Göktürk-1 uydu görüntülerinin süper çözünürlük ile üretilmesi
Production of Göktürk-1 satellite images with super resolution
Yazar: İBRAHİM TAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERAY KÖKSAL
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Bu tez çalışması, süper çözünürlük yöntemlerinin uydu görüntülerindeki performansını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında Türkiye'nin milli uydu projesi olan Göktürk-1'in görüntülerini kullanılmıştır. Çalışmada SRCNN, EDSR ve RCAN gibi üç farklı süper çözünürlük yöntemi incelenmiş ve birbirleriyle kıyaslanmıştır. Üretilen görüntülerinin nasıl iyileştirdiği, elde edilen sonuçların nesnel ve öznel metriklerle nasıl değerlendirildiği detaylı bir şekilde analiz edilmiştir.
Çalışmada, süper çözünürlük kavramı ve kullanım alanları genişçe açıklanmış ve uydu görüntülerindeki önemi vurgulanmıştır. Ardından, SRCNN, EDSR ve RCAN yöntemlerinin teorik temelleri ve uygulama detayları incelenmiştir. Her bir yöntemin nasıl çalıştığı ve hangi özellikleri kullandığı ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Çalışmanın uygulama kısmında, Göktürk-1 uydu görüntülerinden elde edilen düşük çözünürlüklü (LR) görüntülerin, SRCNN, EDSR ve RCAN yöntemleri kullanılarak nasıl iyileştirildiği gösterilmiştir. Bu süreçte kullanılan nesnel başarım ölçütleri olan PSNR ve SSIM değerleriyle elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. RCAN yönteminin genellikle en yüksek PSNR ve SSIM değerlerini verdiği, bu sayede diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Özellikle RCAN'ın dikkat mekanizması ve residual bloklar kullanarak görüntü detaylarını daha iyi koruduğu ve yapısının uydu görüntüleri gibi karmaşık veriler üzerinde etkin olduğu belirtilmiştir.
Çalışma genel olarak SRCNN, EDSR ve RCAN gibi süper çözünürlük yöntemlerinin Göktürk-1 uydu görüntüleri üzerinde kapsamlı bir şekilde inceleyerek, RCAN'ın genellikle en iyi sonuçları verdiği ve daha karmaşık görüntü verileri üzerinde etkinliğini kanıtladığı sonucuna varılmıştır. Gelecekteki araştırmaların bu yöntemlerin farklı uygulama senaryolarında ve daha geniş veri kümeleri üzerindeki performansını daha da ileriye taşıması öngörülmüştür.

Abstract:
This thesis aims to evaluate the performance of super-resolution methods on satellite imagery. Within the scope of the study, the images of Göktürk-1, Turkey's national satellite project, are used. Three different super-resolution methods such as SRCNN, EDSR and RCAN are analyzed and compared with each other. How the produced images are improved and how the results are evaluated with objective and subjective metrics are analyzed in detail.
In the study, the concept of super-resolution and its usage areas are broadly explained and its importance in satellite imagery is emphasized. Then, the theoretical foundations and application details of SRCNN, EDSR and RCAN methods are analyzed. How each method works and what features it uses are explained in detail.
In the application part of the study, it is shown how low resolution (LR) images obtained from Göktürk-1 satellite imagery are enhanced using SRCNN, EDSR and RCAN methods. The results obtained are compared with the objective performance measures used in this process, namely PSNR and SSIM values. It was found that the RCAN method generally yielded the highest PSNR and SSIM values, thus being more successful than the other methods. In particular, RCAN preserves image details better by using attention mechanism and residual blocks, and its structure is effective on complex data such as satellite images.
Overall, the study comprehensively examines super-resolution methods such as SRCNN, EDSR and RCAN on Göktürk-1 satellite imagery and concludes that RCAN generally provides the best results and proves its effectiveness on more complex image data. Future research is envisioned to further improve the performance of these methods in different application scenarios and on larger datasets.