Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden matematiksel morfoloji yöntemi ile kartografik detay çıkarımı
Cartographic feature extraction using mathematical morphology from high resolution satellite images
Yazar: AZİZ UĞUR TONA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DERYA ÖZTÜRK
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Matematiksel morfoloji = Mathematical morphology

Özet:
Günümüzde mekânsal bilginin toplanması, analizi ve sunumu aşamasında teknolojik gelişmelerden yararlanılarak kalite ve hız konusunda önemli aşamalar kaydedilmektedir. Bu kapsamda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden kartografik detayların çıkarılması ve bu detayların kartografik kurallar çerçevesinde sayısal harita ürünü veya Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) verisi olarak kullanımı konusunda da önemli çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin elde edilmeye başlanmasıyla uzaktan algılama teknolojisi daha fazla içerik ve geometrik doğruluk sağlamaya başlamış, bu gelişmeler uzaktan algılamanın kartografik detay çıkarımında kullanım olanaklarını arttırmıştır. Ancak bugün yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin sahip olduğu zengin içerik nedeniyle daha gelişmiş analiz metotlarına ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu tez çalışmasında da yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden kartografik detay çıkarımında matematiksel morfolojinin kullanımı konusuna odaklanılmıştır. Bu amaçla Ankara-Sincan'a ait bir test alanında 2006 yılı Ikonos uydu görüntüsü maksimum benzerlik, destek vektör makineleri ve nesne tabanlı sınıflandırma olmak üzere üç farklı teknik kullanılarak sınıflandırılmış, daha sonra sınıflandırılmış görüntülerde matematiksel morfolojik işlemler uygulanarak morfolojik işlemlerin sınıflandırılmış görüntünün doğruluğunu nasıl etkilendiği araştırılmıştır. Çalışmada matematiksel morfolojik işlemlerin destek vektör makineleri ve maksimum benzerlik sınıflandırmasına ait sonuçlarda doğruluğu arttırmada etkili olduğu görülmüştür. Nesne tabanlı sınıflandırma sonuçlarında ise herhangi bir doğruluk artışı sağlanamamıştır.
Çalışmanın sonucunda matematiksel morfolojik işlemlerin, sınıflandırılmış görüntü üzerinde kullanılmasının doğruluğu artırıcı bir etkisi olabileceği, bu iyileştirmenin de çalışma alanına ve kullanılan sınıflandırma yöntemine bağlı olarak elde edilen sonuçlara göre değişim gösterebileceği anlaşılmıştır.

Abstract:
Nowadays, thanks to benefits of technological developments, important phases are recorded about quality and speed at the process of collection, analysis and presentation of spatial data/information. Within this context important studies are made at the subject of cartographic features extraction from high resolution satellite images and use of these features as a digital map product or as a Geographical Information Systems (GIS) data at the frame of cartographic rules. Recently with the start of obtaining high resolution satellite images, remote sensing technology started to provide more content and geometric accuracy and these developments increased the possibility of the use of remote sensing for cartographic feature extraction. But nowadays more developed analysis methods are needed due to rich content of high resolution images.
In this thesis, it was focused on the use of mathematical morphology in cartographic feature extraction from high resolution satellite images. For this purpose, in a test area in Ankara-Sincan, the Ikonos satellite image from 2006 was classified by using three different techniques, maximum likelihood, support vector machines and object based classification. Then, by carrying out mathematical morphologic processes, the effects of the morphologic process on the accuracy of the classified images were searched. In the study, according to the results of the support vector machines and maximum likelihood classification it was seen that mathematical morphologic processes were effective in increasing the accuracy. In the results of the object-based classification, an accuracy increase wasn't provided.
As a result of the study, using mathematical morphologic processes on classified image can have an effect on increasing the accuracy and this improvement can change according to study area and the results of classification method