Uzaktan algılama görüntülerinde değişiklik tespiti
Change detection in remote sensing images
Yazar: OZAN PEKER
Danışman: PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda küresel sorun olarak önem taşıyan nüfusa bağlı yapılaşma artışı, tarım arazilerinde görülen kuraklık, bölgesel iklim değişikliği, kutup bölgelerinde buzul erimesi, yeşil alan hasarı, sel ve su taşkınları gibi konuların artışıyla birlikte uzaktan algılama çalışmaları popüler hale gelmiştir. Bu çalışmalarda kullanılan geleneksel yöntemlere paralel olarak, gelişen sensör teknolojilerinin sağladığı veriler ile bir diğer popüler çalışma alanı olan yapay zekâ yaklaşımlarının birlikte kullanımı da her geçen gün artmakta ve insan eforu içeren şehir planlama gibi konularda yapay zekâ söz sahibi olmaya başlamaktadır. Yenilikçi yaklaşımlar sayesinde geleneksel yöntemlere göre daha anlamlı çıkarımlar yapılabilmekte ve analizlerde insan gücü kullanımı ciddi oranda azaltılmaktadır. Mevcut çalışma kapsamında değişiklik tespitinde kullanılan yapay zekâ modelinin eğitiminde, model kaybını hesaplamaktan sorumlu olan ve modelin probleme göre daha uygun hale gelmesini sağlayan kayıp fonksiyonuna bir ivmelendirme katsayısı eklenerek değişiklik tespitinde başarım arttırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşım değişiklik tespiti çalışmalarında kullanıma uygun olmakla birlikte veri setlerinden bağımsız bir tasarıma sahiptir. Çalışma kapsamında önerilen yaklaşımının performans analizinin yapılması için literatürde yaygın olarak kullanılan çapraz entropi ve polinomal kayıp fonksiyonları kullanılmıştır. Her bir kayıp fonksiyonu için 10 adet geleneksel hesaplama yöntemi ;10 adet ise ivmelendirme katsayısı kullanılarak çalışma kapsamında toplam 40 deney yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda geleneksel kayıp fonksiyonlarıyla sırasıyla eğitim, doğrulama ve test veri setinde en yüksek F-Skor değeri 82.54%, 79,88% ve 80.18% iken, önerilen yaklaşım olan ivmelendirme katsayısı kullanımı ile sırasıyla 83.44%, 80,91% ve 80.73% değerleri elde edilmiştir. Yapılan tüm deneylerin sonuçları incelendiğinde test veri setinde F-Skor metriğinde 1% ila 2% arasında artış sağladığı ortaya konmuştur.

Abstract:
In recent years, the increase in population-driven construction, drought in agricultural areas, regional climate change, glacial melting in polar regions, damage to green areas, floods and water inundations, which have become global issues, has made remote sensing studies popular. In addition to the traditional methods used in these studies, the combined use of artificial intelligence approaches, which are another popular field of study enabled by developing sensor technologies, is increasing day by day, and artificial intelligence is beginning to have a say in human effort involving city planning, etc. Thanks to innovative approaches, more meaningful inferences can be made compared to traditional methods, and the use of human labor is significantly reduced in the analysis. In the scope of the current study, it was aimed to increase the success in change detection by adding an acceleration coefficient to the loss function responsible for calculating the model loss and making the model more suitable for the problem in the training of the artificial intelligence model used in change detection. The proposed approach is suitable for use in change detection studies and has an independent design from the datasets. Cross-entropy and polynomial loss functions, which are commonly used in the literature, were used for the performance analysis of the proposed approach in the study. A total of 40 experiments were conducted in the study, 10 of which were traditional calculation methods for each loss function and 10 were performed using the acceleration coefficient. As a result of the experiments conducted, the highest F-Score values on the training, validation, and test datasets using traditional loss functions were 82.54%, 79.88%, and 80.18%, respectively, while the proposed approach using the acceleration coefficient achieved values of 83.44%, 80.91%, and 80.73%, respectively. When all the results of the experiments were examined, it was revealed that there was an increase of 1% to 2% in the F-Score metric in the test dataset.