Çok yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından derin ögrenme yöntemi ile bina bölütlemesi
Building segmentation from very high resolution aerial imagery using deep learning
Yazar: NURAN ASLANTAŞ
Danışman: PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Derin öğrenme = Deep learning ; Hava fotoğrafları = Aerial photographs ; Oylama = Voting ; Veri setleri = Data sets ; Yüksek çözünürlük = High definition

Özet:
Güncel bina ayak izi haritaları, sürdürülebilir kentsel planlama, akıllı ¸şehir
uygulamaları ve kentsel yayılma izleme gibi coğrafi uygulamalar için yüksek talep ˘
görmektedir. Plansız büyüme ve yerleşme, ekolojik dengenin bozulması, doğal ˘
afetlerin verdiği zararların artması, verimli toprakların tahribi, kuraklık gibi birçok ˘
soruna neden olmaktadır. Kentsel büyümenin analizi ve izlenmesi, hızlı kentleşme
alanlarında kentsel planlama, çevre yönetimi ve sürdürülebilir kalkınma için önemli
bir konudur. Uzaktan algılama ve yapay zeka teknolojilerindeki son gelişmeler,
hızlı, güvenilir ve doğru bina ayak izi haritaları elde etmek için büyük fırsatlar ˘
sunmaktadır. Çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları, çeşitli ˘
bina tiplerine sahip ¸şehirler için otomatik yaklaşımlarla bina ayak izlerini elde etmek
için zengin konumsal bilgi kaynaklarıdır. Erişimli sinir ağları, son zamanlarda uydu ˘
görüntülerinden bina ayak izlerini başarılı bir ¸şekilde elde etmek için kullanılmıştır.
Ancak, yüksek çözünürlüklü verilerden bölütleme olusturmak, karmaşık arka planlar
ve heterojen veri yapısı nedeniyle hala zorlu bir iştir. Bu sorunların üstesinden gelmek
için derin ögrenme teknikleri faydalı yaklaşımlar haline gelmiştir. Bu çalışmada, ˘
bina bölütlemesi için DeepLabV3+, Unet++, Pix2pix, Özellik Piramit Ayı (FPN), ˘
Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (PSPNet) mimarileri ve Çoğunluk Oylaması yönteminin ˘
performansının araştırılması amaçlanmıştır. Mimarilerin hiper parametreleri, doğru ˘
sonuçlar elde etmek için ampirik olarak test edilmiş ve seçilmiştir. Eğitim ve test ˘
için 0,075 ila 0,3 m uzamsal çözünürlüğe sahip Wuhan Üniversitesi Bina Veri seti ˘
kullanılmıştır. Giriş görüntüleri 512 x 512 pikseldir. Yapılan deneylerde elde
edilen test veri setindeki doğruluk değelindirme sonuçları, DeepLabV3 ˘ + için en
yüksek birleşim üzerinden ortalama kesişim (IoU) değeri %90,22, Unet ˘ ++ için
%91,01, Pix2pix için %83,50, Özellik Piramit Agı (FPN) için % 88,90, Piramit ˘
Sahne Ayrıştırma Ayı (PSPNet) %88,20 ve Çoğunluk Oylaması için %91,06'ya ˘
ulaştığını göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, derin öğrenme mimarilerinin çok ˘
yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından bölütleme oluşturma konusunda oldukça ˘
yetenekli olduğunu göstermektedir. Ayrıca, 5 farklı derin öğrenme mimarisi ˘
kullanılarak uygulanan çoğunluk oylaması yöntemi en yüksek değere ulaşmıştır.

Abstract:
Up-to-date building footprint maps are of high demand for geographical applications
such as sustainable urban planning, smart city applications and urban sprawl
monitoring. Unplanned growth and settlement cause many problems such as
deterioration of ecological balance, increase in damage from natural disasters,
destruction of fertile lands, and drought. Analysis and monitoring of urban growth is
an important issue for urban planning, environmental management, and sustainable
development in areas of rapid urbanization. Recent advancements on remote sensing
and artificial intelligence technologies provide great opportunities to obtain rapid,
reliable, and accurate building footprint maps. Very high-resolution satellite images
and aerial images are rich data sources of spatial information for obtaining building
footprints with automated approaches for cities with a variety of building types.
To overcome these problems, deep learning techniques became useful approaches.
In this study, it is aimed to investigate the performance of DeepLabV3+, Unet++,
Pix2pix, Feature Pyramid Network (FPN), Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)
architectures and Majority Voting method for building segmentation. The hyper
parameters of the architecture have been tested and selected empirically to obtain
accurate results. The Wuhan University (WHU) Aerial Building Dataset with a spatial
resolution of 0.075 to 0.3 m is used for training and testing. Input images are
cropped to 512 x 512 pixels. The accuracy assessment results on the test dataset
show that mean intersection over union (IoU) reached 90.22% for Deeplabv3+, 91.01
for Unet++ 83.50% for Pix2pix 88.90% for Feature Pyramid Network (FPN), 88.20%
for Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet) and 91.06% for majority voting. The obtained results show that deep learning architectures are highly capable for building
segmentation from very high-resolution aerial imagery. In addition, it was observed
that the majority voting method applied using 5 different deep learning architectures
reached the highest value.