Hiperspektral görüntülerde LiDAR destekli spektral bölütleme
LiDAR aided spectral segmentation on hyperspectral images
Yazar: ORHAN TORUN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, hiperspektral görüntüler ile LiDAR (Light Detection and Ranging)
verileri spektral bölütleme yöntemleriyle kayna ¸stırılarak hiperspektral görüntülerin denetlemesiz
bölütlemesi yapılmıştır. Hiperspektral görüntüler normal KYM görüntülerden
farklı olarak yüzlerce bantta görüntü oluştururlar. Bu yüksek boyutlarından ötürü
hiperspektral verileri işlemek büyük problem haline gelmektedir. Bu sebeple, görüntü
işlemede boyut indirgeme ve bölütleme önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada, hiperspektral
görüntülerin bölütlenmesi için herhangi bir ön bilgiye ihtiyaç duymayan spektral bölütleme yöntemleri kullanılmıştır. Hiperspektral görüntüler birçok spektral banda sahip olmasının yanı sıra piksel başına yüksek uzamsal çözünürlüge de sahiptir. Uzamsal ve spektral bilgiler her ne kadar bölütlemeye katkı sağlasalar da aynı sahnede yer alan benzer spektral özelliklere sahip nesnelerin sadece bu bilgiler kullanılarak ayırt edilmesi zorlaşmaktadır. Bu benzer spektral özelliklere sahip nesneler farklı yüksekliklere sahiplerse, yükseklik bilgileri kullanılarak ayırt edilmeleri mümkündür. Ancak, hiperspektral görüntüler herhangi bir yükseklik bilgisi içermemektedir. Bu sebeple, hiperspektral görüntüler ile yükseklik bilgisi içeren başka kaynakların birleştirilmesi, verilen bir sahnedeki nesneler daha detaylı yorumlanabilir. Bu tez kapsamında, LiDAR verilerinden elde edilen yükseklik bilgisi ile hiperspektral görüntülerden elde edilen uzamsal-spektral bilgiler birleştirilerek hiperspektral görüntülerin bölütlenmesi sağlanmıştır. Spektral bölütleme, görüntü hakkında herhangi bir ön bilgiye ihtiyaç duymaması, standart dogrusal cebir yöntemleriyle kolayca çözülmesi ve geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuçlar vermesinden dolayı son yıllarda popüler bir yöntem haline gelmiştir. Hiperspektral görüntüler bölütlemesinde spektral bölütleme yöntemleri olan Düzgelenmiş Kesit (Normalized Cut) ve Schroedinger Özharitalar (Schroedinger Eigenmaps) kullanılmıştır. Bu yöntemlerin kullandıgı benze ¸sim matrisi LiDAR ve hiperspektral veriler
kullanılarak oluşturulmuştur. Özellikle, Nokta Tabanlı Kar ¸sılıklı Bilgi (Pointwise Mutual
Information-PMI) yöntemiyle oluşturulan benzeşim matrisi kullanılarak önemli bölütleme
sonuçları elde edilmiştir. Ayrıca, bu spektral bölütleme yöntemlerinin farklı çözümleri ile oluşturulan bölütleme sonuçları incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Uzamsal ve spektral bilgilerin yanı sıra LiDAR'dan elde edilen yükseklik bilgisinin bölütlemeye sağladığı katkı incelenmiş ve önerilen birleştirme yöntemlerin sonuçları ve mevcut yötemlerle elde edilen bölütleme sonuçları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In this thesis, hyperspectral images and LiDAR (Light Detection and Ranging) data has been fused by using spectral clustering methods in order to obtain unsupervised hyperspectral image segmentation. Hyperspectral Images, unlike ordinary RGB images, contain hundreds of spectral bands. Because of these high dimensions, it becomes a huge problem to process hyperspectral data. For this reason, dimension reduction an segmentation in image processing have an important position. In this work, spectral clustering methods that do not require a prior information are used for segmentation of
hyperspectral images. Hyperspectral images have many spectral bands as well as high spatial resolution per pixel. Although spatial and spectral information contribute to segmentation, it is difficult to distinguish objects with similar spectral characteristics in the same scene using only
this information. If these objects which comprise similar spectral information have different
altitudes, it is possible to distinguish them using elevation information. However,
hyperspectral images do not contain any elevation information. Therefore, hyperspectral
images and other sources of elevation information can be combined to provide a more
detailed interpretation of the objects in a given scene. In this thesis, elevation information
obtained from LiDAR data and spatial-spectral information are fused to provide
hyperspectral image segmentation. Spectral segmentation has become a popular method in recent years because it does not need any priori information about the image, it is easily solved by standard linear algebra methods and gives better results than traditional methods. Normalized Cut and
Schroedinger Eigenmaps, which are spectral clustering methods, have been used in
order to segment hyperspectral images. The affinity matrix used by these methods has
been constructed using LiDAR and hyperspectral data. In particular, significant segmentation
results have been obtained by using the affinity matrix generated by the Pointwise Mutual Information (PMI) method. In addition, the segmentation results generated by different solutions of these spectral segmentation methods have been examined and compared. Besides the spatial and spectral information, the contribution of the elevation information obtained from LiDAR to the segmentation is examined and the segmentation results of the proposed fused methods and the segmentation results of the available methods are compared.