An object-based classification approach to identify pumpkinand pumpkin flower using UAV imagery
İHA görüntülerini kullanarak balkabağı ve balkabağı çiçeğini tanımlamak için nesne tabanlı bir sınıflandırma yaklaşımı
- Tez No: 917254
- Danışmanlar: DR. IR LAMMERT KOOİSTRA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Wagenıngen Unıversıteıt
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzaktan algılama yoluyla mahsul sınıflandırması, tarımsal yönetim için önemli bilgiler sağlar. İnsansız hava araçlarından (İHA) elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntülerin mevcudiyeti, mahsul sınıflandırması için yeni fırsatlar sunmaktadır. İHA görüntülerini analiz etmek için, nesne tabanlı görüntü analizine (OBIA) dayalı mahsul sınıflandırması giderek daha fazla rapor edilmektedir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, İHA görüntülerini kullanarak heterojen tarım alanındaki kabak ve kabak çiçeğini sınıflandırmak için bir OBIA yaklaşımı geliştirmektir. Önerilen yaklaşım iki adıma ayrılabilir: (1) Büyük Ölçekli Ortalama Kaydırma (LSMS) algoritması kullanılarak görüntü segmentasyonu ve (2) Rastgele Orman (RF) sınıflandırıcısı ile kabak ve kabak çiçeği sınıflandırması. Sınıflandırma için spektral özellikler, gri seviye eş-oluşum matrisine (GLCM) dayalı dokusal özellikler ve geometrik özellikler dahil olmak üzere çok çeşitli özellikler çıkarılmış ve bunların katkısı RF değişken önem ölçüsü ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen nesne tabanlı mahsul sınıflandırma yaklaşımının 0,94'lük tatmin edici bir genel doğruluk elde ettiğini göstermiştir. Sınıflandırma haritası, tarımsal yönetim ve ekonomik amaçlarla çiftçilere rehberlik etmek için kullanılabilecek kabak ve kabak çiçeğinin mekânsal dağılımını sağlar.
Özet (Çeviri)
Crop classification via remote sensing provides important information for agricultural management. The availability of high-resolution images from unmanned aerial vehicle (UAV) offers new opportunities for crop classification. To analyze UAV imagery, crop classification based on object-based image analysis (OBIA) has been increasingly reported. Hence, the purpose of this study is to develop an OBIA approach to classify pumpkin and pumpkin flower in the heterogeneous agricultural field using UAV imagery. The approach proposed can be divided into two steps: (1) image segmentation using the Large Scale Mean-Shift (LSMS) algorithm, and (2) a classification of pumpkin and pumpkin flower by Random Forest (RF) classifier. A wide range of features, including the spectral features, textural features based on the grey-level co-occurrence matrix (GLCM), and geometric features were extracted for classification, and their contribution was evaluated with the RF variable importance measure. The results have demonstrated that the proposed object-based crop classification approach achieved a satisfactory overall accuracy of 0.94. The classification map provides a spatial distribution of pumpkin and pumpkin flower that can be used to guide farmers for agricultural management and economic purposes.
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Eksternal etmoidektomiler
Başlık çevirisi yok
ERCÜMENT AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY