Hiperspektral Görüntüler Kullanılarak Füze İzinin Yanlış Alarm Kaynaklarından Ayrılabildiği Optimum Bant Aralığının Tespit Edilmesi Tezi
Determination of Optimum Band Width Where Missile Signature Can Be Separated from False Alarm Sources Using Hyperspectral Images
- Tez No: 900692
- Danışmanlar: PROF. ZİYA TELATAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Bu tezde, Elektronik Harp Destek Merkezinden (EHDM) elde edilen füze ve yanlış alarm kaynaklarına ait SWIR ve MWIR dalga boylarında hiperspektral görüntüler incelenerek, MWIR ve SWIR dalga boylarında 41 bantta füze izi ve yanlış alarm kaynakları belirlenmiştir. İzleri en iyi şekilde ayırt edebilmek için seçilecek olan optimum bandın tespiti; öznitelik seçimi ve boyut indirgeme problemi olarak ele alınmıştır. Füze izinin yanlış alarm kaynaklarından ayrılabildiği optimum bant aralıkları MATLAB programı kullanılarak; ReliefF algoritması, Komşu Bileşenlerini Analiz Ederek Sınıflandırma için Öznitelik Seçimi Algoritması ve Ardıl Öznitelik Seçim Algoritması, kullanılarak tespit edilmiştir. Seçilen bantların başarımları, destek vektör makineleri ve kuadratik sınıflandırma metoduna göre sınıflandırma algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Böylece piksel tabanlı olarak, füze ve yanlış alarm kaynaklarını ayırt edebilen en iyi alt küme elde edilmiştir. Tezin ilk bölümünde; kızılötesi enerjinin ve görüntülemenin füze ve füze ikaz sistemlerindeki öneminin vurgulanması açısından, tarihsel gelişim ile ilgili bilgi verilmiştir. İkinci bölümde elektromanyetik spektrum ve optik ışınımın temel kavramları açıklanmıştır. Üçüncü bölümde kullanılan materyal ve yöntem açıklanmıştır. Dördüncü bölümde ise elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Sonuç ve tartışma kısmında elde edilen sonuçlar mukayeseli olarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, hyperspectral images obtained from SWIR and MWIR wavelengths of missile and false alarm sources obtained from Electronic Warfare Support Center (EWSC) are examined, Missile signature and false alarm sources in MWIR and SWIR wavelengths in 41 bands are defined. The determination of the optimum band to be chosen in order to distinguish the signatures in the best way, has been handled as the feature selection and size reduction problem. Using the MATLAB program, optimum band widths in which the missile trail can be separated from false alarm sources were determined using the ReliefF algorithm, Feature Selection Using Neighborhood Component Analysis for Classification, and the Sequential Feature Selection Algorithm. The performances of the selected bands were evaluated with support vector machines and classification algorithms according to the quadratic classification method. The best subset is obtained that can distinguish missile and false alarm sources based on pixels. In the first part, information about historical development is given in order to emphasize the importance of infrared energy and imaging in missile and missile warning systems. In the second part, basic concepts of electromagnetic spectrum and optical radiation are explained. In the third part, the material and method used are explained. In the fourth part, experimental results are presented. In the conclusion and discussion part, the results obtained were evaluated comparatively.
Benzer Tezler
- Hiperspektral bant görüntüleri kullanılarak füze izi tespiti ve arka plandan ayrılması
Detection of missile signature and seperation from background using hyperspectral band images
KORAY YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYA TELATAR
- Hiperspektral görüntülerde eser miktarda kimyasal madde tespiti
Detection of trace amount chemical substances in hyperspectral images
ŞAFAK ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
- Uzamsal ve spektral öznitelikleri kaynaşımı kullanılarak hiperspektral görüntüler için değişim tespiti
Change detection for hyperspectral images using spatial and spectral features fusion
AHMED AL RAIMI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
- Analysis of hyperspectral images with deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleriyle hiperspektral görüntülerin analizi
EKREM TARIK KARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Uzaktan algılamalı görüntülerin bant çıkarımı ve matematiksel biçim bilim ön işlemleri kullanılarak sınıflandırılması
The classification of remote sensed images with band extraction and mathematical morphology preprocessing operations
ZAFER KIZILTOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. BANU DİRİ