Çok kanallı optik görüntülerin makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması ve analizi
Multispectral optic image classification and analysis with machine learning techniques
- Tez No: 560620
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT HALUK ATASEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Mühendislik Bilimleri, Geodesy and Photogrammetry, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Uzaktan algılama teknolojisindeki son gelişmeler ile yeryüzü hakkında elde ettiğimiz verinin kalitesi önemli bir biçimde artmıştır ve uydu görüntüleri ile yeryüzü hakkında önemli veriler sağlamaktadır. Bu verilerin anlamlandırılabilmesi için tasarlanan sınıflandırma teknikleri gibi metotlar, arazi kullanımı ve değişim analizi gibi uygulamaların hayata geçirilmesine olanak sağlamaktadır. Sınıflandırma teknikleri ile başarılı sonuçlar elde edebilmek için, doğru algoritma ve parametrelerin ayarlanması önemli bir rol oynamaktadır. Literatürde, yüksek doğruluk değerleri ve etkili kullanımları sebebiyle gelişmiş sınıflandırma teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada çok kanallı optik görüntülerin destek vektör makineleri, komşuluk bileşen analizi, karar ağaçları, derin öğrenme, k en yakın komşu, lineer diskriminant gibi gelişmiş makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması hedeflenmiştir ve bu metotların performansları analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recent developments in remote sensing technologies lead significant improvement in quality of information about the earth and satellite images provide important data about the earth. Method designed for interpretation of such kind of data, such as classification techniques, allows the implementation of land usage and change analysis applications. In order to obtain successful results in classification, correct algorithm and parameter tuning plays crucial role. Advanced classification techniques are commonly used in the literature due to their high accuracy and effectiveness. This study aims classification of multispectral optical images with advanced machine learning techniques such as support vector machines, neighborhood component analysis, decision trees, deep learning, k nearest neighborhood, linear discriminant and the performance of these methods are analyzed.
Benzer Tezler
- Earthquake damage identification from very high resolution post event image using advanced methods in mathematical morphology
Deprem hasarının yüksek çözünürlüklü afet sonrası görüntülerden ileri matematiksel morfoloji yöntemleri kullanılarak belirlenmesi
ENES OĞUZHAN ALATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
- Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data
İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi
MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN
- Forest stand segmentation with time series optical satellite imagery and superpixels
Zaman-serisi optik uydu görüntüleri ve süperpikseller ile meşçere kuruluşlarının bölütlenmesi
CANER DEMİRPOLAT
Doktora
İngilizce
2023
Astronomi ve Uzay BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN
PROF. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Mechanical properties of nonferrous alloys processed by twisted variable channel angular pressing (TV-CAP)
Demir dışı alaşımların bükümlü değişken kanallı açısal presleme (TV-CAP) ile mekanik özelliklerinin incelenmesi
KERİM ÖZBEYAZ
Doktora
İngilizce
2021
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYKUT KENTLİ
DOÇ. DR. HASAN KAYA
- Çok yüksek çözünürlüklü kamera donanımı ve paralel görsel veritabanı
Very high resolution camera hardware and parallel visual database
METEHAN GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MUHAMMET ÜNAL