Geri Dön

Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri'nde görüntü işleme analizi uygulaması: Eskişehir kenti'nin raylı sistemine bağlı değişim analizi

The application on Image Processing of Remote Sensing and Geographic Information Systems: Change detection of Eskişehir city related to rail systems

  1. Tez No: 614622
  2. Yazar: MUTLU KARAASLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Değişim Analizi, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Uzaktan Algılama (UA), Fisher Doğrusal Ayırtaç Analizi (FDAA), Change Detection, Geographic Information Systems (GIS), Remote Sensing (RS), Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA)
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Sera gazları etkisiyle oluşan çevre kirliliğin sonucu meydana gelen iklim değişikliği ile kentler yaşanılmaz yerler olmaya başlamıştır. Kent merkezlerine yapılan düzensiz göç ve bu göçten kaynaklı plansız yapılaşma kentleşmeyi sürdürülemez bir hale getirmiştir. Kentleşmenin planlı ve sürdürebilir bir hale getirilebilmesi için teknolojik verilerin kullanılarak yapılaşmanın tekrar düzenlenmesi gereklidir. Şehircilik için gereken günümüz teknolojilerden biri de Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri disiplinidir. Bu disiplin kullanılarak ulaşım ağları yeniden tasarlanmalıdır. Günümüzde çevreye duyarlılığı olan modern dünyanın toplu ulaşım tercihi raylı sistemler olma yolunda bir eğilim mevcuttur. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak toplu ulaşımın raylı sistemler ile yapılması kentleşmenin sürdürebilirliği açısından önem arz etmektedir. Bu tezde Eskişehir ilinin 2006-2019 arası raylı sistemlerle kentleşme değişimini belirlemek için değişim analizi, makine öğrenmesi yöntemiyle yapılmıştır. Eskişehir ilinin ray etki alanı ArcGIS yazılımı kullanılarak çıkarılmıştır. Ray etki alanı bölgesinde, önerilen betimleyiciyle beraber iki farklı sınıflandırıcı üzerinde segmentasyon başarımı karşılaştırılmış ve böylece başarım oranı yüksek olan sınıflandırıcı kullanılarak yapı ve arazi alanları işaretlenerek değişim analizi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Cities have become uninhabitable places due to climate change caused by environmental pollution, which is the effect of greenhouse gases. Irregular migration to urban centers and unplanned construction resulting from this migration, made urbanization unsustainable. In order to make urbanization planned and sustainable, it is necessary to rearrange the structuring by using technological data. One of the modern technologies required for urbanism is the discipline of Remote Sensing and Geographic Information Systems. Transport networks should be redesigned by using this discipline. Nowadays, there is a trend to use rail systems as public transportation in the modern world with environmental sensitivity. Public transportation by using Remote Sensing and Geographical Information Systems by rail systems is important for sustainability of urbanization. In this thesis, in order to determine the urbanization change of Eskişehir province according to rail systems between 2006-2019, change detection is performed by machine learning models. The rail influence region of Eskişehir has been extracted by using ArcGIS software. In the rail influence region, segmentation performance on two different classifiers was compared with the proposed descriptor. In this way, change detection was carried out by marking the structure and rural areas using the high performance classifier.

Benzer Tezler

  1. Nesneye yönelik kural tabanlı sınıflandırma ve derin öğrenme yöntemleri ile otomatik yol çıkarımı olanaklarının araştırılması

    Investigation of automatic road extraction possibilities with object oriented rule-based classification and deep learning methods

    ZEYNEP BAYRAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK

  2. İzmit Körfezi kıyı değişiminin coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama yöntemleriyle otomatik belirlenmesi

    Automatic determination of the coastal change in the gulf of İzmit by geographical information systems and remote sensing methods

    DİLARA CIRITCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TARIK TÜRK

  3. Uzaktan algılama yöntemleri ile Köyceğiz bölgesindeki sığla ormanlarının değişim analizi

    The Change analysis of liquidamber forest areas in Köyceğiz region by remote sensing methods

    EMİNE İSPİR MALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR ERBEK

  4. Obje tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile 3. seviye ulusal arazi örtüsü/kullanımının belirlenmesi

    Determination of level 3 national land cover and land use by using object based classification approach

    ŞAZİYE ÖZGE DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SERTEL

  5. Tari̇hi̇ yapılarda fotogrametri̇k yöntemle doku deformasyonlarının beli̇rlenmesi̇

    Determining the texture deformation of historical buildings with photogrammetric method

    ESRA GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NACİ YASTIKLI