Tarihi hava fotoğraflarının derin öğrenme ile semantik segmentasyonu
Semantic segmentation of historical aerial photographs using deep learning
- Tez No: 911692
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA DİHKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Tarihi görüntü arşivleri, uydu çağından önceki dünya bölgeleri hakkında değerli bilgiler sağlar. Arazi örtüsü ve kullanımı hakkında bilgi edinmek ve zamansal değişimlerin gözlemlenebilmesi açısından bu arşivler vazgeçilmez bir kaynak olmuştur. Bu durum, tarihi hava fotoğraflarının yüksek doğrulukta semantik olarak anlamlandırılmasını gerektirmiştir. Çalışmada, semantik segmentasyon işlemi için U-Net omurgalı DeepLabV3 modeli uyarlanarak kullanılmış ve bu mimarinin tarihi hava fotoğrafları üzerindeki başarımı zemin ve zemin üstü objeleri kapsayacak şekilde 5 sınıflı ve 3 sınıflı olarak değerlendirilmiştir. Veri etiketleme süreci, LabelMe yazılımı ile manuel olarak gerçekleştirilmiştir. Tarihi hava fotoğrafları, toplamda 120 adet 256×256 piksel boyutu ile alt parçalara bölündükten sonra eğitim, validasyon ve test kümelerine ayrılmıştır. Ayrıca mimariye, söz konusu tarihi hava fotoğraflarının 3 boyutlu değerlendirilmesiyle üretilmiş Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ilave edilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Performans değerlendirme aşamasında, kesişim birleşim oranı (Intersection over Union - IoU) ve F1 Skor doğruluk metrikleri kullanılmıştır. 5 sınıflı veri için F1 Skor %60.94 ve IoU %46.90, 3 sınıflı veri için F1 Skor %76.19 ve IoU %66.85, SYM eklenerek oluşturulmuş 5 sınıflı veri için F1 Skor %61.48 ve IoU %47.53, 3 sınıflı veri için F1 Skor %77.59 ve IoU %68.24 düzeyinde hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Historical image archives provide valuable information about the regions of the world before the satellite era. These archives have been an indispensable source for obtaining information about land cover and use and observing temporal changes. This situation necessitated the semantic interpretation of historical aerial photographs with high accuracy. In the study, U-Net backbone DeepLabV3 model was adapted and used for semantic segmentation and the performance of this architecture on historical aerial photographs was evaluated as 5-class and 3-class to cover ground and above-ground objects. The data labeling process was performed manually with LabelMe software. Historical aerial photographs were divided into training, validation and test sets after being divided into 120 sub-segments with a total size of 256×256 pixels. In addition, Digital Elevation Model (DEM) produced by evaluating the historical aerial photographs in 3D was added to the architecture and the results were compared. Intersection over Union (IoU) and F1 score accuracy metrics were used in the performance evaluation phase. For 5-class data, F1 Score was calculated as 60.94% and IoU as 46.90%, for 3-class data, F1 Score was calculated as 76.19% and IoU as 66.85%, for 5-class data created by adding SYM, F1 Score was calculated as 61.48% and IoU as 47.53%, for 3-class data, F1 Score was calculated as 77.59% and IoU as 68.24%.
Benzer Tezler
- Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs
Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi
ABDULLAH HARUN İNCEKARA
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Die Sprache und der Sprachstil Arno Schmidt's in: 'Die Gelehrtenrepublik'
Başlık çevirisi yok
ZİHNİ TUNCER
- Tarihi hava fotoğraflarının farklı yöntemler ile ortorektifikasyonu ve doğruluk analizi
Orthorectification of historical aerial photographs with different methods and accuracy analysis
ERTUĞRUL AVŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YILMAZ
PROF. DR. MURAT UYSAL
- Gelibolu tarihi alanı siperlerinin coğrafi bilgi sistemi ortamında 1915 yılı hava fotoğrafları ile incelenmesi
Investigation of Gallipoli historical site trenches using 1915 areal photographs and geograhphical information systems
MEHMET AKİF ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. MEHMET ALİ YÜCEL
- Aerial abstractions: The analysis of aerial photographs as a visual art form
Hava soyutlamaları: Görsel sanat biçimi olarak hava fotoğraflarının analizi
ÖZGE DENİZ ÖZKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Sahne ve Görüntü Sanatlarıİzmir Ekonomi ÜniversitesiTasarım Çalışmaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DENİZ HASIRCI
