Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4224
Başlık: | Görüntü kaynaştırma yöntemlerinde performans analizi |
Diğer Başlıklar: | Performance analysis on image fusion methods |
Yazarlar: | Yılmaz, Volkan |
Anahtar kelimeler: | Uzaktan Algılama, Görüntü Kaynaştırma, Görüntü Sınıflandırma, Doğruluk Analizi, Metrikler;Remote Sensing, Image Fusion, Image Classification, Accuracy Assessment, Quality Metrics |
Yayın Tarihi: | Ara-2012 |
Yayıncı: | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü |
Özet: | Görüntü 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. |
URI: | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4224 |
Koleksiyonlarda Görünür: | Harita Mühendisliği |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
324626.pdf | 10.77 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.