Göktürk-1 uydu görüntülerinin süper çözünürlük ile üretilmesi
Production of Göktürk-1 satellite images with super resolution
- Tez No: 933414
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY KÖKSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tez çalışması, süper çözünürlük yöntemlerinin uydu görüntülerindeki performansını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında Türkiye'nin milli uydu projesi olan Göktürk-1'in görüntülerini kullanılmıştır. Çalışmada SRCNN, EDSR ve RCAN gibi üç farklı süper çözünürlük yöntemi incelenmiş ve birbirleriyle kıyaslanmıştır. Üretilen görüntülerinin nasıl iyileştirdiği, elde edilen sonuçların nesnel ve öznel metriklerle nasıl değerlendirildiği detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Çalışmada, süper çözünürlük kavramı ve kullanım alanları genişçe açıklanmış ve uydu görüntülerindeki önemi vurgulanmıştır. Ardından, SRCNN, EDSR ve RCAN yöntemlerinin teorik temelleri ve uygulama detayları incelenmiştir. Her bir yöntemin nasıl çalıştığı ve hangi özellikleri kullandığı ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında, Göktürk-1 uydu görüntülerinden elde edilen düşük çözünürlüklü (LR) görüntülerin, SRCNN, EDSR ve RCAN yöntemleri kullanılarak nasıl iyileştirildiği gösterilmiştir. Bu süreçte kullanılan nesnel başarım ölçütleri olan PSNR ve SSIM değerleriyle elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. RCAN yönteminin genellikle en yüksek PSNR ve SSIM değerlerini verdiği, bu sayede diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Özellikle RCAN'ın dikkat mekanizması ve residual bloklar kullanarak görüntü detaylarını daha iyi koruduğu ve yapısının uydu görüntüleri gibi karmaşık veriler üzerinde etkin olduğu belirtilmiştir. Çalışma genel olarak SRCNN, EDSR ve RCAN gibi süper çözünürlük yöntemlerinin Göktürk-1 uydu görüntüleri üzerinde kapsamlı bir şekilde inceleyerek, RCAN'ın genellikle en iyi sonuçları verdiği ve daha karmaşık görüntü verileri üzerinde etkinliğini kanıtladığı sonucuna varılmıştır. Gelecekteki araştırmaların bu yöntemlerin farklı uygulama senaryolarında ve daha geniş veri kümeleri üzerindeki performansını daha da ileriye taşıması öngörülmüştür.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to evaluate the performance of super-resolution methods on satellite imagery. Within the scope of the study, the images of Göktürk-1, Turkey's national satellite project, are used. Three different super-resolution methods such as SRCNN, EDSR and RCAN are analyzed and compared with each other. How the produced images are improved and how the results are evaluated with objective and subjective metrics are analyzed in detail. In the study, the concept of super-resolution and its usage areas are broadly explained and its importance in satellite imagery is emphasized. Then, the theoretical foundations and application details of SRCNN, EDSR and RCAN methods are analyzed. How each method works and what features it uses are explained in detail. In the application part of the study, it is shown how low resolution (LR) images obtained from Göktürk-1 satellite imagery are enhanced using SRCNN, EDSR and RCAN methods. The results obtained are compared with the objective performance measures used in this process, namely PSNR and SSIM values. It was found that the RCAN method generally yielded the highest PSNR and SSIM values, thus being more successful than the other methods. In particular, RCAN preserves image details better by using attention mechanism and residual blocks, and its structure is effective on complex data such as satellite images. Overall, the study comprehensively examines super-resolution methods such as SRCNN, EDSR and RCAN on Göktürk-1 satellite imagery and concludes that RCAN generally provides the best results and proves its effectiveness on more complex image data. Future research is envisioned to further improve the performance of these methods in different application scenarios and on larger datasets.
Benzer Tezler
- Investigating the performance of super-resolved remote sensing images on coastline segmentation with deep learning-based methods
Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle kıyı şeridi segmentasyonunda süper çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin performansının araştırılması
İLHAN PALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Analysis of sea ice concentration around Horseshoe Island in Marguerite Bay with satellite imagery
Marguerite Körfezi'nde Horseshoe Adası çevresinin deniz buzu kontrasyonu'nun uydu görüntüleri ile analizi
SİNAN YİRMİBEŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ÖZSOY
- Göktürk-1 uydu görüntülerinin pankeskinleştirme performansının incelenmesi
Investigation of pansharpening performance on Göktürk-1 satellite images
AHMET ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- Göktürk-1 uydu görüntülerinden sayısal yükseklik modeli üretimi ve doğruluk analizi
Digital elevation model processing from Göktürk-1 satellite images and accuracy analysis
TALAT AĞDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH VARLIK
- Evaluation of the digital elevation models obtained from Göktürk-1 satellite data
Göktürk-1 uydu verilerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinin değerlendirilmesi
MEHMET EMİN AYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN