A Hierarchical classification of landsat TM imagery for land cover mapping
Landsat TM görüntüsünün hiyerarşik sınıflandırılması ile arazi örtüsünün haritalanması
- Tez No: 93132
- Danışmanlar: DR. ZUHAL AKYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, Hiyerarşik Sınıflandırma, Kontrollü Sınıflandırma, Landsat TM VI TC YÜKSEKÖĞRETİM KÜRÜM DOKÜMANTASYON MERKEZİ, Coğrafi bilgi sistemleri, Haritalama, Landsat, Sınıflandırma, Remote Sensing, Hierarchical Image Classification, Maximum Likelihood Classification, Landsat TM IV, Geographical information systems, Mapping, Landsat, Classification
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz LANDSAT TM GÖRÜNTÜSÜNÜN HİYERARŞİ K SINIFLANDIRMASI İLE ARAZİ ÖRTÜSÜNÜN HARİTALANMASI AVCI, Murat Yüksek Lisans, Jeodezik ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı Tez Yöneticisi : Dr. Zuhal AKYUREK Aralık 2000, 148 Sayfa Arazi örtüsü hakkındaki güncel bilgi orman alanlarının korunması ve idare edilmesi açısından önemlidir. Bu bilgi, sınıflandırma teknikleri ile uydu görüntülerinden elde edilebilir. Yakın zamana kadar arazi örtüsü bilgisinin elde edilmesinde geleneksel sınıflandırma algoritmaları kullanılmakta idi. Ancak bu algoritmalar yeni nesil sensörler ile elde edilen uydu görüntülerinden arazi örtüsünün yeterli hassasiyetle izlenmesini sağlayacak düzeyde değildirler. Bir görüntünün basan ile yorumlanması ve sınıflandırılması, çalışma alanı hakkında kritik ön bilgi toplama ve toplanan verinin etkin kullanımı ile mümkün olur. Sınıflandırma hassasiyetinin arttırılması için ek spektral ve konumsal bilginin kullanılması önem taşır.Bu tez çalışmasında, Ömerli Baraj Gölü bölgesindeki orman tiplerinin (iğne ve yayvan yapraklı) tespit edilmesi ve sınıflandırılması için bilgiye dayalı hiyerarşik bir yaklaşım kullanılmıştır. Metod, arazi örtüsü tipleri ile bunlara bağlı bilgilerin doğal bir hiyerarşi oluşturması esasına dayalıdır. Hiyerarşik sınıflandırma, sınıflandırma esnasmda ortaya çıkan problemleri, görüntüyü hiyerarşik olarak dallandırarak çözmeyi sağlayan güçlü bir sınıflandırma yöntemidir. Bu metod ayrıca alanın spektral olarak devamlılık gösteren bölümlere ayrılmasını ve böylece her alt bölümde daha az spektral çeşitlilik ile karşılaşılmasını sağlar. Çalışma alanının bilgiye dayalı sınıflandırılmasında üç tip bilgi kullanılmıştır: Mevcut spektral bilgi, Test alanlarından elde edilen spektral sınıflandırma kuralları ve Konumsal bilgi. Bu kurallar kullanılarak, çalışma alam 8 sınıfa ayrılmıştır. Sonuçlar 'kontrollü sınıflandırma' yöntemi sonucu yaratılan tematik görüntü ile karşılaştınlmıştır. Sınıflar arasındaki spektral karışıklık riskinin minimize edilmesinden dolayı, hiyerarşik sınıflandırmada bölgenin daha küçük homojen alanlara bölünmesi, hassasiyeti %91'e kadar arttırırken kontrollü sınıflandırma aynı bölgede %47 doğruluk sağlamıştır. Her iki yöntem de su, geniş yapraklı orman ve yerleşim alanlarım sınıflandırmada başardı olmuş ancak hiyerarşik sınıflandırma metodunun bir adımı olan konumsal tekrar sınıflandırma nihai doğruluğu arttırırken“sahil”gibi yeni sınıfların yaratılmasını sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A HIERARCHICAL CLASSDTCATON OF LANDSAT TM IMAGERY FOR LANDCO VER MAPPING AVCI, Murat M.Sc, Department of Geodetic and Geographic Information Technologies Supervisor : Dr. Zuhal AKYUREK December 2000, 148 Pages Information about current land-cover in forests is important for management and conservation of these areas. It is possible to provide this information from satellite imagery by the aid of classification techniques. Up to the last decade traditional per pixel classification algorithms were used to be utilized in extracting land-cover information. However, they are poorly equipped to monitor land-cover in images acquired by current generation of satellite sensors with adequate accuracy. A good understanding and classification of an image can be done by gathering critical a priory knowledge about the study area and an effective use of channels involved in the procedure. It is important to make use additional spectral and spatial knowledge in order to improve the classification accuracy. mIn this thesis study, a knowledge based hierarchical approach is proposed in order to classify and detect forest types (deciduous and coniferous) in the Ömerli Dam Lake Region. The method makes use of the fact that land-cover types and then- associated knowledge form a natural hierarchy. Hierarchical classification is a powerful approach in solving classification problems by decomposing the image into a hierarchical tree structure. This also results in sub-dividing the area into spectrally consistent regions and helps dealing with spectral variability within each subarea. Three types of knowledge was involved in the rule-based classification of the study area: Domain spectral knowledge, Spectral classification rules obtained from training data and Spatial knowledge. Using these rules as thresholds, the study area is divided into 8 classes. Results are compared with thematic image created using maximum likelihood classification method. Sub-dividing the area into smaller homogeneous regions in hierarchical classification increased the accuracy up to 91 per cent due to minimized risk of spectral classes among the classes, while supervised classification technique yielded 47 per cent in the same area. Both methods were successful in detecting water, deciduous forests and urban areas but spatial reclassification involved in the hierarchical classification method increased overall accuracy, yielding new classes like coast.
Benzer Tezler
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Landsat-TM görüntülerine minnaert düzeltmesinin uygulanması: Köyceğiz örneği
Application of minnaert correction to Landsat-TM images : Köyceğiz case
SAMURAY ELİTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKURT ÖMERCİ
- Adapting and testing a community classification system for Mediterranean Turkey using satellite imagery
Bir yaşambirliği sınıflandırma sisteminin Türkiye'ye uyarlanması ve uydu görüntüleri ile Akdeniz bölgesinde test edilmesi
UĞUR ZEYDANLI
- Mimarlık eğitimi ve meslek pratiği ilişkisinde tasarım stüdyoları ve yarışmalar üzerinden başarım tabanlı bir bütünleşik ölçme - değerlendirme modeli
A performance-based assessment model in the context of design studios in architectural education & design competitins in professional practice
SİNEM AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN KANOĞLU
- İstanbul metropoliten alanında kır-kent ilişkisine dayalı bir tipoloji önerisi
A typology proposal based on the rural–urban relationship in the İstanbul metropoli̇tan area
GÖKÇE TORUN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜRRİYET GÜLSÜN ÖĞDÜL
