Uydu görüntülerinde havaalanlarının tespit edilmesi
Detection of airport in satellite images
Yazar: ÜMİT BUDAK
Danışman: PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda uydu görüntülerinden otomatik havaalanı tespiti, askeri ve sivil havacılık
alanlarındaki öneminden dolayı popüler bir konu haline gelmiştir. Ancak binalar, dağlar,
nehirler ve yollar gibi karmaşık arka plana sahip olan bu görüntüler, havaalanlarının tespitini
zorlaştırmaktadır. Ayrıca uydu görüntüleri büyük boyuta sahip olduğundan, hesaplama
maliyetini azaltmak için algoritmanın karmaşıklığını da hesaba katmak oldukça önemlidir.
Bu tez çalışmasında, uydu görüntülerinden otomatik havaalanı tespiti için iki farklı
yaklaşım önerilmiştir.
Birinci yöntemde, öncelikle potansiyel havaalanı aday bölgelerin tespiti için Doğru
Parçası Algılayıcısının (DPA) geliştirdiğimiz versiyonu kullanılmıştır. Daha sonra bu aday
bölgelerden Ölçekten Bağımsız Özellik Dönüşümü (ÖBÖD) ile etkili özellikler çıkarılmış
ve bu özellikler Fisher Vektörü (FV) beslemiştir. FV'de görsel sözlük olarak Gauss Karışım
Modeli (GKM) kullanılmıştır. Tüm Gauss'ların birinci ve ikinci dereceden kısmi türevleri
birleştirilerek FV'ler elde edilmiştir. Özellik vektörü olarak FV kullanılmış ve sınıflandırıcı
aşamasında Destek Vektör Makinesi (DVM) yetkilendirilmiştir. Önerilen yöntemin
performansını değerlendirmek için doğruluk, duyarlılık ve özgüllük kriterleri kullanılmış ve
%94,6'lık doğruluk elde edilmiştir. Önerilen yöntemin başarım üstünlüğü, literatürde daha
önceden önerilmiş diğer çalışmalar ile karşılaştırılarak kanıtlanmıştır. Ayrıca havaalanı aday
bölgelerin tespiti için geliştirdiğimiz DPA'nın, diğer yöntemlere göre daha az hesaplama
maliyetine sahip olduğu karşılaştırmalı olarak doğrulanmıştır.
İkinci yöntemde ise, uydu görüntülerinden havaalanlarının otomatik tespiti için hem
özellik çıkarımı hem de sınıflandırıcı yapısını birlikte barındıran derin Evrişimsel Sinir
Ağlarının (ESA) kullanımı araştırılmıştır. Öncelikle geliştirdiğimiz DPA yöntemi ile aday
havaalanı bölgeleri tespit edilmiştir. Bu bölgeler, önerilen birinci yöntemdeki aday bölgeler
ile aynıdır ve ESA mimarisini eğitmek için kullanılmıştır. ESA modeli, beş evrişim, üç
havuzlama ve üç tam bağlı katmandan oluşmaktadır. Verimli bir mimari oluşturmak için
normalleştirme ve bırakma katmanları da kullanılmıştır. Aşırı uyumu azaltmak için eğitim
verisine ait adaylar, yapay olarak artırılmıştır. ESA performansını değerlendirmek için yine
doğruluk, duyarlılık ve özgüllük kriterleri kullanılmıştır. Önerilen yöntem %95,21'lik
doğruluğa sahiptir ve birinci öneriye göre yaklaşık %1'lik bir başarım artışı sağlanmıştır.

Abstract:
In recent years, automatic detection of airport from satellite images has become a popular
topic due to its importance in military and civil aviation fields. However, these images which
have complex backgrounds such as buildings, mountains, rivers and roads, make it difficult
to identify airports. In addition, since satellite images have a large size, it is crucially
important to consider the complexity of the algorithm to the account in order to reduce the
computational cost.
In this thesis, two different approaches are proposed for automatic airport detection from
satellite images.
In the first method, initially the version of Line Segment Detector (LSD) we developed
is used for the detection of potential airport candidate regions. Then efficient features are
extracted from these candidate regions with Scale Invariant Feature Transform (SIFT). This
features are fed into Fisher Vector (FV). In FV, Gauss Mixture Model (GMM) is used as
visual dictionary. FV is obtained by combining first and second partial derivatives of all
Gauss. FV is used as the feature vector and Support Vector Machine (DVM) is employed in
the classifier stage. Accuracy, sensitivity and specificity criteria are used to evaluate the
performance of the proposed method and yielded an accuracy of 94.6%. The superiority of
the performance of the proposed first method has been proved by comparison with other
studies previously suggested in the literature. We have also verified that the LSD we have
developed for the detection of airport candidate regions has comparatively lower
computational costs than other methods.
In the second method, the usage of deep Convolutional Neural Networks (CNNs), which
contain both feature extraction and classifier structure has been investigated for the
automatic detection of airports from satellite images. Firstly, candidate airport regions have
been detected by using the LSD method we developed. These regions are the same as the
candidate regions in the first proposed method and used to train CNN architecture. The CNN
model consists of five convolutions, three pools and three fully connected layers.
Normalization and dropout layers have also been used to create an efficient architecture.
Candidates in training data have been artificially increased to reduce overfitting. Accuracy,
sensitivity and specificity criteria were also used to evaluate CNN performance. The second
proposed method has accuracy of 95.21% and an increase of about 1% was achieved
according to the first proposal.