Geri Dön

Deeply learned attribute profiles for hyperspectral pixel classification

Hiperspektral piksel sınıflandırma için derin öğrenilmiş öznitelik profilleri

PDF İndir

  1. Tez No: 444567
  2. Yazar: MURAT CAN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERCHAN APTOULA, PROF. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Hiperspektral Görüntüleme, Uzaktan Algılama araştırmalarında önemli bir yer tutmaktadır. Sınıflandırma haritası oluşturmanın faydaları askeri uygulamalarda, doğal afetlerde ve hatta tarımda uzmanların görsel bilgisine katkı sağlayarak uygulama alanı bulmasını sağlamıştır. Bu tez çalısmasında, sınıflandırma haritası oluşturmak amacıyla, hiperspektral veri kümelerinden, Matematiksel Bicimbilim dalına ait bir yaklaşım olan Öznitelik Profilleri uygulanarak alan ve moment betimleyicileriyle her piksel için öznitelik vektörleri hesaplanmıştır. Veri girdileri, piksele ait spektrum verisi, farklı betimleyicilerden oluşturulan Öznitelik Profilleri ve bunların birleşimini de kapsayacak şekilde hazırlanmıştır. Bu veri girdileri, AlexNet ve GoogLeNet gibi bilinen ağlar ve kendi önerdiğimiz, hiperspektral veri kümelerinde nesnelerin komşuluk bilgisini de göz önüne alan ağlar da dahil olmak üzere beş farklı Evrişimsel Sinir Ağları'nda denenmiş ve derin öznitelikleri çıkarılmıştır. Rasgele Orman sınıflandırıcılarıyla kontrollü olarak yapılan deneylerin sonuçlarında sayısal açıdan Pavia Üniveristesi veri kümmesinde büyük ilerlemeler görülmüş ve oluşturulan sınıflandırma haritalarının daha anlaşılır olması sağlanmıştır. Böylece, alan ve moment betimleyicilerden elde edilen Öznitelik Profilleri ve spektral bilginin Evrişimsel Sinir Ağları ile kullanımının önemi gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Hyperspectral Imaging has a large potential for knowledge representation about the real world. Providing a pixel classification algorithm to generate maps with labels has become important in numerous fields since its inception, found use from military surveillance and natural resource observation to crop turnout estimation. In this thesis, within the branch of mathematical morphology, Attribute Profiles (AP) and their extension into the Hyperspectral domain have been used to extract descriptive vectors from each pixel on two hyperspectral datasets. These newly generated feature vectors are then supplied to Convolutional Neural Networks (CNNs), from off-the-shelf AlexNet and GoogLeNet to our proposed networks that would take into account local connectivity of regions, to extract further, higher level abstract features. Bearing in mind that the last layers of CNNs are supplied with softmax classifiers, and using Random Forest (RF) classifiers as a control group for both raw and deeply learned features, experiments are made. The results showed that not only there are significant improvements in numerical results on the Pavia University dataset, but also the classification maps become more robust and more intuitive as different, insightful and compatible attribute profiles are used along with spectral signatures with a CNN that is designed for this purpose.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    904262

    Self-directed English language learners' learning practices beyond the classroom in a Turkish higher education context: A sociological perspective

    Türkiye'de öz yönetimli biçimde İngilizce öğrenen üniversite öğrencilerinin sınıf dışındaki öğrenme uygulamalarının araştırılması: Sosyolojik bir bakış

    TUBA TÜRKEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Yabancı Dil Öğretimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YONCA ÖZKAN

  2. Tez No

    53445

    Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)

    Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period

    AHMET MEHMET KİPMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    PROF.DR. SEMRA GERMANER

  3. Tez No

    313403

    Fen ve teknoloji dersi 'güneş sistemi ve ötesi?: Uzay bilmecesi' ünitesinde proje tabanlı öğrenme uygulamalarının öğrenci başarılarına, yaratıcı düşünmelerine, fen ve teknolojiye yönelik tutumlarına etkisi

    Science and technology course in the unit of 'solar system and beyond: Space puzzle' the effect of project based learning applications on student achievements, creative thinking and their attitudes towards science and technology

    HURİYE DENİŞ ÇELİKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ GÜNAY BALIM

  4. Tez No

    467248

    Bulanık mantık yöntemi ile mevsimsel hava tahmini İstanbul uygulaması

    Seasonal weather forecast by fuzzy logic method Istanbul application

    NİDA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  5. Tez No

    459764

    Çevre-kültür bağlamında geleneksel ekolojik bilginin korunmasının önemi: Sarıkeçili Yörükler örneği

    The importance of conservation traditional ecological knowledge in the cultural and environmental context: The case of Sarıkeçili Yörüks

    FERHAT BÜYÜKŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    AntropolojiAnkara Üniversitesi

    Sosyal Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. S. GÜL GÜNEŞ

Geri Dön