Nesne ve piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması: Baqubah şehri örneği
Comparison of object and pixel based classification techniques: Example of Baqubah city
- Tez No: 545364
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA KURBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları Nesne Tabanlı Sınıflandırma, Support Vector Machines, Artificial Neural Network, Object Based Classification
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
ydu görüntüleri, dünya yüzeyi hakkında çok fazla bilgi içermektedir. Bu bilgi, çevresel analiz, kentsel faaliyetler, doğal kaynakların yönetimi ve planlaması gibi çeşitli uygulamalar için çok önemlidir. Bu aşamada, en önemli adım, uydular tarafından elde edilen görüntünün yorumlanabilmesi için sınıflandırma işleminin başarılı bir şekilde yapılması aşamasıdır. Uzaktan algılanan görüntülerin sınıflandırılması, arazi örtüsü ve arazi kullanım bilgilerinin toplanması, değişim analizi gibi adımlar için çok önemli bir yöntemdir. Herhangi bir sınıflandırma işleminin başarısı, kullanılan sınıflandırma yöntemine, parametre seçimine ve eğitim alanı seçimine bağlıdır. Bu tez çalışmasında, BAQUBAH bölgesi arazi örtüsünün ve kullanım türlerinin belirlenmesi amacıyla, bölgeye ait Landsat 8+ (2017) ve Geo-Eye (2014) görüntüleri piksel tabanlı yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve nesne tabanlı en yakın komşuluk yöntemlerle sınıflandırılmıştır. Yapılan çalışmalar nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımının genel değerlendirme doğruluğu ve kappa faktörünün değerinin piksel tabanlı yaklaşıma göre daha yüksek ve daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The satellite image contains a lot of accurate information about the earth's surface. This information is a precious source in various applications in the world, such as environmental quality analysis, urban activities, managing and planning of natural resources. The most crucial step is the classification process for interpreting the image obtained by satellites. Classification of remotely sensed images has been the means of obtaining land cover and land use information. The success of any classification depends on the classification's method, selecting parameters and select training area. In this thesis, to obtain land cover and land use information of BAQUBAH, pixel based classification methods such as artificial neural networks and support vector machines and an object based k-neighbor classification method are applied to Landsat 8+ (2017) and Geo-Eye (2014) images. The object based classification is superior to pixel based classification (method of artificial neural network and support vector machines) where its assessment accuracy and kappa factor have been very high.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı ve yüksek çözünürlüklü uydu verilerinin değerlendirilmesinde piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of pixel and object-based classification methods in the evaluation of unmanned aerial vehicle and high resolution satellite data
MESUT ÇOŞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAMIK KEMAL SÖNMEZ
- Sulama sonrası Harran Ovası tarımsal arazilerdeki yapılaşmanın piksel tabanlı / nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile belirlenmesi ve iki yöntemin karşılaştırılması
Mapping of settelments at the Harran Plain after irrigation using pixel and object based classification systems and comparison of two methods
AYDIN AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiHarran ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU
- Uydu görüntülerinin piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılması (Doğu Trakya bölgesi örneği)
Comparison of the pixel-based and object-based classification results of satellite imageries (Case of Eastern Thrace)
SERDAR BAYBURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA MAKTAV
- 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
- Piksel tabanlı ve nesne tabanlı görüntü sınıflandırma yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Investigating the performance of pixel-based and object-basedimage classification methods
AHMED ISAM HUSSEIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA TUNÇ GÖRMÜŞ