Geri Dön

Spektral indeksler kullanarak arazi örtüsü/kullanımı sınıflarının spektral imzalarının belirlenmesi ve etiketlenmesi

Determining and labeling the spectral signatures of land use / land cover classes using spectral indexes

  1. Tez No: 717651
  2. Yazar: TUĞÇE NUR YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Mühendislik Bilimleri, Geodesy and Photogrammetry, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 286

Özet

Günümüzde uzaktan algılama teknolojilerinin hızlı gelişimi, kullanıcıların veri analizi noktasında güçlü ve etkili alternatifler geliştirmenin yollarını aramasına yol açmıştır. Uydu görüntülerinden arazi sınıflarının üretimi için kullanılan sınıflandırma yaklaşımlarından biri kontrolsüz sınıflandırma yöntemleridir. Kontrolsüz sınıflandırma yaklaşımı, çalışılan alanla ilgili ön bilgi gerektirmemesi, eğitim verisi olmadan çalışması gibi özelliklerinden dolayı kontrollü sınıflandırma yöntemlerine göre daha kullanışlı bir yaklaşımdır. Ancak bu yaklaşım da sonuç üretebilmek için eğitim verisi gerektirmese de sınıf sayısı, öğrenme oranı, iterasyon sayısı gibi farklı parametreler gerektirmektedir. Bunun yanında, kontrolsüz sınıflandırma yönteminin sağladığı sonuçların doğruluk oranları eğitim verisi kullanılmadığından kontrollü sınıflandırmaya göre genellikle daha düşüktür. Yeryüzü ile ilgili yapılan çalışmaların başarısı kullanılacak bilginin doğruluğu ve güvenilirliği ile yakından ilişkilidir. Bununla birlikte söz konusu bilgilerin hızlı ve ekonomik bir şekilde elde edilebilmesi önemli bir ihtiyaçtır. Bu çalışmada, Sentinel-2 uydusuna ait multispektral görüntüler kullanılarak çalışmalarda en çok kullanılan arazi örtüsü sınıflarının görüntü üzerinde otomatik tanımlanabilmesi için spektral imza kütüphanesi oluşturmak amacı ile pilot bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye'nin yedi bölgesine ait ocak, nisan, temmuz ve ekim ayı Sentinel-2 görüntüleri incelenmiştir. Bu görüntüler üzerinden spektral indeksler hesaplanmış ve arazi örtüsü sınıflarını ayırt eden değer aralıkları belirlenmiştir. Bu işlemler sonucunda Sentinel-2 uydusuna ait görüntülerde belirlenen arazi örtüsü sınıflarında spektral indeks değer aralığı kütüphanesi oluşturulmaya çalışılmış ve bu değer aralıklarının otomatik etiketleme işlemlerine altlık teşkil etmesi amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, the rapid development of remote sensing technologies has led users to seek ways to develop robust and effective alternatives for data analysis. One of the classification approaches which is used to create land classes from satellite images is uncontrolled classification method. Uncontrolled classification approach is a more useful than controlled classification methods since it does not require prior knowledge of the studied area, moreover, it works without training data. To produce results, however, this approach requires different parameters such as number of classes, learning rate, number of iterations. Besides, since training data is not used in uncontrolled classification method, the accuracy rate of the results provided by this method is generally lower than the controlled classification. The earth studies success is in a close relationship with accuracy and reliability of the used information. Additionally, quick and economic obtainment of the aforementioned information is an important demand. In this study, a pilot study was carried out to create a spectral signature library in order to automatically identify the most used land cover classes on the image by using multispectral images of the Sentinel-2 satellite. In this direction, Sentinel-2 images of January, April, July and October belonging to seven regions of Turkey were examined. Spectral indices were calculated on these images and value ranges that distinguish land cover classes were determined. As a result of these processes, a spectral index value range library was tried to be created in the land cover classes determined in the images of the Sentinel-2 satellite and it was aimed that these value ranges constitute a base for automatic labeling processes.

Benzer Tezler

  1. Analysis of land cover/use changes using Landsat 5 TM data and indices

    Arazi örtüsü/kullanımının Landsat 5 TM verileri ve indisler yardımıyla analizi

    PARIA ETTEHADI OSGOUEI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞİNASİ KAYA

  2. Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi

    Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images

    AYLİN TUZCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  3. Arazi kullanımı/arazi örtüsü sınıflarını etkileyen faktörlerin makine öğrenimiyle değerlendirilmesi, Lombok Adası-Endonezya örneği

    Assessing factors driving land use/land cover classes using machine learning, case study of Lombok Island-Indonesia

    MIFTAHUL IRSYADI PURNAMA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN OĞUZ ÇOBAN

  4. Uydu görüntüleri ve yardımcı veri entegrasyonu ile ilçe bazında yerleşim alanlarının zamansal analizi: Esenyurt ilçesi örneği

    Temporal change analysis of settlements with satellite images and auxiliary data integration at district scale: A case of Esenyurt district

    ZELAL KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADALET DERVİŞOĞLU

  5. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme

    Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery

    İSMAİL ÇÖLKESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU