Hiperspektral uydu görüntülerinin ileri tekniklerle sınıflandırılması
Classification of hyperpectral satellite images with advanced techniques
- Tez No: 674370
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uydular aracılığıyla elde edilen görüntüler arazi örtüsüne ait detayların belirlenmesinde temel veri kaynaklarından biridir. Yakın zamana kadar çok bantlı görüntüler ile gerçekleştirilen arazi ölçüsü belirleme işlemleri hiperspektral algılayıcıları kullanımlarını artması neticesinde daha farklı bir noktaya evrilmiştir. Band sayısı arttıkça, yeryüzü nesnelerinin yansıtım karakterini tanımlamak kolaylaşsa da makine öğrenmesi tekniklerinin öğrenme süreçlerini zorlaştırmaktadır. Bu durum, hiperspektral uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında tercih edilen sınıflandırma tekniğinin kontrol parametre tercihlerini, multispektral görüntü sınıflandırmaya nazaran, çok daha önemli bir hale getirmektedir. Bu tez kapsamında Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, Torbalama Karar Ağaçları, Lineer Diskriminant, K-En Yakın Komşuluk, Altuzay En Yakın Komşuluk, Naive Bayes gibi temel makine öğrenmesi tekniklerine ek olarak temel derin öğrenme modellerinde oto-kodlayıcıların da kontrol(ayar) parametrelerine göre performans değişimlerine ilişkin derinlemesine analizler yapılmıştır. Deneysel uygulamalarda Salinas-A ve Indian Pines verisetleri tercih edilmiştir. Elde edilen bulgularda kontrol parametrelerinin doğru tercih edilmesi durumunda oldukça etkin sonuçlar edilebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Images obtained by satellites are one of the main data sources in determining the details of the land cover. As the number of bands increases, it becomes easier to define the reflection characteristics of earth objects, but it makes the learning processes of machine learning techniques more difficult. This makes the control parameter preferences of the preferred classification technique for the classification of hyperspectral satellite images much more important than the multispectral image classification. Within the scope of this thesis, in addition to basic machine learning techniques such as Support Vector Machines, Decision Trees, Bagging Decision Trees, Linear Discriminant, K-Nearest Neighborhood, Subspace K-Nearest Neighborhood, Naive Bayes, auto-encoders in basic deep learning models according to control(tuning) parameters. In-depth analyzes of performance changes were made. In experimental applications, Salinas-A and Indian Pines datasets were preferred. In the obtained findings, it has been shown that very effective results can be obtained if the control parameters are chosen correctly.
Benzer Tezler
- Soil salinity mapping by integrating remote sensing data with ground measurements; a case study in Lower Seyhan Plate, Adana, Turkey
Uzaktan algılama verilerinin yersel ölçümlerle entegrasyonu ile toprak tuzluluk haritalaması; Aşağı Seyhan Ovası, Adana, Türkiye
ANALI AZABDAFTARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Uzaktan algılamada derin öğrenme tabanlı hiperspektral uydu görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of deep learning based hyperspectral satellite images in remote sensing
HÜSEYİN FIRAT
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
- Python'da derin öğrenme yöntemleri ile hiperspektral uydu görüntülerinin otomatik olarak sınıflandırılması
Automatic classification of hyperspectral satellite images with deep learning methods in Python
AKIN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL POLAT
- Hiperspektral veriler için kaynaştırma ile uzamsal çözünürlük artırımı
Hyperspectral spatial resolution enhancement by using unmixing
SEVCAN KAHRAMAN
Doktora
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ TANGEL
- Uydu görüntüleri kullanılarak hidrokarbon sızıntılarının belirlenmesi: Batman örneği
Determined hydrocarbon leakage using satellite imagery: Batman application
MEHMET BAHA DİNİBÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. TAŞKIN KAVZOĞLU