Çok Ölçekli Kartografik Gösterimlerde Mekansal Bilginin Nicelik Analizi

dc.contributor.advisor İpbüker, Cengizhan tr_TR
dc.contributor.author Bilgi, Serdar tr_TR
dc.contributor.authorID 438664 tr_TR
dc.contributor.department Geomatik Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Geomathic Engineering en_US
dc.date 2012 tr_TR
dc.date.accessioned 2012-07-26 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-05-14T14:10:57Z
dc.date.available 2015-05-14T14:10:57Z
dc.date.issued 2013-01-09 tr_TR
dc.description Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012 tr_TR
dc.description Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, haritaların, içerdikleri mekansal bilgi miktarının nicel bir ölçüt kullanılarak belirlenmesine yönelik araştırmalar ve uygulamalar yapılmıştır. Mekansal bilgi miktarının ölçülmesi amacıyla önerilen yöntemlerden istatistiksel, topolojik ve metrik yöntemlerin geçerliliği araştırılmıştır. Çalışmada ilk araştırılan yöntem olan istatistiksel yöntemin hesap algoritmasını oluşturan entropi teoreminde temel bileşen obje sayılarıdır. Bu nedenle çalışma verisi olarak seçilen analog haritalar ve uydu görüntü haritaları üzerinde obje sayılarının gerçekçi olarak belirlenmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalar kapsamında Matlab yazılımı görüntü işleme modülünde kenar belirleme (edge detection) yöntemlerinden Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian, Zero-Cross ve Canny ve eşik değer (thresholding) yöntemlerinden temel, bant ve yüzde eşik değer yöntemleri ile uygulamalar yapılmış, sonuçlarına yer verilmiştir. Sonrasında sınıflandırma yöntemlerinden kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma ile farklı görüntüler üzerinde uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Kontrollü sınıflandırma uygulamalarında, destek vektör makineleri (DVM) yöntemi ve lineer olmayan verinin sınıflandırılması için geliştirilen bir yöntem olan destek vektör seçme ve adaptasyon (DVSA) yöntemi araştırılmıştır. Bu amaçla DVSA algoritmasına eğitim ve test verisi hazırlayan, DVSA yöntemi ile sınıflandırılan görüntüdeki piksellerin koordinatlarını merkez alarak Voronoi diyagramları çizen bir program derlenmiş ve sınıflandırma uygulamalarında kullanılmıştır. Çalışmada bir diğer mekansal bilgi ölçme yöntemi olan topolojik yöntem üzerine araştırmalar ve farklı haritalar üzerinde uygulamalar ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Topolojik yöntemden sonra haritada yer alan harita işaretlerinin kapladığı alan ve etrafındaki boşluk miktarları ile ilintili yeni bir kavram olan metrik yöntem araştırılmış ve farklı örnek haritalar üzerinde testler ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Çalışmanın sonucu; farklı kartograflar veya otomatik genelleştirme yazılımları ile üretilen farklı genelleştirme çözümleri arasında metrik yöntem ile bir karşılaştırma yapılabileceğidir. Günümüzde başka kartografik genelleştirme değerlendirme algoritmalarının geliştirilmesi gerektiği noktada, metrik yöntem, bu eksikliği gidermek yolunda yapılan bir çalışma olarak da değerlendirilmelidir. tr_TR
dc.description.abstract In this study, quantitative measures for spatial information of maps were analyzed with some experimental evaluations by using quantitative criterion. Feasibility of statistical, topological, and metric methods that are used in order to measure quantity of spatial information, were investigated. Number of the objects is the basis component for Entropy theorem which forms the computation algorithm of statistical method that was investigated firstly in the PhD dissertation. The importance of number of the objects caused doing some research in order to evaluate analog and remote sensing image maps for counting the object numbers correctly in this study. Within this context, Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian, Zero-Cross and Canny edge detection methods and basic, band and percentile (P-tile) thresholding methods were used in Matlab software and tested with some applications. Following the classification methods several applications were employed on different images by using supervised and unsupervised classification methods. Within the supervised classification applications, support vector machines (SVM) algorithm which has gained broad usage within the study area in recent years is studied. In addition, the tool also employed support vector selection and adaptation (SVSA) method which provides functionality to classify the non-linear data. To be able to use those methods within the dissertation, a program code was formed in Matlab that prepares training and test data to SVSA algorithm and draws Voronoi diagrams assuming as the center (origin) of the pixel’s coordinates on the classified images. The program code was also used within the classification processes. Topologic method, another spatial information measurement method, was also studied within the applications and made comparisons by using different maps. Metric method, a similar method to Entropy theorem, was also studied, applied, and made comparisons through using different sample maps. The method relates the area of map objects and the amount of the space around them. As a result of the study, it is found that the metric method can be used to compare different generalized maps which were produced by different cartographers or different automatic generalization software. More evaluation algorithms must be developed for cartographic generalization contemporary, within this context, the study must be thought for making up this deficiency. en_US
dc.description.degree Doktora tr_TR
dc.description.degree PhD en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/1677
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Entropi tr_TR
dc.subject İstatistiksel Bilgi tr_TR
dc.subject Topolojik Bilgi tr_TR
dc.subject Metrik Bilgi tr_TR
dc.subject Voronoi Diyagramları tr_TR
dc.subject Entropy en_US
dc.subject Statistical information en_US
dc.subject Topological information en_US
dc.subject Metric information en_US
dc.subject Voronoi diagrams en_US
dc.title Çok Ölçekli Kartografik Gösterimlerde Mekansal Bilginin Nicelik Analizi tr_TR
dc.title.alternative Quantitative Analyzing Of Spatial Information In Multi-scale Cartographic Representations en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
12908.pdf
Boyut:
12.06 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama