Hiperspektral veride doğrusal olmayan karışma durumu için bolluk haritalarının elde edilmesi
Obtaining abundance maps in the case of nonlinear spectral mixing in hyperspectral data
Yazar: YÜCEL ÇİMTAY
Danışman: PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon  - Sinyal İşleme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hiperspektral görüntülemede, bir piksele ait spektrum tipik olarak birkaç farklı materyalin yansıma spektrumunun karışımından meydana gelmektedir. Hiperspektral ayrıştırma, karışımdaki son öğelerin bolluk değerlerinin belirlenmesi işlemidir. Hiperspektral karışım probleminin çözümü için birçok farklı model uygulanmıştır. En basit olanı doğrusal karışım modelidir. Fakat karışım olgusunun çoğunlukla doğrusal olmadığı tespit edilmiştir. Bu yüzden homojen karışım modeli ve bilineer modeller uygulanmıştır. Modellerin çoğunluğu materyallerden veya materyaller arasında sadece yansıma durumunu ele almışlardır. Fakat özellikle bitki ekili bölgeler düşünüldüğünde soğurma ve iletim özellikleri de spektral karışımı etkileyen önemli faktörler haline gelmektedirler. Bu nedenle soğurma ve iletim özellikleri de spektral karışım probleminde dikkate alınmalıdır. Tezde uygulanan ayrıştırmada materyallerin iletim ve soğurma spektrumları da ele alınmıştır. Bolluk haritalarının kestirimi bitki örtüsü sınıflandırmada yaygın olarak kullanılmıştır. Bu nedenle bolluk değer kestirimindeki hassasiyet, sınıflandırma hassasiyetini de etkilemektedir. Tezde hiperspektral görüntülerin spektral ayrıştırması ve bitki örtüsünün sınıflandırılması için yeni bir bilineer model geliştirilmiştir. Model, iletim, soğurma ve yansıma spektrumlarını dikkate alarak spektral ayrıştırma ile bitki örtüsü sınıflaması yapmaktadır. Tezde elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin piksel kestirim hatası yönünden doğrusal model ve en çok bilinen bilineer modellere üstünlük sağladığını göstermektedir. Bununla birlikte, yöntemin sınıflandırma başarısı anlamında Spektral Açı Eşleyici (Spectral Angle Mapper) ve Eşleşen Filtre (Matched Filter) gibi çok bilinen sınıflandırma yöntemlerine üstünlük sağladığı görülmüştür.

Abstract:
In hyperspectral imagery, the spectrum of one pixel typically consists of a mixture of the reflectance spectra of several materials. Hyperspectral unmixing is the task of identifying the abundances of end members. Different unmixing models have been implemented to solve the hyperspectral unmixing problems. The simplest one is the linear mixing model. However, it has been recognized that mixing phenomena is mostly nonlinear. Therefore, intimate mixture model and bilinear models have also been implemented. Most of the models consider only the reflection case from and between the materials. However, especially in regions like vegetated areas, absorption and transmittance are also important facts which affect the spectral mixture. So, they should be taken into account when dealing with unmixing problems in order to handle accurate results. In this thesis, for spectral unmixing, transmittance and absorption interactions are also handled. Estimation of abundance maps is widely used for classifying the land cover. Therefore the accuracy of abundance estimation affects the accuracy of classification. In this study, a novel bilinear mixing model is developed for unmixing of hyperspectral imagery and classifying the land cover. The model takes into account transmittance, absorption and reflection spectrum. The results obtained in the thesis show that the proposed model is superior, in terms of pixel reconstruction error, when compared to that of linear and other well-known bilinear models. Furthermore, the classification accuracy is much more successful than the well-known classification methods like Spectral Angle Mapper and Matched Filter.