Geri Dön

Yüksek çözünürlüklü uydu kamerasının makine öğrenmesi ile hizalanması

Alignment of high resolution satellite cameras using machine learning

  1. Tez No: 970663
  2. Yazar: İSMAİL BAŞLAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHİR DURSUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Deep learning
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bir teleskop sisteminin performansı, aynalarının hassas hizalanmasına büyük ölçüde bağlıdır. Günümüzde teleskopların çözünürlükleri ve gördükleri alan arttıkça hizalamanın önemi ve zorluğu artmıştır. Eksen dışı üç aynalı anastigmat (TMA) teleskoplar, karmaşık optik tasarımları nedeniyle bu zorluklara güzel bir örnektir. Eksen dışı bir TMA sistemindeki her bir optik eleman, doğal olarak teorik dış merkezlik ve eğim içerir. Ayrıca, serbest form yüzeyler ve karmaşık yüzey özelliklerine sahip diğer optik bileşenlerin eklenmesi, optik yoldaki başlangıç hizalama doğruluğunun düşük olmasına neden olur. Bu düşük başlangıç doğruluğu, ölçüm gürültüsüyle birleştiğinde, teleskop sistemindeki hizalama hatalarının tahmin edilmesini zorlaştırır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü uydu kamerasının aynalarının hizalama hatalarını tahmin eden sistem geliştirilmiştir. Serbest form yüzeye sahip eksen dışı bir TMA teleskop sistemindeki hizalama hatalarını hesaplamak için makine öğrenmesi yöntemleri ile model geliştirilmişidir. Rastgele eğitim verileri, optik tasarım yazılımı kullanılarak oluşturulmuştur. Bu verilerin eğitimi için evrişimsel sinir ağları, dalgacık dönüşümü gibi yöntemler kullanılarak değişik modeller oluşturulmuştur. Bu modellerin kıyaslaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The performance of a telescope system is largely dependent on the precise alignment of its mirrors. As the resolution and field of view of telescopes increase, the importance and complexity of alignment also grow. Off-axis three-mirror anastigmat (TMA) telescopes serve as a prominent example of these challenges due to their complex optical designs. Each optical element in an off-axis TMA system inherently introduces theoretical eccentricity and tilt. Furthermore, the inclusion of freeform surfaces and other optical components with intricate surface features often results in low initial alignment accuracy within the optical path. This low initial accuracy, when combined with measurement noise, makes it challenging to predict alignment errors in the telescope system. In this study, the computer-aided alignment of mirrors in a high-resolution satellite camera is developed. A model s developed using machine learning methods to estimate alignment errors in an off-axis TMA (Three Mirror Anastigmat) telescope system with freeform surfaces. Random training data were generated using optical design software. Various models are created for training these data using methods such as convolutional neural networks and wavelet transform. A comparison of these models is conducted.

Benzer Tezler

  1. The effect of gravitational clustering on the galaxy evolution

    Çekimsel küreselleşmenin galaksi evrimine etkisi

    TURGAY ÇAĞLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. MURAT HÜDAVERDİ

  2. Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments

    GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma

    ÖMER SEFA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ

  3. Piko uydu görüntüleme sistemi tasarımı ve entegrasyonu

    Design and integration of imaging system of a pico satellite

    TAŞKIN BALTACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. T. BERAT KARYOT

  4. Yüksek çözünürlüklü uydu verileri ve sayısal arazi modeli entegrasyonu ile Tokat karar destek sisteminin kurulması

    Establishment of Tokat decision supportsystem by integration of high resolution satellite images and digital elevation model

    TEKİN SUSAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET AÇLAR

    DOÇ. DR. HÜLYA YILDIRIM

  5. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden tam otomatik yol bilgisi çıkartma ve CBS tabanlı analizi

    Automatic road information extraction and GIS based analysis from high resolution satellite images

    RECEP ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ŞENOL KUŞÇU