Geri Dön

Fusion of remote sensing and machine learning for high-resolution bathymetric modeling in shallow coastal zone

Kıyı bölgeleri sığ sularının yüksek çözünürlüklü batimetrik modellemesi için uzaktan algılama ve makine öğrenmesinin füzyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 968162
  2. Yazar: EMRE GÜLHER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Son dönemdeki gelişmelerle birlikte, uzay tabanlı uzaktan algılama teknikleri, kıyı bölgelerindeki batimetrik verileri çıkarmak için geleneksel yöntemlere alternatif bir yaklaşım olarak ortaya çıkmıştır. Bu modern teknikler, geniş alanlar üzerinde veri toplama yetenekleri ve yüksek frekanslı zamansal izleme sağlama avantajlarına sahiptir. Uydulardan edinilen çok spektrumlu görüntüleri kullanarak sığ suları incelemek için geliştirilen yöntem Uydu Kaynaklı Batimetri olarak bilinir. Geleneksel yöntemlerin aksine, Uydu Kaynaklı Batimetri personel ve ekipman seferberliği gerektirmez, hızlı batimetrik veri sağlar ve böylece zaman ve maliyetten tasarruf etmeye yardımcı olur. Uydu Kaynaklı Batimetri metodolojileri geniş bir yelpazede pasif veya aktif olarak sınıflandırılabilir. Bu çalışmanın odağını oluşturan Pasif Uydu Kaynaklı Batimetri, uydu tabanlı optik sensörler tarafından yakalanan, deniz tabanından yansıyan güneş radyasyonunu analiz etmeye dayanır. Bu yöntemin doğruluğu su berraklığından büyük ölçüde etkilenir ve genellikle nispeten sığ derinliklerle sınırlıdır. Buna karşılık, Aktif Uydu Kaynaklı Batimetri yayılan bir enerji kaynağı, özellikle de havadan veya uzaydan gelen LiDAR (Işık Tespiti ve Mesafe Belirleme) kullanır. Aktif sistemler doğrudan ölçüm yaparken, uydu altimetrisi gibi başka bir aktif sistem sınıfı, derin okyanustaki batimetriyi deniz yüzeyi yüksekliğindeki anormallikleri ölçerek dolaylı yoldan çıkarır. Ancak bu çalışma, kıyı bölgeleri ve Göktürk-1 sensörü için en uygun olan pasif yaklaşıma odaklanmaktadır. 2016 yılında fırlatılan yüksek çözünürlüklü bir yer gözlem uydusu olan Göktürk-1, bu çalışmada çok önemli bir rol oynamaktadır. Birincil görevi Türk Savunma Bakanlığı'nın istihbarat ve keşif ihtiyaçlarını karşılamak olsa da, yüksek kaliteli görüntüleri kamu sektörü ve akademik camianın da kullanımına sunulmaktadır. Uydunun üzerindeki sensör, nadirde 20 kilometrelik bir tarama genişliğine sahiptir ve pushbroom prensibiyle çalışarak 2 metrelik çözünürlükte çok spektrumlu görüntüler ve 0.5 metrelik çözünürlükte pankromatik görüntüler toplamaktadır. Göktürk-1 uydu görüntülerinin atmosfer bilimleri ve kara uygulamalarındaki performansı üzerine çok sayıda çalışma yapılmış olmasına rağmen, bugüne kadar denizcilik alanında, özellikle de Uydu Kaynaklı Batimetri'de hiçbir araştırma yapılmamıştır. Bu nedenle, bu tez Göktürk-1 uydu görüntülerinin Uydu Kaynaklı Batimetri uygulamalarındaki performansını değerlendirerek bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Uydu Kaynaklı Batimetri alanı, iki farklı metodolojik yaklaşıma ayrılabilir: analitik ve ampirik. Analitik yaklaşım, ışığın su kolonu ve deniz tabanıyla karmaşık etkileşimini simüle eden fiziksel modellere dayanır. Buna karşılık, ampirik yöntemler ise veriye dayalıdır ve uydu tarafından elde edilen spektral değerler ile geleneksel saha araştırmalarıyla toplanan bilinen batimetrik veri noktaları arasında istatistiksel bir ilişki kurmaya dayanır. Ampirik bir modelin başarısı, kalibrasyon ve doğrulama için kullanılan referans verilerin kalitesi ve miktarıyla doğrudan ilişkilidir. Ampirik yöntemlerin giderek daha popüler ve güçlü bir alt kümesi, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılmasıdır. Bu gelişmiş hesaplama modelleri, çok spektrumlu görüntüleri ve su derinliği arasındaki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri daha iyi yakalayabilir ve genellikle geleneksel doğrusal modellere göre üstün doğruluk ve sağlamlık sağlar. Bu tez, pratik kısıtlamaları ve Seyir Hidrografi ve Oşinografi Dairesi Başkanlığı için tekrarlanabilir ve uygulanabilir bir metodoloji geliştirme hedefini göz önünde bulundurarak, bu modern tekniklerden yararlanan ampirik Uydu Kaynaklı Batimetri uygulamasına odaklanmaktadır. Tarihsel olarak, Uydu Kaynaklı Batimetri 40 yılı aşkın bir süredir bir bilimsel çalışma alanı olmuştur. Bu sürenin büyük bir bölümünde, açık erişimli uydu görüntülerinin tatmin edici olmayan çözünürlüğü nedeniyle pratik olarak benimsenmesi sınırlı kalmış ve bu durum Uluslararası Hidrografi Örgütü tarafından yeterince tanınmamasına yol açmıştır. Landsat-8 ve Sentinel-2 görevlerinin başlamasıyla durum çarpıcı bir şekilde değişmiş, topluluğa daha yüksek çözünürlüklü, açık erişimli uydu görüntülerine erişim sağlanmıştır. Bu teknolojik gelişme, Uydu Kaynaklı Batimetri sonuçlarının kalitesini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırarak, operasyonel iş akışlarına potansiyel entegrasyonunun önünü açmıştır. Uluslararası Hidrografi Örgütü tarafından sağlanan önemli gelişmelere ve resmi tanınırlığa rağmen, Uydu Kaynaklı Batimetri'nin pratik uygulaması zorluklardan yoksun değildir. Uydu Kaynaklı Batimetri'nin doğruluğu ve etkinliği, bir yerden diğerine büyük farklılıklar gösterebilen çevresel ve fiziksel faktörlere büyük ölçüde bağlıdır. Temel sınırlamalar arasında, su kolonunun bulanıklığı gibi optik özellikleri ve çözünmüş organik maddenin varlığı yer alır. Bu faktörler, ışık sinyalini önemli ölçüde zayıflatarak batimetrinin güvenilir bir şekilde elde edilebileceği maksimum derinliği sınırlar. Ayrıca, deniz yatağı tipi ve yansıtıcılığındaki farklılıklar gibi diğer değişkenler de karmaşıklıklar yaratmaktadır. Dahası, atmosferik koşullar, güneş parlaması ve hatta gelgit dalgalanmaları gibi harici faktörler de titizlikle dikkate alınmalıdır. Bu yere özgü karmaşıklıklar, Uydu Kaynaklı Batimetri'ye yönelik genelleştirilmiş, her amaca uygun bir yaklaşımın neden geçerli olmadığını vurgulamakta ve belirli bir kıyı bölgesinin benzersiz koşulları altında ve yeni bir uydu sensörüyle metodolojiyi doğrulayan bu tür yerel çalışmaların kritik ihtiyacını ortaya koymaktadır. Bu uzun süredir devam eden engel, hidrografi standartları konusunda küresel bir otorite olan Uluslararası Hidrografi Örgütü'nün 2020 yılında 'IHO Hidrografik Araştırmalar Standartları'nın 6. Baskısını yayımlamasıyla nihayet ortadan kalkmıştır. Bu güncelleme, Uydu Kaynaklı Batimetri aracılığıyla elde edilebilecek yatay ve dikey doğrulukları belirleyerek, Uydu Kaynaklı Batimetri'yi hidrografik araştırmalar için geçerli bir yöntem olarak resmi olarak tanımıştır. Bu dönüm noktası niteliğindeki yayın, Uydu Kaynaklı Batimetri'nin bilimsel bir merak konusu olmaktan çıkıp resmi olarak onaylanmış bir hidrografik araca dönüşmesine işaret etmiştir. Bu araştırmanın başlangıcından önce, Seyir Hidrografi ve Oşinografi Dairesi Başkanlığı, Uydu Kaynaklı Batimetri metodolojisini kullanarak batimetri çıkarma yeteneğinden yoksundu. Bu çalışmanın başarılı sonuçları, hem Göktürk-1 veri kaynağına hem de Uydu Kaynaklı Batimetri uygulama alanına olan güveni kanıtlanmış bir şekilde artırmıştır. Bu araştırmanın doğrudan bir sonucu olarak Seyir Hidrografi ve Oşinografi Dairesi Başkanlığı, denizcilik haritası üretim hatlarına ilk kez Uydu Kaynaklı Batimetri'yi dahil etmeye hazırlanmaktadır; bu, ülkenin hidrografi yeteneklerinde önemli bir ilerlemeyi ve tezin bulgularının somut bir onayını temsil etmektedir. Bu başarı, araştırmanın pratik uygulanabilirliğinin ve deniz güvenliği ve verimliliğini artırma potansiyelinin bir kanıtıdır.

Özet (Çeviri)

In recent times, space-borne remote sensing techniques have emerged as a compelling and innovative alternative to traditional methods for extracting bathymetric data, which is essential for mapping the underwater topography of coastal zones. These modern techniques offer significant advantages, primarily their capability to efficiently acquire data over vast spatial areas and provide high-frequency temporal monitoring, which is crucial for dynamic coastal environments. One specific application of this technology, known as Satellite-Derived Bathymetry (SDB), utilizes multispectral images acquired by satellite constellations to survey shallow waters. A key benefit of SDB is its operational simplicity and cost-effectiveness, as it requires no mobilization of personnel or specialized equipment, thereby delivering rapid bathymetric data and generating substantial savings in both time and financial resources compared to conventional acoustic surveys. SDB methodologies can be broadly categorized as either passive or active. Passive SDB, which is the focus of this study, relies on analyzing the reflected solar radiation from the seafloor, which is captured by satellite-based optical sensors. The accuracy of this method is heavily influenced by water clarity and is generally limited to relatively shallow depths. In contrast, active SDB utilizes an emitted energy source, most notably airborne or spaceborne LiDAR (Light Detection and Ranging). While active methods primarily involve direct measurements via LiDAR, another class of active systems, such as satellite altimetry, indirectly infers bathymetry in the deep ocean by measuring sea surface height anomalies. This study, however, focuses on the passive approach, which is most suitable for coastal zones and the Göktürk-1 sensor. The Göktürk-1 satellite, a high-resolution Earth observation satellite launched in 2016, plays a pivotal role in this study. Its primary mission is to fulfill the intelligence and reconnaissance needs of the Turkish Ministry of Defence. However, its high-quality imagery is also made available to the public sector and academic communities, creating a unique opportunity for scientific research. The satellite's onboard sensor operates on the pushbroom principle and has a swath width of 20 kilometers at nadir, capturing multispectral images with a resolution of 2 meters and panchromatic images at a resolution of 0.5 meters. Despite its excellent technical specifications, numerous previous studies have focused exclusively on the satellite's performance in atmospheric sciences and land applications. Until now, there has been a notable research gap in the marine domain, particularly concerning its potential for SDB applications. This thesis aims to address this critical gap by conducting the first-ever comprehensive assessment of the performance of Göktürk-1 satellite images specifically for SDB. The field of SDB can be broadly categorized into two distinct methodological approaches: analytical and empirical. The analytical approach is based on physical models that simulate the complex interaction of light with the water column and the seafloor. In contrast, empirical methods are data-driven and rely on establishing a statistical relationship between the measured satellite-derived spectral values and known bathymetric data points. The success of an empirical model is directly tied to the quality and quantity of the reference data used for its calibration and validation. An increasingly popular and powerful subset of empirical methods is the use of machine learning algorithms. These advanced computational models, such as Support Vector Machines and various forms of neural networks, can better capture the complex, non-linear relationships between satellite imagery and water depth, often providing superior accuracy and robustness compared to traditional linear models. This study, acknowledging the practical constraints and the goal of developing a repeatable and implementable methodology for the Office of Navigation, Hydrography and Oceanography, maintains a specific focus on the empirical application of SDB, leveraging the power of these modern techniques. Historically, SDB has been an area of scientific inquiry for over 40 years. For most of this period, its practical adoption was limited because the spatial resolution of widely available open-access satellite images was often unsatisfactory for detailed hydrographic work. This limitation contributed to the International Hydrographic Organization (IHO)'s hesitation to officially recognize SDB as a valid method. The situation changed dramatically with the launch of the Landsat-8 and Sentinel-2 missions, which provided the global community with access to higher-resolution, open-access satellite imagery. This technological advancement significantly improved the quality and reliability of SDB results, paving the way for its potential integration into operational workflows. Despite the significant advancements and official recognition by the IHO, the practical application of SDB is not without its challenges. The accuracy and effectiveness of SDB are highly dependent on environmental and physical factors that can vary greatly from one location to another. Key limitations include the inherent optical properties of the water column, such as turbidity, and the presence of dissolved organic matter. These factors can significantly attenuate the light signal, limiting the maximum depth to which bathymetry can be reliably extracted. Other variables, such as variations in the seabed type and reflectance, also introduce complexities. Furthermore, external factors like atmospheric conditions, sun glint, and even tidal fluctuations must be meticulously accounted for. These site-specific complexities underscore why a generalized, one-size-fits-all approach to SDB is not viable and emphasize the critical need for localized studies like this one, which validate the methodology under the unique conditions of a specific coastal area and with a new satellite sensor. This long-standing barrier was finally removed in 2020 when the IHO, a global authority on hydrographic standards, published Edition 6 of the 'IHO Standards for Hydrographic Surveys'. This updated standard officially recognized SDB as a valid method for hydrographic surveys by specifying the horizontal and vertical accuracies that could be achieved. This landmark publication was a turning point, marking SDB's transition from a scientific curiosity to an officially sanctioned hydrographic tool. Before the commencement of this research, the Office of Navigation, Hydrography and Oceanography lacked the internal capability to extract bathymetry using the SDB methodology. The successful outcomes of this study have demonstrably built confidence in both the Göktürk-1 data source and the SDB application domain. As a direct result of this research, Office of Navigation, Hydrography and Oceanography is now poised to incorporate SDB into its official nautical chart production lines for the first time, representing a significant advancement in the country's hydrographic capabilities and a concrete validation of the thesis's findings. This achievement is a testament to the practical applicability of the research and its potential to enhance maritime safety and efficiency.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    389359

    Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme

    Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery

    İSMAİL ÇÖLKESEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  2. Tez No

    849758

    Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ile çok zamanlı hava ve uydu görüntüleri kullanılarak mısır (Zea mays) türlerinin fenoloji tabanlı sınıflandırılması

    Phenology- based classification of maize (Zea mays) species using multi̇- temporal aerial and satellite imagery with advanced machine learning techniques

    OSMAN YAVUZ ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN

  3. Tez No

    857894

    Gıda güvenliği bağlamında coğrafi bilgi teknolojilerinden yararlanılması: Manisa örnekleminde tarımsal ürünlerin parsel bazlı tespit edilmesi

    Using geographical information technologies in the context of food security: Parcel-based determination of agricultural products in Manisa sample

    İBRAHİM TAŞCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    CoğrafyaEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÇABUK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RESUL ÇÖMERT

  4. Tez No

    704934

    Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti

    Target detection in satellite images using deep learning

    VAZIRKHAN TARVERDIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  5. Tez No

    677471

    Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach

    Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması

    BURAK EKİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

Geri Dön