Multispektral uydu görüntüleri kullanarak nesne tabanlı arazi örtüsü değişim tespiti
Object based land cover change detection using multispectral satellite images
- Tez No: 768273
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Arazi örtüsü değişim tespiti ve süreci yaşadığımız dünyanın ekolojik modelinin belirlenmesinde uzaktan algılama verileri önemlidir. Değişim tespiti uygulamalarında segmentasyon ve sınıflandırma önemli bir işlem adımıdır. Bu çalışmada iki bölge incelenmiştir. Rize ve Yalova illerinde arazi örtüsü/arazi kullanımı değişim tespiti için çalışma yapılmıştır. İki çalışma bölgesindeki 2016 ve 2022 yılları için Sentinel-2A uydu görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmada eCognition ve QGIS yazılımları kullanılmıştır. QGIS yazılımında ortalama kayma segmentasyonu yapılmış olup bunun sonucunda nesne tabanlı sınıflandırma yapılmıştır. eCognition yazılımında çoklu çözünürlüklü segmentasyon kullanılmış ve segment edilen görüntülere nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Nesne tabanlı sınıflandırma destek vektör sonucu iki görüntü arasındaki fark alınarak değişiklik tespiti yapılmıştır. Üretilen sınıfların farklarına bakılarak hesaplanan yeni sınıflandırma haritası değişimin ne yönde olduğu gösterilmiştir. Daha sonra doğruluk değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu çalışmada, iki bölgedeki her iki görüntünün ortalama kayma segmentasyonu sonucu destek vektör makineleri sınıflandırılması ile genel doğruluğu %84- %94 arasındadır. Çoklu çözünürlüklü segmentasyon sonucu en yakın komşuluk sınıflandırılması ile genel doğruluk %97-%99 arasındadır. 2016 ile 2022 yılları arasında nesne tabanlı sınıflandırma sonrası değişiklik tespiti, oluşturulan sınıflar arasında bazı bölgelerde düşüş, bazı bölgelerde yükseliş görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Remote sensing data is essential in determining the land cover change detection and the ecological model of our world. Segmentation and classification is an important process step in change detection applications. Two regions were examined in this study. A study was conducted to determine the land cover/land use change in the provinces of Rize and Yalova. Sentinel-2A satellite images were used for 2016 and 2022 in the two study regions. eCognition and QGIS software were used in the study. Mean shift segmentation was done in QGIS software, and as a result, object-based classification was made. Multi-resolution segmentation was used in eCognition software and object-based classification method was used for segmented images. Object-based classification support vector machines and the nearest neighbour classifier method are used. Change detection was made by taking the difference between the two images as a result of classification. The new classification map calculated by looking at the differences of the produced classes shows the direction of the change. Afterwards, an accuracy assessment was made. In this study, the overall accuracy of the support vector machine classification is between 84% and 94% due to the average shift segmentation of both images in two regions. With the nearest neighbor classification resulting from multi-resolution segmentation, the overall accuracy is between 97%-99%. Between 2016 and 2022, change detection after objectbased classification, a decrease in some regions and an increase in some regions were observed among the classes created.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük
PEIJUAN WANG
Doktora
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Sparsity based pansharpening and a new pansharpening method using a guiding image
Seyreklik tabanlı pankeskinleştirme ve kılavuz görüntü kullanan yeni bir pankeskinleştirme yöntemi
RONGLEI JI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Change detection of buildings from high resolution satellite imagery and existing map data using object based classification
Nesne tabanlı sınıflandırma ile yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve mevcut harita verilerinden bina değişimlerinin tespiti
FATEMEH SAFARLOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER