Nesne-tabanlı sınıflandırmada doğal arazi örtüsü sınırlarını esas alan bölge tabanlı bölütleme (segmentasyon) algoritmasının optimizasyonu
Optimization of region-based segmentation algorithm based on natural land cover boundaries in object-based classification
- Tez No: 678133
- Danışmanlar: PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 207
Özet
Yüksek mekânsal çözünürlüklü uzaktan algılanmış görüntülerin artan kullanılabilirliğine bağlı olarak söz konusu görüntülerden elde edilen verilerin daha etkili ve verimli bir şekilde analiz edilmesine duyulan ihtiyaç yeni yaklaşım ve yöntemlerin geliştirilme sürecini hızlandırmıştır. Söz konusu gelişmeler ışığında, Nesne Tabanlı Görüntü Analizi (NTGA) veya Coğrafi Nesne Tabanlı Görüntü Analizi (CNTGA) olarak da adlandırılan yeni bir yaklaşım yüksek mekânsal çözünürlüklü görüntüleri analiz etmenin etkili bir yolu olarak ortaya çıkmıştır. NTGA'nın esas çalışma prensibi, piksel yerine piksel kümelenmelerinden oluşan görüntü bölütleri kullanımı ve analizini esas alan bölütleme (segmentasyon) işlemine dayanmaktadır. Bölütleme analizi, NTGA'nın ilk ve en temel adımı olmakla birlikte daha sonraki aşamada gerçekleştirilecek özellik çıkarımı ve sınıflandırma işlemlerinin doğruluğu esas olarak görüntü bölütlemenin kalitesine bağlıdır. Bununla birlikte yüksek çözünürlüklü görüntülerdeki nesnelerin genellikle farklı spektral özelliklere sahip heterojen piksellerden oluşması sebebiyle bölütleme işlemi karmaşık bir hal almaktadır. Bu sebeple yüksek çözünürlüklü görüntülerin bölütleme aşamasında yeni ve etkili analiz yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı, yüksek ve orta mekânsal çözünürlükte uydu görüntüleri kullanılarak görüntü bölütleme kalitesinin değerlendirilmesi, bölütleme aşamasında kullanıcıya bağlı parametre seçiminin optimize edilmesi ve bölütlemenin sınıflandırma doğruluğu üzerine etkisinin araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda çeşitli görüntü bölütleme yaklaşımları ve bölütleme değerlendirme işlemleri çok yönlü olarak ele alınarak ayrıntılı olarak analiz edilmiş ve optimum bölütleme yaklaşımları ortaya konulmuştur. Çalışma sonucu elde edilen bulgular kullanıcıya bağlı bölütleme parametre seçiminin optimize edilmesi ve bölütleme kalitesinin değerlendirilmesinin yüksek doğruluklu sınıflandırma doğruluğu ve tematik harita üretimi için oldukça önemli ve etkili olduğunu göstermiştir. Ayrıca, gerçekleştirilecek çalışmalarda parametre optimizasyonu ve bölütleme kalite değerlendirme analizleri NTGA'nın genel iş akışı içinde öncelikli ve ilk tercih olarak dikkate alınmalıdır.
Özet (Çeviri)
Due to the increased availability of high spatial resolution remotely sensed images, the need to analyze the data obtained from these images more effectively and efficiently has advanced the development of new approaches and methods. In light of these developments, a new approach, Object-Based Image Analysis (OBIA) or also called Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), has emerged as an effective way to analyze high spatial resolution images. The main working principle of OBIA is based on the segmentation process, which is based on the use and analysis of image segments consisting of pixel clusters instead of pixels. Segmentation analysis is the first and most basic step of OBIA, as well as the accuracy of the feature extraction and classification processes to be performed in the later stage mainly depends on the image segment quality. However, the segmentation process becomes complicated because objects in high-resolution images generally consist of heterogeneous pixels with different spectral properties. For this reason, new and effective analysis methods are needed in the segmentation process of high-resolution images. The main purpose of this thesis is to evaluate the image segmentation quality, optimize the user-dependent parameter selection at the segmentation process, and investigate the quality of segmentation on classification accuracy by using high-resolution and medium spatial resolution satellite images. For this purpose, various image segmentation approaches and segmentation evaluation processes were evaluated in detail and optimum segmentation approaches were presented. The results obtained from this study showed that optimizing user-dependent segmentation parameter selection and evaluating segmentation quality are crucial and effective for high-accuracy classification accuracy and thematic map production. In addition, parameter optimization and segmentation quality evaluation analyses should be considered as a priority and first choice in the general workflow of OBIA.
Benzer Tezler
- Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti
Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology
ASLI SABUNCU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Determination and classification of impervious surfaces and their density levels with different techniques and data integrations
Su geçirmez yüzeylerin ve bunların yoğunluk derecelerinin farklı yöntem ve veri entegrasyonları ile belirlenmesi ve sınıflandırılması
BERİL VAROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak şehir alanlarının incelenmesi
Investigation of city areas using high-resolution satellite data
RAZİYE HALE TOPALOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Unmanned aerial vehicles based 3D city modeling data collection, processing and analysis the case of Yavuz Sinan neighborhood
İnsansız hava araç tabanlı 3D şehir modellemesi veri toplama, işleme ve analizi Yavuz Sinan mahallesi örneği
ABDALRAHMAN ALASHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL