Uzaktan algılamada indeks görüntüler, önemi ve kullanımı
Index images in remote sensing, its importance and usage
- Tez No: 563959
- Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- 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: 101
Özet
Bu çalışmanın amacı, Kayseri ili çalışma bölgesine ait Landsat 8 OLI/TIRS uydu görüntü verisinden spektral bant dönüşümleriyle elde edilen indeks verilerinin kullanılmasıyla arazi örtüsünün sınıflandırılmasıdır. Bu bağlamda, yarı kurak iklimi ve bozkır tipi bitki örtüsüne bağlı olarak spektral piksel tabanlı sınıflandırma yaklaşımlarının zorlandığı bu bölgede, indeks verilerinin potansiyelinin araştırılmasıdır. Çalışmada atmosferik düzeltme uygulanan Landsat 8 OLI uydu görüntüsü verilerinden ENVI programında, IBI, MNDWI, NDBI, NDISI, NDVI, NDWI, OSAVI, RDVI, SAVI ve SVI indeks görüntüleri elde edilmiştir. İlk olarak bu spektral indekslerin tespit yeteneklerini ölçmek için indekslere ilişkin eşik değerlerinin bulunması ve ikili (Binary) görüntüye çevrilmesi işlemi Matlab ortamında Otsu yöntemiyle yapılmıştır. Yöntem gözlemlenerek beklenilen verimin alınıp alınmadığı incelenmiştir. Otsu yönteminden istenilen verim alınamayınca, ENVI ortamında manuel deneme yanılma yaklaşımıyla belirlenmek üzere kiriş değerleri aranmıştır. Bu işlemlerin sonucunda, örneğin; yerleşim alan indeksleri gibi bazı bilinen spektral indekslerin beklenen performansı vermediği görülmüştür. Bu motivasyonla yeni deneysel spektral indeksler türetilmiştir. Sonuçta, mevcut uydu verileri, bilinen indeks verileri ve bu çalışma kapsamında türetilen yeni indeks verileriyle oluşturulan özellik uzayı kullanılarak Karar Ağaçları, Rasgele Orman ve Hızlandırma sınıflandırma yöntemleriyle çalışma alanı sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to classify the land cover by using the index data obtained from spectral band transforms from Landsat 8 OLI / TIRS satellite image data of Kayseri province. In this context, in this region where spectral pixel based classification approaches are hard pressed due to semi-arid climate and steppe vegetation, the potential of index data is investigated. In this study IBI, MNDWI, NDBI, NDISI, NDVI, NDWI, OSAVI, RDVI, SAVI and SVI index images were obtained from atmospherically corrected Landsat 8 OLI satellite image data. First of all, to determine the detection capabilities of these spectral indices, threshold values were found and images were converted to binary images with Otsu method in Matlab program. The method was observed to determine whether the expected yield was obtained. When the desired yield could not be obtained from Otsu method, threshold values were searched to be determined by manually by trial and error approach in ENVI program. As a result of these processes, it was observed that some of known spectral indices such as built-up area indices could not give the expected performance. With this motivation, new experimental spectral indices were derived. As a result, the study area was classified with Decision Trees, Random Forest and Boosting classification methods by using the satellite data and feature spaces are created with known index data and the new index data derived from this study.
Benzer Tezler
- Satellite images super resolution using generative adversarial networks
Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük
MARYAM SERDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi
Effect of spectral indices over land use/cover classification: İstanbul, Beylikduzu district, land use change
ÖZGE KAYMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Cloud detection and information cloning technique for multi temporal satellite images
Çok zamanlı uydu görüntüleri için bulut belirleme ve klonlama yöntemi
KAAN KALKAN
Doktora
İngilizce
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Impervious surface estimation and mapping via remotely sensed techniques
Uzaktan algılama teknikleri ile geçirimsiz yüzey tahmini ve haritalanması
KAVEH KHORSHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Random forest classification of tomato fields with planet satellite image data and accuracy assessment
Planet uydu görüntü verileriyle yüksek doğruluklu domates ürün tipi sınıflandırmasında rastgele orman sınıflandırma yönteminin kullanımı ve doğruluk analizi
BETÜL ŞALLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR