Tree crown detection using multispectral satellite imagery
Multispektral uydu imgelerinden ağaç taçlarının tespit edilmesi
- Tez No: 509904
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Ormanlar hayatımızda önemli bir yere sahiptir, çünkü ormanlar yaşamın kaynağı olan çeşitli bileşenleri sağlar. Son yıllarda artan çevre bilincine paralel olarak, ormanların önemi daha da artmaya başlamıştır. Bir ülkenin ormancılık politikası, ağırlıklı olarak bölgesel orman envanterine bağlıdır. Ancak, geniş ormanlık alanlarda orman envanterlerinin tespit edilmesi, fiziksel kısıtlamalar nedeniyle zaman alıcı ve pahalı bir süreçtir. Bu tez, görünür yakın kızılötesinde sekiz spektral bant sağlayan WorldView-2 ve WorldView-3 çok yüksek çözünürlüklü multispektral uydu imgelerinden ağaçların tespit edilmesini hedefler. Ağaç tespit sürecinin ilk adımı, uydu görüntülerinden bitki örtüsü içeren alanları tespit etmektir. Bu amaçla, diğer araştırmacılar tarafından kullanılan farklı bitki örtüsü indeksleri ve bazı yeni bitki örtüsü indeksleri ve bunların birleşimleri analiz edilmiştir. Bu adımda, doğruluk oranını artırmak için farklı eşik değerleri denemiştir. Bitkisel alanlardaki ağaç taçları, uydu görüntülerinin yakın kızılötesi bandının yerel maksimumu ile belirlenmiştir. Bu adımda, ağaç tepelerinin tespiti için yerel maksimum algoritması kullanılmıştır. Doğruluğu iyileştirmek için yerel maksimum bulma işleminden önce düşük frekans geçişli filtreleme uygulanmıştır. Yerel maksimumları bulduktan sonra, çim gibi yanlış tespitleri ortadan kaldırmak için gölgeli alanlar ve tespit edilen noktalara göre bu alanların yerleri tespit edilmiştir. Önerilen yöntemin genel performansı, benzer ağaç algılama yöntemleri ile karşılaştırıldığında daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Forests have an essential place in our lives because they provide various components for source of life. In parallel with the growing environmental awareness, the importance of forests has increased in recent years. Forestry policy of a country predominantly depends on its regional forest inventory. However, the establishment of forest inventories in areas with large forest areas is a demanding time-consuming and expensive process due to physical constraints. This thesis aims to detect trees in very high resolution multispectral satellite images, in particular WorldView-2 and WorldView-3 which provide eight spectral bands in the visible near infrared (VNIR) region. The first step of tree detection process is detecting vegetated areas from satellite imagery. For this purpose, different vegetation indices used by other researchers as well as some novel vegetation indices and their combinations are analyzed. In this step, different thresholds are experimented for vegetation indices to improve accuracy. Tree crowns in vegetated areas are determined by local maxima of NIR1 band of the satellite images. In this step, local maxima algorithm is utilized for detecting treetops. Low pass filtering is applied before local maxima detection to improve accuracy. After finding local peaks, shadowy areas are detected and their positions are validated by the trees detected earlier to eliminate false detections such as grass. The proposed method achieved better overall performance when compared with similar tree detection methods.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Dijital hava fotoğrafları kullanarak ağaç tespiti ve taç boyutlarının belirlenmesi
Detection of trees and crown sizes using digital aerial images
FATİH ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- İnsansız hava aracı ve yersel hiperspektral veriler ile narenciye ağaçlarında verim tahmini
Yield estimation of citrus trees with unmanned aerial vehicle and terrestrial hyperspectral data
MESUT ÇOŞLU
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAMIK KEMAL SÖNMEZ
- Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması
OMAR ALI ABBAS AL-TEKREETI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- İnsansız hava aracı görüntüleri yardımıyla zeytin ağaçlarında taç genişliğinin belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on determination of crown detection of olive trees via images obtained by unmanned aerial vehicle
HASAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MUSA BOZDOĞAN