Uydu Görüntülerinin Piksel Ve Nesne Tabanlı Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması (doğu Trakya Bölgesi Örneği)

dc.contributor.advisor Maktav, Derya tr_TR
dc.contributor.author Bayburt, Serdar tr_TR
dc.contributor.department Geomatik Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Geomathic Engineering en_US
dc.date 2009 tr_TR
dc.date.accessioned 2009-07-02 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-05-14T14:13:45Z
dc.date.available 2015-05-14T14:13:45Z
dc.date.issued 2009-07-02 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2009 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada çeşitli uydu görüntülerinin farklı yöntemlerle sınıflandırılmasıyla oluşturulan arazi örtüsü ve arazi kullanımı haritalarının sonuçları incelenmiştir. Yaygın olarak kullanılan piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden en yüksek olabilirlik sınıflandırıcısı, yüksek ve orta çözünürlüklü uydu görüntülerine uygulanmıştır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden olan Ikonos ve SPOT 5’de piksel boyutunun küçülmesiyle sınıflar arası spektral ayırt edilebilirlik düşmüş ve bu da sınıflandırma sonuçlarına yansıyan birtakım sorunların oluşmasına neden olmuştur. Buna karşın orta çözünürlüklü Landsat görüntüsünde ise aynı yöntem %7’lik bir farkla daha başarılı sonuç vermiştir. Diğer taraftan nesne tabanlı sınıflandırma, piksel tabanlı olana göre Ikonos görüntüsü için %62’ye karşın %79’la, SPOT 5 görüntüsü için ise %67.5’e karşın %86’lık bir doğrulukla daha iyi sonuç vermiştir. Nesne tabanlı sınıflandırmanın anahtar adımı olan segmentasyonda en uygun ölçek parametresini seçebilmek için piksel tabanlı sınıflandırmada sınıf ayırt edilebilirlik indeksi olarak bilinen öklit uzaklığı (Eucliedan Distance: ED) yardımıyla yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Piksel ve daha büyük ölçek seviyelerindeki ED değerleri arasındaki bu karşılaştırma, segmente edilen nesneleri en iyi sınıflandırma doğruluğuna ulaştıran bir potansiyel olan en uygun ölçeğin belirlenmesine yardımcı olmuştur. Landsat TM (30m), SPOT 5 (2.5m pan-sharpaned) ve Ikonos (4m multispektral) görüntüleri için ilgili çalışma alanlarında piksel ve nesne tabanlı olmak üzere toplam altı adet sınıflandırma ve doğruluk analizi yapılarak sonuçlar irdelenmiş ve arazi örtüsü haritalanması konusunda bazı önerilerde bulunulmuştur. tr_TR
dc.description.abstract In this study, results of the land-cover and land-use maps obtained by classifying the several satellite images have examined in different methods. Maximum likelihood classifier which is one of the most popular pixel-based classification method have applied to the middle and high spatial resolution images. Smaller pixel size and poor spectral seperability affect the classification results badly for the high resolution Ikonos and SPOT 5 images. In contrast to this the required success have achieved for the middle spatial resolution Landsat images with 81% accuracy. On the other hand in accordance with the pixel-based one object-based classification has resulted with the 17% extra accuracy for the Ikonos images and 19% extra accuracy for the SPOT 5 images. Specifically for object segmentation, which is the key step in object-based classification, a new method has been developed to choose the optimal scale parameter with the aid of Euclidean distance (ED), a well known index of class seperability in traditional pixel-based classification. A comparison of ED values at the pixel level and the series of larger scales assisted us to determine an optimal scale at which the segmented objects have the potential to achieve the best classification accuracy. In total six classifications and accuracy assessments have completed in study areas by using pixel and object based classification included with the Landsat TM (30m), SPOT 5 (2,5m pan-sharpaned) and Ikonos (4m multispektral) images. Some suggestions have been proposed by analysing the results. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/1741
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 Nesne tabanlı sınıflandırma tr_TR
dc.subject Obje tabanlı sınıflandırma tr_TR
dc.subject Ikonos tr_TR
dc.subject SPOT tr_TR
dc.subject Bulanık Mantık tr_TR
dc.subject Object based classification en_US
dc.subject Pixel based classification en_US
dc.subject Ikonos en_US
dc.subject SPOT en_US
dc.subject Fuzzy logic en_US
dc.title Uydu Görüntülerinin Piksel Ve Nesne Tabanlı Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması (doğu Trakya Bölgesi Örneği) tr_TR
dc.title.alternative Comparison Of The Pixel-based And Object-based Classification Results Of Satellite Imageries (case Of Eastern Thrace) en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
9723.pdf
Boyut:
13.02 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