Snow cover detection over forested and mountainous regions from remote sensing imagery using convolutional neural networks
Uzaktan algılama görüntüleri kullanarak ormanlık ve dağlık bölgelerde kar örtüsü tespiti için evrişimli sinir ağları kullanımı
- Tez No: 901977
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK, DOÇ. DR. SEMİH KUTER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Hidroloji, ekoloji, çevre ve iklim ile ilgili çalışmalarda dağlık ve ormanlık alanlardaki kar örtüsünün izlenmesinden büyük fayda sağlanmaktadır. Bu kadar çeşitli arazi yapılarında, geleneksel kar örtüsü tespiti yaklaşımları sıklıkla kapsam ve kesinlik bakımından sıkıntılar doğurmaktadır. Diğer yandan, derin öğrenme yöntemleri uzaktan algılamada devrim yaratmış ve kar örtüsünün doğru ve etkili bir şekilde belirlenmesi için geçerli bir yöntem sağlamıştır. Bu çalışma, özellikle Sentinel-2 multispektral görüntülerini kullanarak, derin öğrenme tekniklerinin kullanılmasına ilişkin kapsamlı bir araştırma sunmaktadır. En son derin öğrenme yöntemlerini kullanan araştırmamız, performansta önemli kazanımlar olduğunu göstermektedir. Örnek olarak modelimiz zamansal değişkenliğe sahip bir test setinde 0,805'lik bir dice puanı vermektedir. Üstelik model, başka bir test setinde 0,928'lik bir dice puanı elde ederek, kar örtüsünün kapsamını tam olarak tanımlama kapasitesini ortaya koymaktadır. Ayrıca, büyük veri kümelerinde önceden eğitilmiş modellere ince ayar yaparak etiketli verilere olan bağımlılığı en aza indiren transfer öğrenme stratejileri de denenmiştir. Genel olarak, Sentinel-2 verilerinde derin öğrenme teknikleri ve özelleştirilmiş bant kombinasyonları kullanan bu araştırma, karmaşık ve heterojen ormanlık ve dağlık alanlarda kar örtüsünün belirlenmesine yönelik uzaktan algılama yeteneklerinde büyük bir artışı temsil etmektedir.
Özet (Çeviri)
Studies on hydrology, ecology, environment, and climate greatly benefit from the monitoring of snow cover in mountainous and forested areas. In such varied terrains, traditional snow cover detection approaches frequently struggle with coverage and precision. On the other hand, deep learning methods have revolutionized remote sensing and provide a viable method for accurate and effective snow cover identification. This work offers a comprehensive exploration of using deep learning techniques for this purpose, in particular, using Sentinel-2 multispectral imagery. Utilizing cutting-edge deep learning methods, our investigation shows significant gains in performance. As an example, our model performs well on a test set with temporal variability, yielding a dice score of 0.805. Moreover, the model obtains a dice score of 0.928 on another test set, demonstrating its capacity to precisely define the extent of snow cover. This study also explores the transfer learning strategies, which minimize the reliance on labeled data by fine-tuning pre-trained models on large datasets. Overall, using deep learning techniques and customized band combinations of Sentinel-2 data, this research represents a major increase in remote sensing capabilities for snow cover identification in complex and heterogeneous forested and mountainous environments.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- The Use of SSM/ I for snow mapping over the eastern part of Turkey
Türkiye'nin doğusunda karla kaplı alanların belirlenmesinde SSM/ I verilerinin kullanılması
ÖZGÜR BEŞER
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN
YRD. DOÇ. DR. ZÜHAL AKYÜREK
- Türk ve Avrupa standartları uyarınca mevcut çelik bir yapının zaman tanım aralığında deprem kayıtları da kullanılarak deprem analizlerinin değerlendirilmesi
Seismic analysis evaluation of an existing steel structure in accordance with Turkish and European standarts using also time history method and real acceloragrams
SİNEM TOLA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ PİROĞLU
- Çok katlı çelik çerçeve türü bir taşıyıcı sisteminde eski ve güncel yönetmelik uygulamalarının karşılaştırılması
Comparison of a multi storey steel structure system according to the old and the new building code applications
FATİH IRGAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MECİT ÇELİK
- Change detection analysis of Dukan Dam surface area from (2000-2016) in Sulaimaniyah, Iraq, using remote sensing and GIS
Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi kullanarak Irak- Sulaımanıya (2000-2016) Dukan Barajı'nda yüzey alanındaki değişimin analizi
SAFIN NAJIB RASHID RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
ZiraatBingöl ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAADDİN YÜKSEL