Optiksel uydu görüntülerinde çakıştırma, değişim algılama ve izleme
Registration, change detection and monitoring in optical satellite images
Yazar: ABDULKADİR DALGIN
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü = Digital image ; Sayısal görüntü analizi = Digital image analysis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Uydu görüntüleme = Satellite imaging ; Uydu görüntüleri = Satellite images ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Bu tez çalışmasında optiksel uydu görüntülerinde geometrik çakıştırma işleminin gerçekleştirilmesi ve yer yüzeyinde meydana gelen doğal veya yapay değişimlerin görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Sentinel-2A/2B uydularına ait optiksel görüntüler kullanılmıştır. Geometrik çakıştırma için SIFT, GLOH, PSO-SIFT, RootSIFT gibi özellik betimleyici yöntemleri ve RANSAC, FSC, RFM-SCAN, EFM gibi aykırı nokta silme yöntemlerinden oluşturduğumuz karma yöntemlerin, oluşturduğumuz veri seti üzerindeki başarımları incelenmiştir. Yöntemlerin gürbüzlüğünü test etmek için veri setindeki görüntüler yatay ve dikey olarak kaydırılmış ve rotasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Oluşturduğumuz geometrik çakıştırma yöntemleri yoğun bulutluluk farklarına ve zamansal değişimlere sahip olan 128 Sentinel-2 uydu görüntüsünden oluşturduğumuz veri setindeki bütün görüntüleri ortalama 0.5 piksel RMSE hatası ile başarıyla hizalamıştır.
Çalışmanın ikinci aşamasında değişimlerin tespiti için literatürde yaygın bir şekilde kullanılan IR-MAD, MAD, CVA, Otsu, K-Ortalama Kümeleme ve IR-MAD ile CVA yöntemlerinden oluşturduğumuz karma yöntemin hazırladığımız veri seti üzerindeki başarımları incelenmiştir. Oluşturduğumuz karma yöntemin    veri seti üzerinde diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Özellikle önemli parlaklık farklarına sahip görüntülerde önerdiğimiz yöntem ile hatalı algılanan bölgelerin sayısında önemli miktarda iyileşme sağlanmıştır.

Abstract:
In this thesis, it is aimed to perform geometric registration in optical satellite images and to detect natural or artificial changes on the earth's surface by image processing methods. Optical images of Sentinel-2A/2B satellites were used in the study. For geometric registration, the performance of the feature descriptor methods such as SIFT, GLOH, PSO-SIFT, RootSIFT, and the mixed methods, which are composed of outlier deletion methods such as RANSAC, FSC, RFM-SCAN, EFM, on the dataset we have created are examined. In order to test the robustness of the methods, the images in the dataset were shifted horizontally and vertically and rotation was performed. The geometric overlay methods we created successfully aligned all the images in the dataset that we created from 128 Sentinel-2 satellite images, which have dense cloudiness differences and temporal variations, with an average RMSE error of 0.5 pixels. 
In the second stage of the study, the performances of the mixed method, which we created from IRMAD, MAD, CVA, Otsu, K-Mean Clustering and IR-MAD and CVA methods, which are widely used in the literature, were examined on the dataset we created. .With our proposed method, especially in images with significant brightness differences, a significant improvement has been achieved in the number of areas that are perceived incorrectly.