Analysis of multitemporal remote sensed images
Çoklu-zamanlı uzaktan algılanmış görüntülerin çözümlenmesi
Yazar: HATİCE KÜBRA TELOĞLU
Danışman: PROF. DR. ERCHAN APTOULA
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Uzaktan algılama = Remote sensing ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Tarım faaliyetlerinin izlenmesi ve denetlenebilmesi için çeşitli uydulardan 
herhangi bir konuma ait farklı spektral bantlarda ve farklı zamanlarda görüntüler elde 
edilmektedir. Bu görüntü verileri, arazi örtüsü, arazi kullanım haritası hesaplanması 
ve tarım alanlarında mahsul sınıflandırma gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. 
Bu spektral ve zamansal bilgilerden nasıl fayda sağlanacağı ve nasıl analiz edileceği, 
bu alanda hala açık bir sorundur. Bu çalışmada bu soruna, yani çoklu zamanlı uzaktan 
algılanmış mahsul görüntülerinin sınıflandırılması üzerine odaklanılmıştır.
Bu tez kapsamında mahsul sınıflandırma için uzaktan algılama alanında önemli 
problemlerden biri olan etiketli veri azlığına ve derin morfolojik ağların katkısı üzerine 
çalışmalar yapılmış ve iki farklı yöntem önerilmiştir. İlk yöntemde, her ne kadar 
uydulardan sürekli veri algılansa da ne yazık ki etiket üretimi son derece zahmetli ve 
pahalı bir süreçtir. Bu yüzden bol miktarda ulaşabildiğimiz etiketsiz verilerden azami 
derecede yararlanılması önemlidir. Bu amaç doğrultusunda, etiketsiz çoklu-zamanlı 
verileri mahsul sınıflandırma bağlamında kıymetlendirmek adına, yarı gözetimli uzun 
kısa vadeli bellek oto kodlayıcıları yaklaşımı önerilmiştir. İkinci yöntemde ise 
eğitilebilir morfolojik operatörlerin katkısını görmek için klasik morfolojik 
filtrelemeyi taklit eden morfolojik ağları kullanarak morfolojik uzun kısa vadeli bellek 
yaklaşımı önerilmiştir.
Bu tez için yapılan deneylerde literatürde zorlu bir zaman serisi olan Breizhcrops 
veri kümesi ve Türkiye'ye ait bir veri kümesi olan Sakarya kullanılmış ve önerilen 
yöntemler literatürde yapılan diğer çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Çalışmalar 
sonucunda mahsul sınıflandırma alanında önerdiğimiz yarı gözetimli uzun kısa vadeli 
bellek oto kodlayıcılar yaklaşımının literatürdeki en iyi başarımı veren yaklaşımın 
başarısına ulaştığı gözlemlenmiştir. Sonuçlar mahsul sınıflandırma alanında etiketsiz 
verilerin kullanım potansiyeline ışık tutmaktadır.

Abstract:
In order to monitor and control agricultural activities, images are obtained from 
various satellites in different spectral bands and at different times of any location. This 
image data is used in many applications such as land cover, land use map calculation 
and crop classification in agricultural areas. How to exploit and analyze this spectral 
and temporal information is still an open challenge in the field. This study focuses on 
the problem of classification of multi-temporal remotely sensed crop images.
Within the scope of this thesis, studies have been carried out on the contribution 
of deep morphological networks and the lack of labeled data, which is one of the 
important problems in the field of remote sensing for crop classification and two 
different methods have been proposed. In the first method, as satellites continuously 
detect data, label production is an extremely laborious and expensive process. That's 
why it's important to make the most of the unlabeled data that we have ample access 
to. For this purpose, a semi-supervised long-short-term memory autoencoder approach 
is proposed to evaluate unlabeled multi-temporal data in the context of crop 
classification. In the second method, a deep morphological long-short-term memory 
approach is proposed using morphological operators that mimics classical 
morphological filtering to study the contribution of trainable morphological operators.
In the experiments conducted for this thesis, the Breizhcrops dataset, which is a 
challenging time series in the literature, and Sakarya, a dataset from Turkey, were used 
and the proposed methods were observed and compared with other studies in the stateof-the-art. As a result of the studies, it has been observed that the proposed semisupervised lstm autoencoder approach leads to performances comparable to the stateof-the-art. The results shed light on the potential for use of unlabeled data in the field 
of crop classification.