Uzaktan algılamalı görüntülerin bant çıkarımı ve matematiksel biçim bilim ön işlemleri kullanılarak sınıflandırılması
The classification of remote sensed images with band extraction and mathematical morphology preprocessing operations
- Tez No: 213262
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BANU DİRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Morfoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Morphology
- Anahtar Kelimeler: Matematiksel morfoloji, Morfolojik analiz, Sınıflama yöntemleri, Sınıflandırma, Uzaktan algılama, Mathematical morphology, Morphological analysis, Classification methods, Classification, Remote sensing
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hiperspektral görüntüler, uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak elde edilen ve geniş bir bant aralığından alınan yüzlerce imgeyi içerir. Bu imgeler kullanılarak, görüntüyü oluşturan her bir piksel için dalga boyuna bağlı olarak kesikli olmayan bir spektrum bilgisi oluşur. Bu spektrumlardan yararlanarak, sınıflandırma için gerekli olan bilgilerde artış sağlanmaktadır. Bu da sınıflandırma aşamasında, başarımı daha yüksek sonuçlar elde edilmesini olanaklı kılar.Hiperspektral görüntülerin, çok fazla tekrar eden bilgi içermesi nedeniyle son zamanlarda birçok uygulamada özellik çıkarımı yöntemleri kullanılarak bant azaltma yapılmaktadır. Bu yöntemlerin içinden, Temel Bileşen Analizi (TBA), bu çalışmada sınıflandırma öncesi kullanılan önişlemlerin ilk adımını oluşturmaktadır.Matematiksel biçimbilim işlemeleri ise TBA sonucunda elde edilen bantlardaki uzamsal verilerin ortaya çıkarılması amacıyla kullanılmaktadır. Temel işlemlerden olan açma ve kapama işlemleri, pikseller arası komşuluk ilişkilerini arttırarak sınıflandırma öncesindeki ikinci adımı oluştururlar.Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve İlgililik Vektör Makineleri (İVM), sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Daha önceki çalışmalarda bahsedilen DVM ile sınıflandırma başarımının arttırılması ve İVM ile bir karşılaştırması gözlemlenmiştir. DVM ve İVM sınıflandırma performansını artırmak ve sınıflandırma hesapsal yükünü azaltmak üzere, sınıflandırma öncesi hiperspektral görüntülere Temel Bileşen Analizi (TBA) ve biçimbilimsel yöntemler uygulanması önerilmiştir. Ön işlem olarak TBA ile bant sayısı azaltılmakta, biçimbilimsel işlemler ise veri kümelerinin sahip olduğu spektral özellikteki bilgilerin yanısıra, uzamsal özelliğe sahip bilgilerin ortaya çıkması olanaklı kılınmaktadır. TBA sonucu kullanılan her bir banta, biçimbilimsel işlemler uygulanarak, elde edilen bantlar İVM ile sınıflandırmaya sokulmaktadır. Önerilen yöntem, ön-işlem uygulanarak elde edilen düşük bant miktarında İVM sınıflandırmanın, doğrudan İVM ile karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Hyperspectral images contain hundred of images obtained by remote sensing methods and collecting from a large wave length interval. By using these images, for each pixel constituting the image, a continuous spectrum information depending on the wave length is created. The information which is needed for classification is increased by means of these spectrums. This makes possible to augment the classification accuracy at the classification level.As the hyperspectral images have lots of repeating information in itself, on many approaches and applications, the band reduction methods are recently used. Among these methods, the Principal Component Analysis (PCA) is the first step of the preprocessing operation which are mentioned in this thesis.Mathematical morphology operations are used so as to rediscover the spatial information on the bands obtained as a result of PCA. The opening and closing, both are the basic operations of morphology, is the second step by increasing the neighbourhood relation between pixels.In this thesis, the Support Vector Machines (SVM) and Relevance Vector Machines (RVM) are being used as classification methods. Improving of classification accuracy with SVM, mentioned in previous papers, articles and thesis, and comparing SVM and RVM is observed. It is proposed to apply PCA and mathematical morphology operations in order to increase classification performance for both SVM and RVM and also decrease computational load of Relevance Vector Machine (RVM). As preprocessing operations, by using PCA, the number of bands is reduced and by using morphological operations, it becomes possible to use spatial informations of data in additional to the spectral informations that the data has already had. The bands obtained by morphological operations using the results of PCA are processed in RVM. Proposed method shows that the bands obtained after preprocessing is giving better results than the RVM applied to the data directly.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- Devoloping an integrated system for semi-automated segmentation of remotely sensed imagery
Uzaktan algılanmış görüntülerin kesimlenmesi için yarı otomatik bir sistem geliştirimi
EMRE HAMİT KÖK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MUSTAFA TÜRKER
- Monitoring changes in surface mining area
Açık ocak sahasındaki değişimlerin spot uydu görüntüleri kullanılarak izlenmesi
NURAY ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHİM ÖZGENOĞLU
- Elektro-optik ve SAR uydu görüntüleri ile arazi bitki örtüsünün belirlenmesi
Defining land vegetation type using electro-optic and SAR satellite images
FÜSUN BALIK
Doktora
Türkçe
2004
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AYHAN ALKIŞ
- Denizli ve civarının jeolojik özelliklerinin uzaktan algılama yöntemi ile incelenmesi
Investigation of geological features of Denizli and its surroundings by the remote sensing method
NİLÜFER SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeoloji MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HULUSİ KARGI