Analysis of multitemporal remote sensed images
Çoklu-zamanlı uzaktan algılanmış görüntülerin çözümlenmesi
- Tez No: 731373
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCHAN APTOULA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan algılama, Uzun kısa süreli bellek, Zaman serileri, Remote sensing, Long- short term memory, Time series
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarım faaliyetlerinin izlenmesi ve denetlenebilmesi için çeşitli uydulardan herhangi bir konuma ait farklı spektral bantlarda ve farklı zamanlarda görüntüler elde edilmektedir. Bu görüntü verileri, arazi örtüsü, arazi kullanım haritası hesaplanması ve tarım alanlarında mahsul sınıflandırma gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. Bu spektral ve zamansal bilgilerden nasıl fayda sağlanacağı ve nasıl analiz edileceği, bu alanda hala açık bir sorundur. Bu çalışmada bu soruna, yani çoklu zamanlı uzaktan algılanmış mahsul görüntülerinin sınıflandırılması üzerine odaklanılmıştır. Bu tez kapsamında mahsul sınıflandırma için uzaktan algılama alanında önemli problemlerden biri olan etiketli veri azlığına ve derin morfolojik ağların katkısı üzerine çalışmalar yapılmış ve iki farklı yöntem önerilmiştir. İlk yöntemde, her ne kadar uydulardan sürekli veri algılansa da ne yazık ki etiket üretimi son derece zahmetli ve pahalı bir süreçtir. Bu yüzden bol miktarda ulaşabildiğimiz etiketsiz verilerden azami derecede yararlanılması önemlidir. Bu amaç doğrultusunda, etiketsiz çoklu-zamanlı verileri mahsul sınıflandırma bağlamında kıymetlendirmek adına, yarı gözetimli uzun kısa vadeli bellek oto kodlayıcıları yaklaşımı önerilmiştir. İkinci yöntemde ise eğitilebilir morfolojik operatörlerin katkısını görmek için klasik morfolojik filtrelemeyi taklit eden morfolojik ağları kullanarak morfolojik uzun kısa vadeli bellek yaklaşımı önerilmiştir. Bu tez için yapılan deneylerde literatürde zorlu bir zaman serisi olan Breizhcrops veri kümesi ve Türkiye'ye ait bir veri kümesi olan Sakarya kullanılmış ve önerilen yöntemler literatürde yapılan diğer çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Çalışmalar sonucunda mahsul sınıflandırma alanında önerdiğimiz yarı gözetimli uzun kısa vadeli bellek oto kodlayıcılar yaklaşımının literatürdeki en iyi başarımı veren yaklaşımın başarısına ulaştığı gözlemlenmiştir. Sonuçlar mahsul sınıflandırma alanında etiketsiz verilerin kullanım potansiyeline ışık tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
In order to monitor and control agricultural activities, images are obtained from various satellites in different spectral bands and at different times of any location. This image data is used in many applications such as land cover, land use map calculation and crop classification in agricultural areas. How to exploit and analyze this spectral and temporal information is still an open challenge in the field. This study focuses on the problem of classification of multi-temporal remotely sensed crop images. Within the scope of this thesis, studies have been carried out on the contribution of deep morphological networks and the lack of labeled data, which is one of the important problems in the field of remote sensing for crop classification and two different methods have been proposed. In the first method, as satellites continuously detect data, label production is an extremely laborious and expensive process. That's why it's important to make the most of the unlabeled data that we have ample access to. For this purpose, a semi-supervised long-short-term memory autoencoder approach is proposed to evaluate unlabeled multi-temporal data in the context of crop classification. In the second method, a deep morphological long-short-term memory approach is proposed using morphological operators that mimics classical morphological filtering to study the contribution of trainable morphological operators. In the experiments conducted for this thesis, the Breizhcrops dataset, which is a challenging time series in the literature, and Sakarya, a dataset from Turkey, were used and the proposed methods were observed and compared with other studies in the state of-the-art. As a result of the studies, it has been observed that the proposed semi supervised lstm autoencoder approach leads to performances comparable to the state of-the-art. The results shed light on the potential for use of unlabeled data in the field of crop classification.
Benzer Tezler
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL
- Sürdürülebilir arazi kullanım planlaması için uzaktan algılam verilerine dayalı bölgesel değişim tespiti: Erdemli (Mersin) örneği
Regional change detection based on remote sensing data for sustainable land use planning: A case study of Erdemli (Mersin)
MEHMET ALİ DERSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Peyzaj MimarlığıÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ALPHAN
- Mapping and monitoring wetland environment by analysis different satellite images and field spectroscopy
Sulakalan çevresinin farklı uydu görüntüleri ve arazi spektroskopisi ile izlenmesi ve haritalanması
FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
Doktora
İngilizce
2010
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÇİĞDEM GÖKSEL
- Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler ve kamera fotoğrafları ile pamuk ve mısır bitkileri için rekolte tahmin modeli tasarımı: Şanlıurfa örneği
Crop yield estimation model design for cotton and maize crops using satellite imagery, meteorological data and camera photographs: Şanlıurfa case study
UĞUR ALGANCI
Doktora
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Multitemporal change detection on Urmia lake and its catchment area using remote sensing and geographical information systems
Urmiye gölündeki zamansal değişimlerin uzaktan algılama ve CBS kullanılarak belirlenmesi
YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ELİF SERTEL
- Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi
Effect of spectral indices over land use/cover classification: İstanbul, Beylikduzu district, land use change
ÖZGE KAYMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR