Derin öğrenme metotları kullanılarak SAR (sentetik açıklıklı radar) görüntülerinden bina tespiti
Building detection from SAR (synthetic aperture radar) images using deep learning methods
Yazar: RECAİ ALPER EMEK
Danışman: DOÇ. DR. NUSRET DEMİR
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Optik görüntüler = Optical images ; SAR = Specific absorption rate ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
SAR (Sentetik Açıklıklı Radar) görüntüleri, objelerin yansıma değerleri yerine saçılma değerleri ile oluşturulduklarından optik görüntülerden farklıdırlar. Bu durum SAR görüntülerinin geleneksel nesne algılama ve tespit metodolojilerinin uygulanmasını zorlaştırır. Son yıllarda derin öğrenme metotları obje tespiti ve segmentasyon alanlarında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada SAR ve optik görüntü füzyonundan bina tespiti için U-Net modellerinin potansiyelleri araştırılmıştır. Geliştirilen metot ve U-Net algoritması iki farklı veri seti üzerinde uygulanmıştır. İlk veri seti 'SpaceNet 6 Multi Sensor All-Weather Mapping' etkinliği kapsamında sağlanan Sentinel-1 SAR ve Sentinel-2 multispektral uydu görüntüleridir. Görüntüler Hollanda'nın Rotterdam bölgesinde 120 km2'lik alanı kapsamaktadır. Eğitim veri seti 20 adet 900 x 900 piksel boyutlu HV polarize SAR görüntüsü ve optik görüntülerdir. Eğitim sonucu oluşturulan modelde Loss (Kayıp) değeri 0.4 doğruluk ise 81% olarak hesaplanmıştır. İkinci veri seti ise İzmir ilinin bir kısmını kapsamakta olup 2020 Ege Denizi depreminden önce ve sonra olmak üzere 2 adet SAR görüntüsünden oluşmaktadır. U-Net algoritmasında maske olarak kullanılacak görüntü, vektörel formattan elde edilmiştir. İlk veri seti üzerinden üretilen model, ilk ve ikinci veri setleri üzerinde uygulanmış ve sonuçlar tartışılmıştır. 3 farklı test verisi üzerine uygulanan modelin sınıflandırma doğrulukları ile sırasıyla 79%, 65% ve 54% olarak hesaplanmıştır.

Abstract:
SAR images are different from the optical images in terms of image properties with the values of scattering instead of reflectance. This makes SAR images difficult to apply the traditional object detection methodologies. In recent years, deep learning models are frequently used in segmentation and object detection purposes. In this study, we have investigated the potential of U-Net models for building detection from SAR and optical image fusion. The datasets used are Sentinel 1 SAR and Sentinel-2 multispectral images, provided from 'SpaceNet 6 Multi Sensor All- Weather Mapping' challenge. These images cover an area of 120 km² in Rotterdam, the Netherlands. As training datasets 20 pieces of 900 by 900 pixel sized HV polarized and optical image patches have been used together. The calculated loss value is 0.4 and the accuracy is 81%. The second dataset covers a part of İzmir province and consists of 2 SAR images, before and after the 2020 Aegean Sea earthquake. The image to be used as a mask in the U-Net algorithm was obtained from vector format. The model produced on the first dataset was applied on the second dataset and the results were discussed. Model has been applied on 3 different test dataset and classification results calculated 79%, 65% and 54% respectively.