Geri Dön

Yüksek çözünürlüklü planetscope verilerinin otomatik analizi: Python tabanlı açık kaynak kodlu yazılım geliştirilmesi

Automatic analysis of high-resolution planetscope data: Development of python-based open-source software

  1. Tez No: 977756
  2. Yazar: TAHA ALİ KOCA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GORDANA KAPLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Astronomy and Space Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Açık kaynaklı yazılım, NDVI, Planet, Python, Uzaktan algılama, Open source software, NDVI, Planet, Python, Remote sensing
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin analizini kolaylaştırmak amacıyla Python programlama dili kullanılarak açık kaynak kodlu bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, Planet API üzerinden PlanetScope görüntülerine otomatik erişim sağlayarak, kullanıcı tanımlı filtrelere (tarih, bulut oranı vb.) göre verileri indirmektedir. Yazılım, rasterio ve numpy gibi kütüphaneler aracılığıyla Normalize Edilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI) gibi spektral analizleri otomatik olarak gerçekleştirmekte ve plotly kütüphanesi ile sonuçları zaman serisi grafikleri ve CSV formatında görselleştirmektedir. Geliştirilen yazılımın etkinliğini test etmek amacıyla Kırklareli Mahya Dağı'nda belirlenen koordinatlar için Nisan-Mayıs ve Ekim-Kasım 2024 dönemlerine ait NDVI değişimleri incelenmiştir. Analizler, bitki örtüsündeki mevsimsel değişimleri başarıyla ortaya koymuştur. Bu çalışma, uzaktan algılama verilerine erişimi ve bu verilerin işlenme süreçlerini otomatikleştirerek, araştırmacılar için verimli, esnek ve erişilebilir bir analiz aracı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, an open-source software was developed using the Python programming language to facilitate the analysis of high-resolution satellite imagery. The developed system provides automatic access to PlanetScope images via the Planet API, downloading data according to user-defined filters (e.g., date, cloud cover). The software automatically performs spectral analyses, such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), through libraries like rasterio and numpy, and visualizes the results as time-series graphs and in CSV format using the plotly library. To test the effectiveness of the developed software, NDVI changes for the periods of April-May and October- November 2024 were examined for designated coordinates in Mahya Mountain, Kırklareli. The analyses successfully revealed the seasonal changes in vegetation. This study offers an efficient, flexible, and accessible analysis tool for researchers by automating the access to and processing of remote sensing data.

Benzer Tezler

  1. High-resolution soil salinity mapping using machine learning based regression and classification methods

    Makine öğrenimi tabanlı regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak yüksek çözünürlüklü toprak tuzluluğu haritalaması

    AYLİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  2. Kenevir bitkisinin uydu görüntüleri ile makine öğrenimi kullanılarak spektral değerlerinin incelenmesi

    Cannabis sativa L. spectral discrimination using satellite imagery machine learning

    FATİH BIÇAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GORDANA KAPLAN

  3. Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi

    Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images

    AYLİN TUZCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  4. Uzaktan algılama teknikleri ile üretilen tematik haritalar yardımıyla zamansal değişimin belirlenmesinde Corine ve Lucas yöntemlerinden yararlanılması: Trabzon ve Paris örneği

    Using corine and lucas methods in determining the temporal change with the aid of thematic maps produced by remote sensing techniques: Examples of Trabzon and Paris

    SUZAN SADIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriGümüşhane Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM İNAN

    DR. FULYA BAŞAK SARIYILMAZ

  5. İnsansız hava aracı ve planetscope sistemlerinden elde edilen spektral vejetasyon indekslerinin farklı parsel büyüklükleri için kullanım olanakları

    Possibilities of using spectral vegetation indices obtained from unmanned aerial vehicle and planetscope systems for different plot sizes

    MUHAMMET ONUR ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYÜP SELİM KÖKSAL