Derin öğrenme kullanarak uydu görüntülerinden yol tespiti
Road identification from satellite imagery using deep learning
Yazar: MOHAMMED MAHMOOD ABDULWAHAB NASSER
Danışman: DOÇ. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Uydu görüntüleme = Satellite imaging ; Uydu görüntüleri = Satellite images ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
DERİN ÖĞRENME KULLANARAK UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN YOL TESPİTİ
Mohammed Mahmood Abdulwahab NASSER
Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Ağustos 2022
Danışman: Doç. Dr. Ümit Haluk ATASEVER
ÖZET
Uydu görüntüleri için kapsamlı kaynaklara rağmen, harita güncelleme süreci hala zaman ve çaba gerektiren bir işlemdir. Literatürde, bu işlemi otomatikleştirmek için birden fazla çözüm oluşturulmuştur. Ancak Eksiksizlik Doğruluğu ve Kalitesi (CCQ) ve Ortalama Yol Uzunluğu Benzerliği (APLS) gibi değerlendirme matrislerinin gösterdiği gibi hala kusurludur. Bu durum, bu tezin konusunun temel motivasyonudur. Bu tez kapsamında, Derin Öğrenme Evrişimli Sinir Ağı'na (CNN) dayalı yeni bir metodoloji önerilmiştir. Bu metodolojide, uydu görüntülerinden yol segmentasyonu için UNet tabanlı yapı kullanılmış ve sonuç yol maskesi, görüntüleri 64x64 karolara kırparak, her karodaki ilkelleri tespit etmiş ve Diferansiyel Evrim Algoritması (DE) kullanarak bunları optimize ederek yolları dijitalleştirmek için kullanılmıştır. Bu primitifleri birleştirerek bir yol ağı oluşturmak için meta-sezgisel bir algoritma geliştirilmiştir. Önerilen metodoloji tamamlanarak ve 110.25 km2 alan kapsayan Massachusetts Yolları Veri Seti için umut verici sonuçlar elde etmiştir. Ortalama Eksiksizlik, Doğruluk ve Kalite hesaplanmış ve sırasıyla 0.996, 0.560, 0.559 değerlerine ulaşılmıştır. APLS matrisi 0.456 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, bu yaklaşım uydu görüntülerinden yol çıkartımı için önerilmektedir.


Anahtar Kelimeler: Uydu Görüntüleri, Otomatik Yol Çıkarma, Derin Öğrenme, Optimizasyon, Yol Segmentasyonu.

Abstract:
ROAD IDENTİFİCATİON FROM SATELLİTE IMAGERY USİNG DEEPLEARNİNG
Mohammed Mahmood Abdulwahab NASSER
Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis, August 2022
Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ümit Haluk ATASEVER
ABSTRACT
Despite extensive resources for satellite imagery, map updating is still a time and effort consuming process. In the literature, multiple solutions for automating road digitizing process have been established but still suffer imperfectness as shown by evaluation metrics such as Completeness Correctness and Quality (CCQ) metrics and Average Path Length Similarity (APLS) metrics. This condition made this research topic very interesting and motivating for researchers to work on this problem.  This study proposed a new methodology based on Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). This methodology used UNet based structure for road segmentation from satellite images, the result road mask was used to digitize roads by clipping images to 64x64 tiles, detecting primitives in each tile, and optimizing them using the Differential Evolution algorithm (DE) in order to merge these primitives to form a road network using a meta-heuristic algorithm had been developed for this purpose. The proposed methodology had been established and showed promising results on a Massachusetts Road dataset that covers 110.25 km2. Average Completeness, Correctness, and quality were calculated and found to be (0.996, 0.560, 0.559) respectively. APLS metrics was calculated to be 0.456. According to obtained results, this approach is recommended to extract roads from satellite images.

 Keywords: Sattelite Images, Automatic Road Extraction, Deep Learning, Optimization, Road Segmentation.