Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4224
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorYılmaz, Volkan-
dc.date.accessioned2022-06-23T06:56:34Z-
dc.date.available2022-06-23T06:56:34Z-
dc.date.issued2012-12-
dc.identifier.urihttp://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4224-
dc.description.abstractGörüntü kaynaştırma konumsal çözünürlüğü yüksek olan bir görüntüdeki konumsal detayların konumsal çözünürlüğü düşük olan görüntülere transfer edilmesidir. Farklı görüntü kaynaştırma yöntemleri farklı kalitede kaynaşmış görüntüler sunmaktadır. Bu yöntemlerden bazıları düşük konumsal çözünürlüklü görüntünün spektral yapısını bozabilmektedir. Literatürde kaynaştırılmış görüntülerin konumsal ve spektral kalitelerinin belirlenmesinde kullanılan bazı metrikler bulunmaktadır. Bu metrikler bazı dezavantajlarından dolayı özellikle kaynaştırılmış görüntünün spektral kalitesini gerektiği şekilde ölçemeyebilmektedirler. Bu çalışmadaki amaç kaynaştırılmış görüntülerin spektral kalitelerinin sınıflandırma sonrası doğruluk analizleriyle ortaya koyulmasıdır. Bu amaçla pilot bölgelere ait Worldview-2, Landsat ETM+ ve Ikonos çok bantlı görüntüleri kendi pankromatik bantlarıyla, bir başka Ikonos görüntüsü ise Quickbird pan-sharpened görüntüsüyle 11 kaynaştırma yöntemi kullanılarak kaynaştırılmıştır. Bu yöntemler IHS, CN, HPF, PCA, Multiplicative, Ehlers, Brovey, Dalgacık Dönüşümü, Gram-Schmidt, Kriter Tabanlı Kaynaştırma yöntemi ve literatüre yeni katılan bir yöntemdir. Kaynaştırılan görüntüler aynı imzalar kullanılarak 6 sınıflandırma yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Bu yöntemler En Yakın Mesafe, İkili Kodlama, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman, Maksimum Benzerlik ve Yapay Sinir Ağları yöntemleridir. Kaynaştırılmış görüntüler için bazı metrikler uygulanmıştır. Sınıflandırma sonuçları ve metrikler birlikte değerlendirildiğinde HPF yönteminin konumsal detayı arttırırken bu çalışma kapsamındaki görüntülerin spektral yapısına minimum zarar veren yöntem olduğu belirlenmiştir.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherKaradeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectUzaktan Algılama, Görüntü Kaynaştırma, Görüntü Sınıflandırma, Doğruluk Analizi, Metriklertr_TR
dc.subjectRemote Sensing, Image Fusion, Image Classification, Accuracy Assessment, Quality Metricstr_TR
dc.titleGörüntü kaynaştırma yöntemlerinde performans analizitr_TR
dc.title.alternativePerformance analysis on image fusion methodstr_TR
dc.typeThesistr_TR
Koleksiyonlarda Görünür:Harita Mühendisliği

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
324626.pdf10.77 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.