Derin öğrenme metotları kullanılarak farklı sosyal statüye sahip yapısal alanlarda binaların semantik segmentasyonu: İstanbul örneği
Semantic segmentation of buildings in structural areas with different social statuses using deep learning methods: Istanbul example
- Tez No: 823271
- Danışmanlar: PROF. DR. ARZU ERENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Uzaktan algılama görüntülerinden bina sınırlarının hassas çıkarımı; binaların yükseklik, boyut, şekil, renk ve doku, çatı materyal özellikleri, mimari farklılıklar ve gölge etkileri gibi değişkenlerden dolayı zorlu bir iştir. Bu zorluklardan biri de sosyal statüsüne göre binaların yapısal farklılıklar göstermesidir. Tez çalışmasının amacı, farklı sosyal statüye sahip yapısal alanlarda bina segmentasyonunu irdelemek, yüksek hassasiyetli segmentasyon tahminleri ile bina sınırlarını oluşturmak ve bina segmentasyonu zorluklarını aşmak için çalışmalara rehberlik edecek önerilere yer vermektir. Bu amaçla çalışmada, İstanbul örnek alanı üzerinde uzaktan algılama görüntüleri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bina segmentasyonu yöntemleri uygulanmıştır. Segmentasyon uygulaması için Python yazılım dilinde oluşturulmuş SMP kütüphanesi tercih edilmiş, ayrıca bina segmentasyonu mimarilerinin eğitimi için Kaggle platformu kullanılmıştır. Bu kapsamda Sanayi, Bitişik Nizam, Toplu Konut-Villa, Gecekondu ve Diğer sosyal statü sınıflarını temsil eden İST Bina Veri Kümesi oluşturulmuştur. Otomatik bina segmentasyonu amacıyla derin öğrenme metotlarından olan UNet ve UNet++ mimarileri ve İST Bina Veri Kümesi ile model eğitimi yapılmıştır. Eğitim sonrası elde edilen model üzerinden bina sosyal statü sınıfları arasında segmentasyon başarısı karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, UNet ve UNet++ mimarisi IoU metriğinin Sanayi sınıfı için 0,9167 ve 0,9150, Bitişik Nizam sınıfı için 0,8124 ve 0,8175, Toplu Konut-Villa sınıfı için 0,8459 ve 0,8446, Gecekondu sınıfı için 0,7629 ve 0,7477, Diğer sınıfı için 0,6697 ve 0,6140 segmentasyon başarısı elde ettiğini göstermiştir. Bu sonuçlara göre en yüksek segmentasyon başarısı Sanayi sınıfında oluşurken en düşük başarı ise Diğer sınıfında elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar farklı sosyal statüye sahip yapıların segmentasyon başarısını sunmakta olup, güncel bina veri tabanı oluşturma, şehir planlaması ve takibi, çevresel izleme, nüfus yönetimi, afet ve risk değerlendirmesi gibi birçok çalışma için altlık veri üretimi konusunda literatüre katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Precise extraction of building boundaries from remote sensing images; is a challenging task due to variables such as height, size, shape, color and texture of buildings, roof material properties, architectural differences and shadow effects. Another main difficulty is that, buildings show structural differences according to their social status. The aim of the thesis study is to examine building segmentation in structural areas with different social status, to create building boundaries with high-precision segmentation estimations, and to provide suggestions to guide the studies to overcome building segmentation difficulties. For this purpose, deep learning based building segmentation methods were applied on the sample area of Istanbul by using remote sensing images. For the segmentation application, the SMP library created in the Python software language was preferred, and the Kaggle platform was used for the training of building segmentation architectures. In this context, the IST Building Dataset, representing Industrial, Adjacent, Housing-Villa, Slum, and Other social status classes was created. Model training was carried out with UNet and UNet++ architectures, which are deep learning methods, and IST Building Dataset for automatic building segmentation. Segmentation success between building social status classes was compared over the model obtained after the training. Experimental results showed that the UNet and UNet++ architecture IoU metric achieved segmentation success of 0.9167 and 0.9150 for class Industrial, 0.8124 and 0.8175 for class Adjacent, 0.8459 and 0.8446 for class Housing-Villa, 0.7629 and 0.7477 for class Slum, 0.6697 and 0.6140 for class Other. According to these results, the highest segmentation success was achieved in the Industrial class, while the lowest success was achieved in the Other class. The results obtained present the segmentation success of structures with different social status and contribute to the literature on the production of substrate data for many studies such as building database creation, city planning and tracking, environmental monitoring, population management, disaster and risk assessment.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile hisse senedi piyasası tahmini
Predicting stock market by using deep learning
CANSU ALTUNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT
DR. ÖĞR. ÜYESİ OLGUN AYDIN
- A deep learning-based extractive text summarization system for Turkish news articles
Türkçe haber metinleri için derin öğrenme tabanlı çıkarıcı metin özetleme sistemi
ÖZCAN GÜNDEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET ONUR DURAHİM
- Popularity prediction of image posts in social networks based on user and post attributes
Sosyal ağlarda görüntü içerikli paylaşımların kullanıcı ve paylaşım özelliklerine dayalı popülerlik tahmini
MEHMETCAN GAYBERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Scene change detection with triplet loss network using self-supervised learning
Üçlü kayıp ağı ile kendi kendine denetimli öğrenme metodu kullanarak sahne geçişlerinin tespiti
BURAK NAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. TANKUT AKGÜL
- A deep learning approach to sentiment analysis in Turkish
Derin öğrenme metodları kullanılarak Türkçe'de duygusal analiz
BASRİ ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ARSLAN