CBS-uzaktan algılama entegrasyonu ve örnek uygulama: Uydu görüntülerinden detay ve otomatik öznitelik tespiti
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2012-07-24
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Harita üretim süreci hem zaman alan hem de yoğun emek isteyen bir süreçtir. Uydu görüntüleri ya da hava fotoğrafları gibi temel altlıkların yanı sıra raster haritalar ve detay bilgisi gibi elde mevcut diğer yardımcı kaynakların da kullanımı ile başlayan ve çeşitli adımları içeren bu süreç içerisinde en çok zaman alan, detay tanımlama işlemidir. Bu işlem sırasında operatör genellikle mevcut materyaller çerçevesinde göz ile karar vermektedir. Ancak, detay tespiti üzerine yapılan araştırmalar detaya ilişkin yansıma değerlerinin çeşitli analiz yöntemleri ile kolaylıkla analiz edilebileceğini, böylece çıplak göz ile elde edilemeyecek birçok bilginin tespit edilebileceğini göstermiştir. Bu tez çalışmasında uydu görüntülerinden detay ve bu detaylara ilişkin özniteliklerin tespit edilmesinde kullanılabilecek sınıflandırma ve bazı karar yöntemleri araştırılmıştır. Böylece harita üretiminde en çok zaman alan karar verme sürecine yardımcı olabilecek detay çıkarım yöntemleri ve bunların doğrulukları değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, farklı uydu görüntüleri için piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin doğruluğu araştırılmış, her bir detay sınıfının elde edilmesinde en uygun olan uydu görüntüsü ve sınıflandırma tekniğinin belirlenmiştir. Sonuç olarak, hem uzaktan algılama hem de coğrafi bilgi sistemleri bilgisini içeren çok disiplinli bir çalışma gerçekleştirilmiştir.
Map production is a procedure that both time consuming and labor intensive. It is starting with the use of satellite images and aerial photos which are basic material and raster maps and feature information which are extra and available. The most time consuming step in these process is feature description. In this process, operators are generally decided with their eyes by using materials. Recent researches on feature description show that pixel values can be analyzed easily with some techniques so that more information can be found which can not achieved with naked eye. In this study, some classification and decision methods are investigated that can be used for feature and attribute extraction from images. Some feature extraction methods and their accuracies are evaluated that could help map production process which is the most time consuming. Within this context, pixel based and object based classification methods and their accuracies are searched from different images. The best suitable image and method for each class are identified. Finally, a multidisciplinary work is carried out which have remote sensing and geographic information system.
Map production is a procedure that both time consuming and labor intensive. It is starting with the use of satellite images and aerial photos which are basic material and raster maps and feature information which are extra and available. The most time consuming step in these process is feature description. In this process, operators are generally decided with their eyes by using materials. Recent researches on feature description show that pixel values can be analyzed easily with some techniques so that more information can be found which can not achieved with naked eye. In this study, some classification and decision methods are investigated that can be used for feature and attribute extraction from images. Some feature extraction methods and their accuracies are evaluated that could help map production process which is the most time consuming. Within this context, pixel based and object based classification methods and their accuracies are searched from different images. The best suitable image and method for each class are identified. Finally, a multidisciplinary work is carried out which have remote sensing and geographic information system.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Özellik çıkarım, Doğruluk analizi, Sınıflandırma, Uydu görüntüsü, Uzaktan algılama, Accuracy assessment, Classification, Feature extraction, Image, Remote sensing
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Boyacı, D. (2012). CBS-uzaktan algılama entegrasyonu ve örnek uygulama: Uydu görüntülerinden detay ve otomatik öznitelik tespiti. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya.
