Generating land use and land cover maps with open data using open source tools: Forecariah, Guinea case study
Açık görüntü verilerinden açık araçlar kullanılarak arazi kullanım ve arazi örtüsü haritalarının üretilmesi: Forecariah, Gine örnegi
- Tez No: 703143
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÜVEN KOÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Antropolojik eylemler nedeniyle arazi kullanımı zaman içinde değişmektedir. Bu değişiklikler hem arazi yönetimini hem de çevre koruma düzenlemelerini etkiler ve dolayısıyla yaşam koşullarını olumsuz yönde değiştirir. Bu değişiklikleri izlemek, devasa mühendislik projeleri ve sermaye karar verme süreçleri geliştirmenin bel kemiği haline gelmiştir. Özellikle finansal kaynakların çok sınırlı olduğu gelişmekte olan ülkelerde. Uzaktan algılayıcı sensörler ve açık erişim programları aracılığıyla, AKAÖ özellikleri bu tür ülkeler için bir miktar kolaylıkla gerçekleştirilebilir. Sentinel 2 MSI, 10m yer örnekleme aralığı ve 5 günlük zamasal çözünürlük ile bu tür bir çalışmayı gerçekleştirmek için kullanılabilir. Ülkenin göç merkezi olarak kabul edilen Gine'nin başkenti Conakry'ye yakın bir yerde bulunan 585 km2'lik ve 240000 civarında nüfusa sahip bir bölge olan Forecariah'ın Sentinel 2 görüntüsü kullanılmıştır. Globeland30, su, sulak alan, tarım, bitki örtüsü, çıplak arazi, yapılaşma gibi alan AKAÖ özelliklerini sınıflandırmak için kullanılmıştır. Amacımıza en uygun ve ücretsiz olarak kullanılabilecek kümeleme algoritmasını bulmak için denetimsiz yöntem olarak K-means, denetimli yöntem olarak RF, SVM, DL4J kullanıldı. Denetimsiz yöntem için yineleme sayısı 30 ve sınıf sınırı 6 olarak ayarlandı. Çalışmada 10 kat çapraz doğrulama ile yapılmış, eğitim ve test poligonlarını seçmek için Google Earth görüntüsü kullanılmıştır. Bunun sonucunda tematik haritalar elde edilmiştir. K-means, Sentinel veri işleme yazılımı SNAP altında çalıştırılmıştır, RF ve SVM için EnMAP-Box ve DL için WEKA kullanılmıştır. Genel doğruluk olarak K-means, RF, SVM ve DL4J için sırasıyla %78, %83, %86 ve %91 elde edilmiştir. Diğer 3 sınıflandırıcıya kıyasla DL ile ilgili olduğu için beklendiği gibi en iyi sonucu vermiştir. Bu nedenle, mühendislik ve çevre koruma projelerinde ve güçlü karar verme sistemlerinin oluşturulmasında DL algoritmalarının kullanılmasını önerebiliriz. Özellikle, gelecek nesillerin yaşamını etkileyebilecek ve çoğunlukla düşük gelirli bölgelerde LULC özelliklerinin değişmesinin izlenmesi söz konusu olduğunda açık kaynak veri ve yazılımlardan yararlanılması tavsiye edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Due to anthropological actions, land usage changes within time. Those changes impact both land management and environment safe keeping regulations which therefore adverse living conditions. Tracking those changes have become the backbone for developing huge engineering projects and capital decision making processes. Especially in developing countries, where financial resources are very limited. Through remote sensors and open access programs, LULC features motoring can be performed with some ease for such countries. Sentinel 2 MSI with its 10m ground sampling and 5 days revisit frequency can be used to perform such study. We used Sentinel 2 image of Forecariah, a region with 585 sqkm and a population around 240000, located in a close proximity to Conakry the capital city of Guinea recognized to be the most mass migration center of the country. Globeland30 was used to classify the area LULC features such as water, wetland, agriculture, vegetation, bare-land, built-up. K-means was performed as unsupervised method and RF, SVM, DL4J were used as supervised method for finding the clustering algorithm that best fit our purpose and can be used free of charge. Iteration number was set to 30 and class limit to 6 for the unsupervised method. For the supervised case, Google Earth image of data were used to set train and test polygons, assessed with 10-fold cross validation. As a result, thematic maps were obtained. K-means was run under SNAP, the sentinel data processing software, RF and SVM under EnMAP-Box a python plugin for QGIS and DL4J under WEKA which provides access to both SQL database and DL through DL4J. As overall accuracies, we obtained 78%, 83%, 86% and 91% respectively for K-means, RF, SVM and DL4J. DL4J gave best result as expected because relevant to DL compared to other 3 classifiers. Therefore, we can advise the usage of DL algorithms in engineering and environment protecting projects as well as in the building of a decision making systems. Especially, when it comes to monitoring LULC features change that can impact the life of future generations and mostly in low-income regions.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme
Developing a deep learning-based land use and land cover mapping model using remote sensing data
ŞAZİYE ÖZGE ATİK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER
- Land cover classification using cloud-based machine learning techniques: A case study from Istanbul Metropolitan City
Bulut tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması: İstanbul Metropol örneği
ŞEVVAL DURMAZBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Afet yönetimine yönelik açık veri modeli ve konumsal analiz araçlarının geliştirilmesi: Heyelan ve sel örneği
Developing open geo-data model and analysis tools for disaster management: Landslide and flood case
M. SELİM BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Sudan yazılan yer: Mimarlıkta bir kuramsal yazım çalışması
Place written from water: A study of theoretical writing in architecture
İREM KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SIDIKA ASLIHAN ŞENEL
- Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla Türkiye ve fitocoğrafik bölgelerinin arazi örtüsü durumunun ve zamana bağlı arazi örtüsü değişiminin incelenmesi
Investigation of land cover status and temporal land cover change in Turkey and its phytogeographic regions with the help of remote sensing and geographic information systems
EMRE AKTÜRK
Doktora
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KERİM GÜNEY