detay çıkarımında matematiksel morfolojinin kullanımı konusuna odaklanılmıştır. Bu amaçla Ankara-Sincan'a ait bir test alanında 2006 yılı Ikonos uydu görüntüsü maksimum benzerlik, destek vektör makineleri ve nesne tabanlı sınıflandırma olmak üzere üç farklı teknik kullanılarak sınıflandırılmış, daha sonra sınıflandırılmış görüntülerde matematiksel morfolojik işlemler uygulanarak morfolojik işlemlerin sınıflandırılmış görüntünün doğruluğunu nasıl etkilendiği araştırılmıştır. Çalışmada matematiksel morfolojik işlemlerin destek vektör makineleri ve maksimum benzerlik sınıflandırmasına ait sonuçlarda doğruluğu arttırmada etkili olduğu görülmüştür. Nesne tabanlı sınıflandırma sonuçlarında ise herhangi bir doğruluk artışı sağlanamamıştır. Çalışmanın sonucunda matematiksel morfolojik işlemlerin, sınıflandırılmış görüntü üzerinde kullanılmasının doğruluğu artırıcı bir etkisi olabileceği, bu iyileştirmenin de çalışma alanına ve kullanılan sınıflandırma yöntemine bağlı olarak elde edilen sonuçlara göre değişim gösterebileceği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, thanks to benefits of technological developments, important phases are recorded about quality and speed at the process of collection, analysis and presentation of spatial data/information. Within this context important studies are made at the subject of cartographic features extraction from high resolution satellite images and use of these features as a digital map product or as a Geographical Information Systems (GIS) data at the frame of cartographic rules. Recently with the start of obtaining high resolution satellite images, remote sensing technology started to provide more content and geometric accuracy and these developments increased the possibility of the use of remote sensing for cartographic feature extraction. But nowadays more developed analysis methods are needed due to rich content of high resolution images. In this thesis, it was focused on the use of mathematical morphology in cartographic feature extraction from high resolution satellite images. For this purpose, in a test area in Ankara-Sincan, the Ikonos satellite image from 2006 was classified by using three different techniques, maximum likelihood, support vector machines and object based classification. Then, by carrying out mathematical morphologic processes, the effects of the morphologic process on the accuracy of the classified images were searched. In the study, according to the results of the support vector machines and maximum likelihood classification it was seen that mathematical morphologic processes were effective in increasing the accuracy. In the results of the object-based classification, an accuracy increase wasn't provided. As a result of the study, using mathematical morphologic processes on classified image can have an effect on increasing the accuracy and this improvement can change according to study area and the results of classification method
Benzer Tezler
- Çok yüksek çözünürlüklü stereo uydu ve İHA görüntülerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinin doğruluğunun araştırılması
Investigation of the accuracy of digital elevation models obtained from very high resolution stereo satellite and UAV images
MEHMET DOĞRULUK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK
- Earthquake damage identification from very high resolution post event image using advanced methods in mathematical morphology
Deprem hasarının yüksek çözünürlüklü afet sonrası görüntülerden ileri matematiksel morfoloji yöntemleri kullanılarak belirlenmesi
ENES OĞUZHAN ALATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
- Object detection in aerial and satellite images
Hava ve uydu görüntülerinde nesne tanıma
BERİL SIRMAÇEK
Doktora
İngilizce
2009
Astronomi ve Uzay BilimleriYeditepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
- Göktürk-1 uydu görüntülerinden üretilen sayısal yükseklik modelinin doğruluğunun araştırılması
Accuracy assessment of digital elevation model derived from Göktürk-1 satellite images
MUSTAFA AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LÜTFİYE KARASAKA
- Super resolution methods for remote sensing images
Uzaktan algılama görüntüleri için süper çözünürlük metotları
ÇAĞLAYAN TUNA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL