İHA görüntülerinden otomatik bina çıkarımında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı
Use of machine learning methods in automatic building extraction from UAV images
- Tez No: 905344
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EMİN KARKINLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Bu tez çalışmasında, bina tespiti için İHA ile fotogrametrik yöntemlerle elde edilen yüksek çözünürlüklü veriler kullanılmış ve makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma performansı incelenmiştir. RGB bantları temel veri kaynağı olarak kullanılmış; buna ek olarak Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ve Sayısal Arazi Modeli (SAM) verileri dahil edilerek farklı veri kombinasyonlarının etkileri değerlendirilmiştir. Bina tespiti, Destek Vektör Makineleri (DVM), Karar Ağaçları (KA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile gerçekleştirilmiş, YSA'nın performansı Yapay Arı Kolonisi (ABC), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Evrim (DE) gibi sezgisel algoritmalarla optimize edilmiştir. RGB bantları, tek başına sınırlı doğruluk sağlarken SYM ve SAM verilerinin entegrasyonu ile oranlar belirgin şekilde yükselmiş, RGB + SYM + SAM kombinasyonu en yüksek doğruluğu sunmuştur. Sezgisel algoritmalarla eğitilen YSA modelleri, geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk, duyarlılık ve seçicilik değerlerine ulaşmış; ABC algoritması tüm bant kombinasyonlarında en iyi sonuçları sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, high-resolution data obtained through photogrammetric methods using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) were utilized to analyze the classification performance of machine learning methods for building detection. RGB bands were employed as the primary data source, supplemented with Digital Elevation Model (DEM) and Digital Surface Model (DSM) data to evaluate the effects of different data combinations. Building detection was performed using Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT), and Artificial Neural Networks (ANN). The performance of ANN was optimized with heuristic algorithms, including Artificial Bee Colony (ABC), Particle Swarm Optimization (PSO), and Differential Evolution (DE). While RGB bands alone provided limited accuracy, the integration of DEM and DSM significantly improved the results, with the RGB + DEM + DSM combination achieving the highest accuracy. ANN models trained with heuristic algorithms achieved higher accuracy, recall, and specificity compared to traditional methods, with the ABC algorithm delivering the best performance across all data combinations.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti
Automatic road detection from data taken by unmanned aerial vehicles
ABDURAHMAN YASİN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- İnsansız hava aracı görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Vehicle detection in urban areas from unmanned aerial vehicle images
MÜSLÜM ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerden otomatik bina çıkarımı
Automatic building extraction from high resolution images
HÜSEYİN ÇOBANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
- İHA imgelerinden bilgisayar görüsü kullanılarak ağaç sayısı kestirimi
Estimation of number of trees using computer vision from UAV images
AYHAN TALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSA ATAŞ
- Kentsel alanlarda İHA görüntülerinden ortofoto oluşturma ve otomatik ağaç tespiti
Orthophoto generation and automatic tree detection from UAV images in urban areas
MEHMET FATİH GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER