Uydu görüntülerinden yarı otomatik kıyı çıkarımı ve fraktalların başarım değerlendirici olarak kullanılması
Semi-automated shoreline extraction in satellite imagery and usage of fractals as performance evaluator
Yazar: SİNAN ONUR ALTINUÇ
Danışman: DOÇ. DR. EBRU SEZER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering
Dizin: Fraktal = Fractal ; Fraktal boyut = Fractal dimension ; Fraktal geometri = Fractal geometry ; Görüntü işleme = Image processing ; Kıyı şeridi = Coastal line

Özet:
Kıyı çizgisinin tespit edilmesi coğrafi ve jeolojik çalışma için önem teşkil etmektedir. Kıyı çizgisinin bulunması; kıyılarda zamana bağlı değişikliklerin takip edilmesi, deniz kara ayrımının yapılması, erozyon ve kara hareketlerinin gözlenmesi gibi bir çok konuda önemli bir hedeftir. 
Tez kapsamında renkli uydu görüntüleri üzerinde kıyıların tespit edilmesi için kıyı görüntülerinin istatistiksel özelliklerine dayanan yeni bir kıyı tespit yöntemi sunulmuş ve fraktallar kıyı tespiti başarımını ölçmek için bir başarım ölçüm yöntemi olarak önerilmiştir. 
Önce filtreleme uygulanarak gürültü azaltılır. HSV renk uzayından doygunluk kanalı alınarak siyah beyaz bir resim oluşturulur. Ardından varyans haritası hesaplama ve eşikleme kullanılarak kıyılar kabaca tespit edilir. Biçimsel ikili görüntü işleme yöntemleri uygulanır. İnsan etkileşimi kullanılarak deniz üzerinde bir nokta seçilmesiyle kıyı çizgisi bulma tamamlanır.
Başarım değerlendirmesi, bu yöntemle bulunan kıyı çizgileriyle, el ile çizilen kıyı çizgisinin fraktal boyutları karşılaştırılarak yapılır. Fraktal boyutlar arasındaki fark kıyı tespiti işleminde yapılan hatayı temsil etmektedir.
Deney, Google Haritalar'dan ve Quickbird uydusundan alınan renkli uydu görüntüleri üzerinden yapılmıştır. Deney sonucunda görsel değerlendirmeyle kıyıları başarılı bir şekilde bulduğu gözlemlenmiştir. Fraktal boyut değerlendirmesinde görüntülerin çoğunda çok yakın, bir kısmında yakın fraktal boyutlar elde edilmiştir. Varyans haritası yöntemiyle kıyıların çözünürlüğe bağlı olarak başarılı bir şekilde bulunduğu ve fraktal boyutun ayrıntı düzeyindeki hataları tespit etmekte başarılı bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Kıyı Çizgisi Tespiti, Kıyı Çizgisi Bulma, Fraktal, Başarım
Değerlendirmesi, Varyans Haritası

Abstract:
Shoreline extraction has importance on geographic and geologic studies. It is an important objective in many subjects including land-sea segmentation, observation of erosion and land movements.
In this thesis, a method for shoreline extraction in colored images is presented. It's based on the statistical properties of the image and proposes the usage of fractals as a performance evaluation method for shoreline detection.
Filtering is applied to reduce the noise on the image. Then a grayscale image is generated using the saturation channel in HSV color space. Afterward by calculating variance map and thresholding, shorelines are roughly detected. Morphological binary image processing is applied. The shoreline extraction is completed with human interaction by selecting a point in the sea region.
Performance evaluation is performed by comparing the fractal dimension of the hand drawn shoreline with the shoreline generated by the method. The difference between the fractal dimensions represents the error in the shore extraction process.
Experiment is conducted on colored satellite images taken from Google Maps and Quicbird satellite. As a result it is observed that the shorelines are extracted successfully. In fractal dimension evaluation, for most cases very close, for some cases close fractal dimensions are achieved. It is concluded that shoreline can be extracted successfully by variance mapping depending on the resolution of the image and fractal dimension is a good measure for finding detail level errors.

Keywords: Shoreline Extraction, Shore Detection, Fractal, Performance
Evaluation, Variance Mapping