Pleiades uydu görüntüsünün hava lidar verileri entegrasyonu ile nesne tabanlı sınıflandırılması ve doğruluk analizi
Pleiades satellite image object-based classification and accuracy analysis with airborne lidar data integration
- Tez No: 542374
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Uzaktan algılama teknolojileri arazi örtüsünün haritalandırılması için birçok yöntem sunmaktadır. Kentsel gelişimin artmasıyla coğrafi veri tabanlarının doğru ve etkin bir biçimde güncellenmesi ve kullanılması gerekmektedir. Nesne tabanlı sınıflandırma, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden, arazi kullanım haritaları üretmek için etkin bir sınıflandırma yöntemidir. Topografyanın çok hızlı ve hassas bir şekilde elde edilmesine olanak sağlayan hava lidar teknolojisinden elde edilen yüksek çözünürlüklü ürünler, nesne tabanlı sınıflandırma uygulamalarına entegre edilerek sınıflandırma doğruluğu arttırılabilir. Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü Pléiades uydu görüntüsüne, öncelikli olarak yalnız spektral verilerden yararlanarak nesne tabanlı sınıflandırma işlemi uygulanmış, sonrasında hava lidar nokta bulutu verisinden üretilen, yüksek çözünürlüklü SYM, nSYM, Intensity verileri entegre edilerek sınıflandırma doğruluğundaki değişim analiz edilmiştir. Analiz sonucunda uydu görüntülerinin sağladığı spektral bilgilerin, hava lidar verilerinden elde edilen 3 boyutlu geometrik özellikler ile birleştirilmesi, özellikle kentsel alanlarda sınıflandırma doğruluğuna katkı sağladığı görülmüştür. Sınıflandırma toplam doğruluğu ve kappa doğruluğunu sırasıyla %6 ve 0,09 oranında arttırmıştır.
Özet (Çeviri)
Remote sensing technologies have many methods for land cover mapping. With the increase in urban development, geographical databases need to be used and updated accurately and effectively. Object based classification is an effective classification method for producing land use maps from high resolution satellite images. The high resolution products from airborne lidar technology, which allows the topography to be acquired very quickly and precisely, can be integrated into object based classifications to increase classification accuracy. In this study, high resolution Pléiades satellite image was initially applied to object-based classification using only spectral data and then integrated high resolution DSM, nDSM, intensity dataset which generated from airborne point cloud data to analyze the change in the classification accuracy. As a result of the analysis, it has been found that combining spectral data provided by satellite images with 3D spatial products obtained from airborne data increases the classification accuracy, especially in the urban areas. Classification overall accuracy and Kappa statistics are incrased 6 % and 0,09 respectively.
Benzer Tezler
- Investigating the usability of LIDAR-derived intensity image in shoreline extraction studies
LIDAR verisinden türetilen yoğunluk görüntüsünün kıyı çizgisi çıkarımı çalışmalarında kullanılabilirliğinin araştırılması
ABDULLAH HARUN İNCEKARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- İklim değişikliği etkisinde kıyı çizgisi gelişiminin incelenmesi:Karasu kıyı alanı örneği
Investigation of the impact of climate change on shorelineevolution: Case study of Karasu coastal region
ABDÜLKERİM AÇIKKOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAVVA ANIL GÜNER
- InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
NUR YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK
- Kıyı çizgisi değişiminin uydu görüntüleriyle belirlenmesi: Sinop ili örneği
Determination of shoreline change by satellite images: Sinop province sample
MUSTAFA GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriAksaray ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERRUH YILMAZTÜRK
- Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük
PEIJUAN WANG
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL