Uydu Verilerinin Obje Temelli BulanÄ±k MantÄ±k YÃ¶ntemi Ä°le ...

More documents

Recommendations

Info

Sınıf hiyerarşisi, sınıfların semantik gruplamasını destekler. Bu farklı özelliklerdekisınıfların, semantik anlamca üst bir genel sınıfa atanmasında kullanılabilir. Bubağlamda, üst sınıf, kendi açık sınıf tanımlamalarına ihtiyaç duymaz. Kentsel yeşil alanve kentsel geçirimsiz, örneğin kentsel sınıfı altında gruplandırılabilir. Bu durumunkendine özgü bir avantajı, üst sınıfla olan kontekst ilişkileri tarif etmektedir: kentselsınıfı içinde olmak hem kentsel geçirimsizi hem de kentsel yeşili gösterir. Bunlara ekolarak, sınıf hiyerarşisi, kalıtsal olarak sınıf tanımlamalarının, alt sınıflara geçmesinisağlar. Örneğin yeşil alan gibi bir sınıf, sınıf tanımlamalarını, kentsel yeşil veya kırsalyeşil gibi alt sınıflara kalıtsal olarak geçirerek değiştirilebilir. Bu bilgi tabanının şeklinioluşturur yani, bir sınıfın tanımlamasının detay seviyesi arttıkça, hiyerarşi kollarıderinleşir. Bu imkânlarla, sınıf hiyerarşisi şaşırtıcı semantik zenginlikte, iyi kurulmuş birbilgi tabanının, etkin bir şekilde oluşturulmasını sağlar. Bulanık mantıkla birlikte bunesne tabanlı görüntü analizi yaklaşımına çok fazla güç katar. Burada dikkat edilmesigereken en önemli husus; sınıf hiyerarşisinin farklı bir şey olduğu ve görüntü nesnesihiyerarşisinden bağımsızlığıdır. Sonunda, nesnelerin şekilleri, sınıflandırmayla ve bilgitabanlı segmentasyonla geliştirilebilir. Genellikle bu yeni özellikli ve semantik ilişkili,sırasıyla, yeni üretilen özelliklerine göre sınıflandırılan yeni nesnelere yol açar [60].<strong>Obje</strong> temelli yöntem ile yapılan sınıflandırmanın en önemli özelliklerinden biri degörüntüden nesne yakalanabilmesidir. Bunun için öncelikle görüntü analizi yapılmalıdır.Görüntü analizi yapılırken kullanılan bilgiler kendi arasında pikseller ve nesneler olmaküzere ikiye ayrılır. Piksellerde sadece renk ögesi kullanılırken nesnelerde; renkistatisliği, şekil, boyut, doku ve içerik kullanılmaktadır. Bu sebeple obje temelli yöntemnesneye dayalı sınıflandırmadır ve piksellere dayalı yönteme oranla çok daha sağlıklısonuçlar vermektedir. Şekil 3.10 ‘da bu çok daha ayrıntılı olarak görünmektedir;43
Şekil 3.10 Ecognition ile nesneye dayalı sınıflandırma [16]Sonuç olarak:Şekil 3.11 <strong>Obje</strong> temelli sınıflandırma yönteminin Çalışma Özeti [16]44
Page 1 and 2:
T.C.YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Page 3 and 4: İÇİNDEKİLERivSayfaŞEKİL LİST
Page 6 and 7: Şekil 5. 9 Segmente edilmiş gör
Page 8 and 9: ÖZETUYDU VERİLERİNİN OBJE TEMEL
Page 10 and 11: ABSTRACTOBJECT BASED CLASSIFICATION
Page 12 and 13: BÖLÜM 1GİRİŞ1.1 Literatür Öz
Page 14 and 15: kesimlerinde kıyı çizgisinden so
Page 16 and 17: [16]. Uzaktan algılama verilerinin
Page 18 and 19: 6. Meteoroloji (atmosfer dinamikler
Page 20 and 21: olanaklı hale gelmiştir. Uzaya a
Page 22 and 23: Şekil 2.1 Elektromanyetik Spektrum
Page 24 and 25: Enerjinin kaydolduğu belirli bir b
Page 26 and 27: 2.4.5 Verinin İletimi, Alınması
Page 28 and 29: Şekil 2.6 Yeryüzünden alınan bi
Page 30 and 31: üzerinde aynı noktadan 24 günde
Page 32 and 33: Çizelge 2.5 Ikonos GEO ürün seç
Page 34 and 35: QuickBird 2 bir görüntüyü (17km
Page 36 and 37: Corona’nın keşif kameraları, a
Page 38 and 39: -TM(Thematic Mapper, Tematik Harita
Page 40 and 41: 3.4 Landsat 4 ve 5Landsat- 4 ve -5
Page 42 and 43: Çizelge 3.3 Landsat-7 ETM+ algıla
Page 44 and 45: yükseklik 705 km civarındadır. A
Page 46 and 47: toplam 5 banda (10-11-12-13-14) sah
Page 48 and 49: - Fotogrametrik yöntemle harita ü
Page 50 and 51: Şekil 3.7 Görüntü segmentasyonu
Page 52 and 53: • Renk / Biçim (Color / Shape):B
Page 56 and 57: 3.6 Kullanılan Uydu VerileriSunula
Page 58 and 59: Şekil 3.15 Alaçatı Körfezi Aste
Page 60 and 61: Kıyı alanı boyunca volkanik kaya
Page 62 and 63: Buna göre alan çeşitli eğimlerd
Page 64 and 65: BÖLÜM 5ÇALIŞMA YÖNTEMİ5.1 Gö
Page 66 and 67: Şekil 5.1 Kontrol noktalarının C
Page 68 and 69: Şekil 5.2 Landsat 1975 görüntüs
Page 70 and 71: görüntülenmesinde kullanılan
Page 72 and 73: Sonraki aşamada algoritma değişi
Page 74 and 75: Temel olarak işlemler aynı şekil
Page 76 and 77: Şekil 5.9 Segmente edilmiş görü
Page 78 and 79: Sediment bölgesinde 1963 Corona (r
Page 80 and 81: Obje tabanlı sınıflandırmanın
Page 82 and 83: aralıkları birbirleriyle benzerli
Page 84 and 85: 1+)/*Density+ formülü geliştiril
Page 86 and 87: Şekil 5.18 1975 Lansat görüntüs
Page 88 and 89: 52; 2%681; 30%215;10%1297; 58%yerle
Page 90 and 91: Çalışmada orta ve yüksek çöz
Page 92 and 93: KAYNAKLAR[1] Bayram, B., Acar, U.,
Page 94 and 95: [23] Department of Environment (DoE
Page 96 and 97: [53] ERSDAC, (2003). ASTER Referenc
show all

Uydu Verilerinin Obje Temelli BulanÄ±k MantÄ±k YÃ¶ntemi Ä°le ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?