Uzaktan algılanmış görüntülerde mask R-CNN kullanımı
Using mask R-CNN in remote sensing images
Yazar: BETÜL SARALIOĞLU
Danışman: PROF. DR. OĞUZ GÜNGÖR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: CNN = CNN ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sınıflandırma = Classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Çeşitli uzaktan algılama uyduları sayesinde günümüzde çok yüksek miktarda veri elde edilmektedir. Çok yüksek uzamsal çözünürlüklü uzaktan algılanmış verilerin yanında Sentinel gibi ücretsiz verilere erişmekte mümkün olmaktadır. Bu kadar büyük hacimli ve karmaşık yer yüzü detaylarına sahip uzaktan algılanmış görüntülerinin sınıflandırılması geleneksel yöntemlerle oldukça zordur. Mask R-CNN gibi hızlı derin öğrenme modelleri bir kere yüksek miktarda eğitim verisiyle 
eğitilerek farklı bölgelere ait görüntülerin saniyeler içerisinde sınıflandırılmasına imkân sağlayabilmektedir. Bu çalışmada en yeni evrişimli sinir ağı modellerinden biri olan Mask R-CNN kullanılarak Sentinel-2 ve Worldview-3 uydu görüntüleri üzerinde sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Veri seti oluşturmak için toplamda 1515 görüntü, 18811 adet etiket oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setleri üzerinde iki farklı senaryo gerçekleştirilmiştir. Bu senaryolardan ilkinde Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak bölge tespiti yapılmıştır. Sentinel-2 uydu görüntüsünde yapılaşma alanları tespit edilirken ResNet101 ve ResNet50 ağ mimarileri kullanılmıştır. Bu oluşturulan modellerden sırasıyla %81, %79 doğruluk elde edilmiştir. Sentinel-2 uydu görüntüsü üzerinden arazi örtüsü sınıflandırması amacıyla beş sınıf etiketli veri seti oluşturulmuş ve bunun sonucunda %74 doğruluk elde edilmiştir. İkinci senaryoda ise Worldview-3 uydu görüntüleri 
kullanılarak bina tespiti yapılmıştır ve %83 doğruluk elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Mask RCNN ile uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Bu yöntemin uydu görüntülerinde kullanımı anlık sınıflandırmaya imkân sağladığından önem taşımaktadır.

Abstract:
Thanks to various remote sensing satellites, a very large amount of data is obtained today. It is possible to access free data such as Sentinel and remotely sensed data with very high spatial resolution. It is challenging to classify remotely sensed images with such large volumes and complex earth details using traditional methods. Fast deep learning models such as Mask R-CNN can be trained once with a large amount of training data, allowing images of different regions to be 
classified within seconds. In this study, classification studies were carried out on Sentinel-2 and Worldview-3 satellite images using Mask R-CNN, one of the newest convolutional neural network models. A total of 1515 images and 18811 labels were created to create the data set. Two different scenarios were carried out on the created data sets. In the first of these scenarios, the region was determined by using Sentinel-2 satellite images. ResNet101 and ResNet50 network architectures were used while detecting built up area in the Sentinel-2 satellite image. 81% and 79% accuracy were obtained from these created models, respectively. Five class labeled data sets were created for land cover classification on the Sentinel-2 satellite image, and as a result, 74% accuracy was obtained. In the second scenario, the building was detected using Worldview-3 satellite images and 83% accuracy was obtained. Obtained results show that Mask R-CNN can be used successfully in classification of satellite images. The use of this method in satellite images is important because it allows instant classification.