Uzaktan algılama verilerini kullanarak bıreysel ağaç taç tespit algoritması
Individual treecrowns detection algorithm using remote sensing data
- Tez No: 837531
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN SEPET
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Teknolojideki büyük gelişmeler, programcıların verileri yönetme yöntemlerini modernize etmelerine olanak sağlamıştır. Bugün yapay zekâ, alt alanlarından birine çok odaklanmış durumda: veri yönetimi. Düzgün çalışması için, AI sistemleri bir tür veri analizi ve yönetimi gerektirir. Ormanlık yerlerden elde edilen veriler araştırmamızda dikkate alınan verilerdir. Yüksekten uçan uçaklar tarafından çekilen fotoğrafları içeren verileri elde ediyor ve işliyoruz. Bu çalışmada Bulgaristan'da Batı Balkan sıra dağlarından ve Bağdat şehrinin farklı bölgelerinden veriler elde edilmiştir. Veritabanı, turunçgiller gibi mevsimlik veya yaprak dökmeyen ağaç türlerinin farklı resimlerini içerir. Görüntü alımına yardımcı olmak için yüksek yoğunluklu, kısa menzilli insansız hava …
Özet (Çeviri)
Major advances in technology have allowed programmers to modernize the way they manage data. Today, artificial intelligence is very focused on one of its sub-fields: data management. To function properly, AI systems require some form of data analysis and management. The data obtained from wooded places such as forests are the data taken into consideration in our research. We acquire and process data that includes photographs taken by high-flying aircraft. In this study, data were obtained from the Western Balkan mountain ranges in Bulgaria and different regions of the city of Baghdad. The database contains different pictures of seasonal or evergreen tree species such as citrus. High-density, short-range drones can be used to aid image acquisition. The quality of the images helps alleviate the problem of recognizing tree crowns to some extent. We build an intelligent model based on machine learning concept and analyze forest aerial images using various image processing techniques. It is possible to provide a comprehensive description of the image and identify the trees in it. In addition, the captured trees are classified and data is provided for each category. The categories are young trees and old trees. Excellent recognition and classification accuracy is achieved.
Benzer Tezler
- Hava lidar verilerinden meşçere parametre kestirimi ve ağaç türü tahmini
Estimation of stand parameters and tree species classi̇fi̇cati̇on airborne lidar data
TOLGA ODABAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ KARSLI
- Meşcere parametrelerinin insansız hava araçları (İHA) ile tahmin edilmesi
Estimation of stand parameters with unmanned aerial vehicles (UAV)
BURHAN GENCAL
Doktora
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN SÖNMEZ
- Analysis of land surface temperature and soil moisture index for agricultural soil blocks by using remote sensing data in South Bohemia region
Güney Bohemia bölgesinde tarım parselleri için arazi yüzey sıcaklığı ve toprak nem endeksinin uzaktan algılama verileriyle analizi
FURKAN YILĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak lazer verilerinden ağaç türlerinin sınıflandırılması olanaklarının araştırılması
Investigation of tree species classification possibilities from laser data using machine learning algorithms
ZEHRA ÇETİN
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NACİ YASTIKLI
- An improved flood detection and susceptibility mapping using remote sensing and GIS technologies
Uzaktan algılama ve Cbs teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir sel algılama ve duyarlılık haritalaması
MAHYAT SHAFAPOURTEHRANY
Doktora
İngilizce
2015
CoğrafyaUniversiti Putra Malaysia UPMİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BISWAJEET PRADHAN