Comparison of advanced classification techniques in remote sensing
Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin kıyaslanması
- Tez No: 459235
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATİLLA HÜSNÜ ERONAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Havacılık ve uzay teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte uzaktan algılama çalışmaları hemen hemen birçok disiplin için vazgeçilmez bir unsur haline gelmiştir. Savunma, şehircilik, orman hizmetleri, deniz araştırmaları, madencilik, arazi kullanımı vb birçok alana hizmet etmektedir. Bu disiplini önemli kılan parametrelerden bir tanesi de sınıflandırma çalışmalarıdır. Eğitimli (supervised) ve eğitimsiz (unsupervised) sınıflandırma olarak ikiye ayrılan bu parametrede çok bantlı ve hiper-spektral görüntüler matematiksel olarak işlenerek arazi örtüsü hakkında bilgi edinmeye yardımcı olur. Sunulan bu çalışmanın birinci bölümünde, uzaktan algılamada kullanılan temel tanımlar hatırlatılmıştır. İkinci bolümde ileri sınıflandırma algoritmaları olarak adlandırılan destek vektör makineleri, yapay sınıf ağları ve karar ağaçlarının matematiksel analizine yer verilmiştir. Üçüncü ve son bolümde ise bu algoritmalar yardımıyla LANDSAT 8 uydu görüntüleri kullanılarak Urla yarımadası sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma bulguları, egıtım sınıflarının spektral yansıma değerleri yardımıyla oluşturulmuş ve hata matrisi yardımıyla doğruluk testine tabi tutulmuştur. Bunun yanı sıra hata matrisi yardımıyla hangi algoritmanın ne tür sınıflar üzerinde etkili olduğu saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
Studies on remote sensing have become inescapable for almost all disciplines along with the advances in aviation and space technologies. Such as defence, city planning, forest services, naval surveys, mining etc many disciplines use remote sensing technique. One of the parameters that makes this discipline important is classification studies. This parameter is divided into two: supervised and unsupervised. Multi and hyper spectral images are processed mathematically in this parameter and they help us become informed regarding land cover. Basic definitions used in remote sensing are discussed in the first section of this study presented. The mathematical analysis of the support vector machines, artificial neural networks and decision trees, which are also known as further classification algorithms, are included in the second section. Urla semi-island, Izmir, Turkey has been classified by using LANDSAT 8 images by the help of these algorithms in the third and the final section of this study. Classification findings have been taken into verification testing by means of confusion matrix which is formed under favor of the spectral reflection values of the training classes. Besides, which algorithm has an impact on what kind of classes has been determined by the help of confusion matrix.
Benzer Tezler
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile İstanbul pendik ilçesinin alansal değişiminin incelenmesi
Analysis of field changes in pendi̇k province of İstanbul with high resolution satellite images
HALİL İHSAN ALTUNDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
- İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti
Automatic road detection from data taken by unmanned aerial vehicles
ABDURAHMAN YASİN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırılması ve analizi
Comparing and analyzing of advanced classifier techniques in remote sensing
İSMAİL ÇÖLKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti
Determination of forest area clearcutting on optical satellite imagery with classification techniques in remote sensing
GÜLŞAH BAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR