Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve segmentasyon yöntemleri kullanarak şehir atlaslarının hazırlanması: kafan örneği
Preparation of urban atlases using high-resolutionsatellite images and segmentation methods: The case of kafan
- Tez No: 970684
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uydu Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Triplesat (Beijing-2) yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve OpenStreetMap (OSM) vektör verileri kullanılarak Ermenistan'ın Kafan şehri için tematik bir arazi kullanım haritası üretilmiştir. Çalışmanın amacı, Avrupa Çevre Ajansı tarafından geliştirilen Avrupa Şehir Atlası sınıflandırma sistemine dayanarak, nesne tabanlı görüntü analizi (OBIA) yöntemiyle yüksek doğrulukta arazi kullanım bilgisi elde etmektir. Çalışmada, öncelikle görüntü segmentasyonu işlemi gerçekleştirilmiş, ardından örnek tabanlı bir sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak sınıflar başarıyla oluşturulmuştur. Sınıflandırma sürecinde NDVI, parlaklık ve alan gibi öznitelikler temel alınmış; yol ve su gibi sınıflar OSM vektör verileri yardımıyla belirlenmiştir. Doğruluk analizi için QGIS yazılımı kullanılarak rastgele 240 kontrol noktası oluşturulmuş ve bu noktalar Google Earth, Google Maps gibi platformlardan görsel yorumlamayla doğrulanmıştır. Çalışma sonucunda %96,25 genel doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin nesne tabanlı analiz yöntemleri ile birleştirildiğinde, karmaşık kentsel alanlarda yüksek doğrulukta tematik haritalar üretilebileceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma, Avrupa Şehir Atlası sınıflandırma sisteminin Avrupa dışındaki bölgelerde de başarıyla uygulanabileceğini ortaya koymakta ve benzer yöntemlerin Azerbaycan gibi ülkelerde de şehir atlası üretimi için kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, a thematic land use map was produced for the city of Kapan, Armenia, using high-resolution Triplesat (Beijing-2) satellite imagery and OpenStreetMap (OSM) vector data. The aim of the study is to obtain high-accuracy land use information through object-based image analysis (OBIA), based on the classification system developed by the European Environmental Agency under the European Urban Atlas project. Initially, multiresolution segmentation was performed on the imagery, followed by the successful creation of classes using a sample-based classification approach. Attributes such as NDVI, brightness, and area were utilized for classification, while road and water classes were delineated using OSM vector data. For the accuracy assessment, 240 random control points were generated in QGIS and validated through visual interpretation using platforms such as Google Earth and Google Maps. As a result, an overall accuracy of 96,25% was achieved. The findings demonstrate that combining high-resolution satellite imagery with object-based methods can produce highly accurate thematic maps even in complex urban environments. Furthermore, this study reveals that the European Urban Atlas classification system can be successfully applied outside Europe, suggesting its potential use for generating urban atlases in neighboring countries such as Azerbaijan.
Benzer Tezler
- Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak şehir alanlarının incelenmesi
Investigation of city areas using high-resolution satellite data
RAZİYE HALE TOPALOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Determination and classification of impervious surfaces and their density levels with different techniques and data integrations
Su geçirmez yüzeylerin ve bunların yoğunluk derecelerinin farklı yöntem ve veri entegrasyonları ile belirlenmesi ve sınıflandırılması
BERİL VAROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Temporal change detection analysis using landsat and sentinel satellite images: A case study-Igneada floodplain forest national park
Landsat ve sentinel uydu görüntüleri kullanılarak zamansal değişim analizi: İğneada longoz ormanları örneği
MERVE TOKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Land cover segmentation of very high-resolution remotely sensed data using CNN and transformer models
Transformer ve CNN modelleri kullanarak çok yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin arazi örtüsü segmentasyonu
CENGİZ AVCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL