Geliştirilmiş katmanlı uzay yerleştirme yöntemleri kullanılarak hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması ve görselleştirilmesi
Classification and visualization of hyperspectral image using enhanced manifold embedding methods
- Tez No: 719227
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER ÖZCAN, PROF. DR. OKAN ERSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Birçok uzaktan algılama uygulaması, yüksek boyutlu bir uzayda bulunan gerçek dünya nesnelerinin anlamlı ve yorumlanabilir kalıplarını ortaya çıkarmaya dayanır. Özellikle görüntüler, farklı malzemelerin özelliklerini yansıtan yüzlerce yüksek çözünürlüklü banttan oluşabilir. Bu işi kolaylaştırmak için, bu tür büyük verilerin karakter özelliklerini koruyarak daha düşük boyutlarda temsil edilmesi gerekmektedir. Boyutsallık problemine bağlı olarak bu tür büyük verilerin analizi ve işlenmesi birçok zorluğu da yanında getirmektedir. Son yıllarda yapılan çalışmalar bu zorlukların üstesinden gelmek için bir boyut indirgeme yaklaşımı olan manifold öğrenme tekniklerinin oldukça önemli bir çözüm olduğunu göstermektedir. Ancak, bu tekniklerinde karmaşıklığı artan verilerde bazı dezavantajları ve yeterli olmadığı durumlar oluşmaktadır. Bu tez çalışmasında, manifold öğrenme tekniklerinin bu dezavantajlarından ve çözüm önerilerinden bahsedilmektedir. Bu kapsamda, iki farklı çalışma ile iki yeni geliştirilmiş manifold yerleştirme yöntemi önerilmektedir. İlk yöntem, literatürde bulunan popüler manifold yerleştirme yöntemlerinin hibrit bir yaklaşımla güçlü yönlerinin birlikte kullanılmasını esas almaktadır. İkinci yöntemde ise, optimizasyon tabanlı bir çözüm önerilmektedir. Önerilen yöntemlerin başarısı popüler hiperspektral veri setleri ile test edilmektedir. Her iki çalışmada da mevcut yöntemlere göre sınıflandırma başarısı artırılmakta, kalabalık problemine çözüm getirilmekte ve daha iyi görselleştirmeler sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Many remote sensing applications rely on uncovering meaningful and interpretable patterns of real-world objects located in a high-dimensional space. In particular, images can consist of hundreds of high-resolution bands that reflect the properties of different materials. To facilitate this work, such big data should be represented in lower dimensions while preserving their character traits. Depending on the dimensionality problem, the analysis and processing of such big data brings with it many difficulties. Recent studies show that manifold learning techniques, which is a dimension reduction approach, are a very important solution to overcome these difficulties. However, as the complexity of the data increases, these techniques have some disadvantages, and their performance are not sufficient. In this thesis, these disadvantages and solution suggestions of manifold learning techniques are mentioned. In this context, two new improved manifold embedding methods are proposed in two different studies. The first method is based on a hybrid approach that combines the strengths of the popular manifold embedding methods in the literature. In the second method, an optimization-based solution is proposed. The success of the proposed methods is tested with popular hyperspectral datasets. In both studies, classification accuracy is increased, crowding problem is solved and better visualizations are presented according to existing methods.
Benzer Tezler
- Daralan kesitli katmanlı kompozit kirişlerin serbest titreşim analizi
Free vibration analysis of laminated tapered composite beam
BERKE TÜRKKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- Discrete fiber path angle and continuous fiber path optimization in composite structures
Kompozit yapılarda ayrık fiber açı ve sürekli fiber yolu optimizasyonu
HASAN İNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAN KAYRAN
- QB50 uydusunun yönelim belirleme ve kontrol sisteminin entegrasyonu ve testleri
Entegration and tests of attitude determination and control system of QB50 satellite
SİBEL TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Development/ testing of software for a cubesat for high resolution earth observation in a low earth orbit
Alçak dünya yörüngesinde yüksek çözünürlüklü dünya gözlemine yönelik bir cubesat yazılımının geliştirilmesi/test edilmesi
MEHREEN AZAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- GPS ve InSAR ölçülerini birlikte kullanarak izmit depreminde oluşan deformasyonun belirlenmesi: Nokta seyrekleştirmede yeni bir algoritma
Determining deformation of Izmit earthquake by using GPS and InSAR measurements: New algorithm for data reduction
YAVUZ SELİM ŞENGÜN
Doktora
Türkçe
2009
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RASİM DENİZ