Geri Dön

Uydu görüntülerinden zincir kod yöntemi kullanılarak otomatik yol çıkarımı

Automatic road extraction from satellite images by using chaincode method

  1. Tez No: 584053
  2. Yazar: MUHAMMED TEKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜFİT ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yalova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Gerek navigasyon gerekse de Coğrafik Bilgi Sistemlerinin doğru çalışabilmesi açısından güncel kara yolu haritalarına sahip olmak son yılların önemli araştırma konulardan birisidir. Verilerin büyüklüğünden kaynaklı iş yükü dolayısıyla da işlemlerin otomatize edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bundan dolayı bu çalışmada uydu görüntüsündeki kara yollarının tespitinde yeni bir yarı otomatik yöntem geliştirilmeye çalışılmıştır. Sistem beş ana aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama, uydu görüntüsündeki kenarlıkların ortaya çıkarılma işlemidir. İkinci aşama, zincir kod yönteminin (chaincode) kenar nesnelerine uygulanarak her bir kenar nesnesine ait zincir kodun elde edilmesidir. Üçüncü aşama, en uzun ortak alt dizi (longest common subsequence) yöntemi ile zincir kod benzerlikleri karşılaştırılarak birbirine benzer kenarların otomatik tespit edilmesidir. Bu aşama sonunda benzer kenarların arasındaki alanlar olası yol pikselleri olarak işaretlecektir. Dördüncü aşama, önceki aşamada yol olarak belirlenmiş piksellerin ortalama gri renk değerlerinin hesaplanıp bu değerden küçük piksellerin elimine edilmesidir. Son aşama ise önceki adımda yol olması muhtemel olarak belirlenmiş piksellerin bölge büyütme algoritmasına besleme değeri olarak verilmesi ile gerçek yol piksellerinin belirlenmesidir. Geliştirilen yöntem, yerleşim yeri dışı bölgelerdeki yolları içeren dört farklı uydu görüntüsü üzerinde uygulanmış ve bunların ortalama başarım değerleri sırasıyla duyarlılık (sensitivity) %88, özgüllük (specifity) %96, kesinlik (accuracy) %94, F1 puanı %86 olarak elde edilmiştir. Söz konusu sonuçlar aynı uydu görüntülerini kullanan literatürdeki bir başka yöntem ile karşılaştırılmış ve önerilen sistemin daha az adım ile yaklaşık aynı sonuçları elde edebildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

It is one of the most important research subjects of recent years to have current road maps in terms of both navigation and Geographic Information Systems. Because of data size it takes a long time to process and it makes automating this process is very important. Therefore, in this study, a new semi-automatic method has been tried to be developed for the detection of land roads in satellite images. The system consists of five main stages. The first stage is the edge detection in the satellite image. The second step is to obtain the chaincode for each edge by applying chaincode method. The third stage is the automatic detection of similar edges by comparing their chaincodes by longest common subsequence algorithm. At the end of this step the areas between the similar edges will be marked as possible road pixels. The fourth stage is to calculate the average gray color values of the pixels specified as the road in the previous stage and eliminate the pixels smaller than this value. The last step is to determine the actual road pixels by giving the pixels as the feed value to the region growing algorithm, which is likely to be the road in the previous step. The developed method was applied on four different satellite images those includes roads in the non-residential areas. Their average performance values were 88%, specifity 96%, accuracy 94%, F1 score 86%, respectively. The results were compared with another method in the literature using the same satellite images, and the proposed system was able to achieve approximately the same results with fewer steps.

Benzer Tezler

  1. Modelling land use/cover change in Seyhan basin, Turkey using remote sensing and geographic information system

    Seyhan havzası arazi kullanım/örtüsü değişimlerinin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanarak modellenmesi

    ELAHEH ZADBAGHER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Jeodezi ve FotogrametriÇukurova Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜHA BERBEROĞLU

  2. District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  3. İklim değişikliğinin Konya Ereğli-Bor alt havzasındaki arazi kullanımı/örtüsü ve kentsel gelişime etkilerinin belirlenmesi

    Determining the effects of climate change on land use/cover and urban development in Konya Ereğli-Bor sub-basin

    TAHA KAĞAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN SAVAŞ DURDURAN

  4. Uydu görüntülerinden alınan halka açık binaların derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması ve performans ölçümü

    Classification and performance measurement of public buildings from satellite images with deep learning methods

    ŞEYMA KARABULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Ekobilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AVCI