Geri Dön

Crop classification with attention based BI-LSTM and temporal convolution neural network combination for remote sensing Breizhcrop time series data

Uzaktan algılama Breizhcrop zaman serisi verileri için dikkat tabanlı BI-LSTM ve zamansal evrişimli sinir ağı kombinasyonu ile mahsul sınıflandırması

  1. Tez No: 880256
  2. Yazar: AMER NAJMUALDEEN ALI AKBAR BANDAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET COŞKUNÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Amaç: Modern çağda, uzaktan algılama verileri arazi kullanımı ve kapsama gereksinimlerini belirlemek için giderek daha yararlı hale gelmiştir. Uzaktan algılama verileri, mahsullerin sınıflandırılması da dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Bu verilerin zaman serilerine göre daha eksiksiz bir resim elde etmek için zaman içinde belirli bir alan için uzaktan algılama verilerini toplamak mümkündür. Yöntem: Bu tür verilere bir örnek, Sentinel 2 tarafından belirli bir süre boyunca elde edilen uydu görüntüleri kullanılarak toplanan Breizhcrop veri kümesidir. Bu çalışmanın amacı, mahsullerin sınıflandırılması için Temporal-CNN ile birlikte BI-LSTM katmanını kullanan dikkat mekanizmalarına dayalı bir sinir ağını araştırmaktır. Bulgular: Tasarlanan sinir ağını kullanarak, dikkat mekanizmasına sahip yerel özellikler ve ikinci bir katmana sahip genel özellikler bulunmaya çalışılmaktadır. Bu özelliklerden yararlanarak %82 doğruluk oranı yüksek bir model geliştirilmiştir. Sonuç: Bu sinir ağı BreizhCrop veri setinde doğrulanmış ve alternatif yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Purpose: In the modern era, remote sensing data have become more beneficial for determining land usage or cover needs. Remote sensing data can be suitable for various issues including the classification of crops. It is possible to aggregate remote sensing data for a specific area over time in order to obtain a more complete picture based on the time series of this data. Method: One example of these types of data is the Breizhcrop dataset, which was collected using satellite images acquired by Sentinel 2 during of time. This study aims to investigate a neural network based on attention mechanisms using the BI-LSTM layer in conjunction with Temporal-CNN for the classification of crops. Findings: Utilizing the designed neural network, we seek to find local features with the attention mechanism and general features with a second layer. Taking advantage of these features, we developed a model that has a high accuracy rate of 82%. Results: This neural network was validated on the BreizhCrop dataset and we conclude that it performs better than alternative approaches.

Benzer Tezler

  1. Random forest classification of tomato fields with planet satellite image data and accuracy assessment

    Planet uydu görüntü verileriyle yüksek doğruluklu domates ürün tipi sınıflandırmasında rastgele orman sınıflandırma yönteminin kullanımı ve doğruluk analizi

    BETÜL ŞALLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  2. Design and life cycle assessment of integrated organosolv based biorefinery: Simulated case studies utilizing sessile oak (Quercus petraea) coppices and industrial wood sawdust from Bursa/Turkey region

    Entegre organosolv bazlı biyorafineri tasarımı ve yaşam döngüsü değerlendirmesi: Bursa/Türkiye bölgesinden sapsız meşe (Quercus petraea) ve endüstriyel odun talaşı kullanarak durum çalışmaları simülasyonu

    MERVE NAZLI BORAND

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ KARAOSMANOĞLU

  3. Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  4. Laktik asit bakterilerinden sentezlenen ekzopolisakkaritlerin buğday suyu özelliklerine etkisinin incelenmesi

    Effects of exopolysaccharides produced by lactic acid bacteria on the liquid wheat

    SELİN DAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP DİLEK HEPERKAN

  5. Crop classification with polarimetric synthetic aperture radar images: Comparative analysis

    Polarimetrik sentetik açıklıklı radar görüntüleri ile ürün deseni sınıflandırması: Karşılaştırmalı analiz

    MUSTAFA ÜSTÜNER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI

    DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN