SAR görüntülerinde otomatik hedef tespiti
Utomatic target detection from SAR images
Yazar: RAMAZAN ÇELİK
Danışman: PROF. DR. UĞUR AVDAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Cisim tanıma = Object recognition ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sentetik açıklık radarı = Synthetic aperture radar

Özet:
SAR görüntülerinde otomatik hedef tespiti son yıllarında popülerliği artan bir
uygulamadır. Popüler olmasının en önemli sebebi SAR algılayıcılarının gece, gündüz her
hava koşulunda görüntüleme yapabilmesidir. Bu durum SAR görüntülerinin önemini
artırmaktadır. SAR görüntülerinin göz ile yorumlanmasının çok zor olması, gözün alışık
olduğu görüntülerden farklı olması bu görüntülerde nesne tespitine olan ihtiyacı
artırmıştır. Bu sebeple bu çalışmada SAR görüntüleri üzerindeki nesnelerin hızlı ve
doğruluk oranı yüksek bir şekilde tespit edilebilmesi için derin öğrenme yöntemi
kullanılmıştır.
Derin öğrenme kavramını, gün geçtikçe ve teknolojinin hızlı ilerlemesiyle beraber
ve bu sistemlere bağlı bilgisayar donanımlarında ilerlemesiyle önemi artmaktadır. Birçok
sektörde insan yerine otonom sistemler kullanılmaya başlanmıştır. Derin öğrenme
algoritmalarının içinde yer aldığı ve sürekli geliştirildiği alanlardan biri de nesne tespiti
görevidir. Bu tez çalışmasında SAR görüntülerinde nesne tespiti görevi literatürdeki
çalışmalardan farklı olarak Mask R-CNN algoritması kullanılmış ve Faster R-CNN
algoritmasıyla doğruluk oranı karşılaştırılmıştır.
Tez çalışmasında analizler Google Colab, Jupyter Notbook kullanılarak Python
dilinde yapılmış olup, test aşamasında Mask R-CNN algoritmasının, Faster R-CNN
algoritmasına göre daha yüksek bir sınıflama oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Söz
konusu tahmin oranı, askeri araç tipleri göz önünde bulundurulduğunda nispeten yüksek
bir sınıflandırma oranı olduğu düşünülmektedir.

Abstract:
Automatic target detection in SAR images is an application that has grown in
popularity in recent years. The most important reason for its popularity is that SAR
sensors can display in all weather conditions, day and night. This situation increases the
importance of SAR images. The fact that SAR images are very difficult to interpret with
the eye and are different from the images that the eye is accustomed to have increased the
need for object detection in these images. For this reason, in this study, deep learning
method was used to detect objects on SAR images quickly and with high accuracy.
The importance of the concept of deep learning is increasing day by day, with the
rapid progress of technology and with the advancement of computer hardware connected
to these systems. In many sectors, autonomous systems have started to be used instead of
humans. One of the areas in which deep learning algorithms are included and constantly
improved is object detection. In this thesis, the Mask R-CNN algorithm was used for
object detection in SAR images, unlike the studies in the literature, and its accuracy was
compared with the Faster R-CNN algorithm.
In the thesis study, the analyzes were made in Python language using Google Colab,
Jupyter Notebook, and it was determined that the Mask R-CNN algorithm had a higher
classification rate than the Faster R-CNN algorithm during the test phase. This estimation
rate is considered to be a relatively high classification rate when considering military
vehicle types