Yapay sinir ağlarıyla uydu görüntüleri spektral bant aralıklarının mavi bant örneğinde modellenmesi
Modeling spectral band ranges of satellite images on blue band case with artificial neural networks
Yazar: HÜSEYİN BAYRAKTAR
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Elektromanyetik radyasyon = Electromagnetic radiation ; Görüntü iyileştirme = Image enhancement ; Görüntü işleme = Image processing ; Modelleme = Modelling ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; Uzman sistemler = Expert systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Renk kavramı, özellikle çok-bantlı uydu görüntüleri ile çalışıldığı durumlarda büyük önem taşımaktadır ve yeryüzünün farklı algılama aralıklarına duyarlı spektral bantları görüntü işleme teknikleri açısından önemli bir veri kaynağını oluşturmaktadır. Diğer taraftan çeşitli renk kombinasyonları hem görsel, hem de bilimsel olarak yorumlama kabiliyetini artırmaktadır. Uydu görüntüleri üzerinde ölçümler yapan, yorumlarda bulunan uzaktan algılama uzmanlarının çoğu herhangi bir görüntüyü incelemeye ilk başladıklarında, araziyi gerçek renkleriyle görme ihtiyacını hissetmektedirler.Uydu görüntüsü sınıflandırma çalışmalarında, işleme sokulan bantların sayısı ve duyarlı oldukları spektral aralık, sınıflandırma sonucunu doğrudan etkileyeceği için büyük öneme sahiptir. Sınıflandırmaya dâhil edilecek her bir yeni bant, yeryüzündeki objelerle ilgili farklı yansıtım değerleri içeren, objelerin birbirlerinden ayırt edilmesini kolaylaştıracak yeni bir veri kaynağıdır. Yapılan tez çalışması sonucunda; kullanılacak çok-bantlı uydu görüntüsünde mevcut olmayan ?sentetik yeni bir bant (veya bantlar)? üretilmesi hedeflenmiştir.Bu amacı gerçekleştirme yönünde yürütülen çalışmada, LANDSAT TM ve ETM+ algılayıcısının verilerinden faydalanılarak, girdi verilerinin ?yeşil? ve ?kırmızı? olduğu, üretilen çıktı verisinin ise ?sentetik olarak üretilmiş mavi? olduğu, iki girdili ve bir çıktılı bir yapay sinir ağları modeli kurulmuştur. Kurulan modelin tatminkâr sonuçlar verdiği, çalışmanın uygulama bölümünde verilen görsel ve istatistiksel örneklerle gösterilmiştir. Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi girdi ve çıktılardan lineer olmayan ilişkiler kurabilen ve çok girdi ve çok çıktılı sistemlerin kurulmasında daha efektif olduğu düşünülen bir yöntemdir. Diğer özelliklerinin yanında paralel çalışmasından dolayı bilgileri hızlı bir şekilde işleyebilmesi ve donanımının daha kolay gerçeklenebilir olması YSA'yı diğer Yapay Zekâ yöntemlerine göre daha cazip kılmaktadır.Mavi bölgeye duyarlı olmayan uydulara örnek olarak ASTER/TERRA ve IRS-1D/LISS III uydularına ait test verilerinin kurulan modelde işlenmesi sonucunda, test verileri için kendilerinde mevcut bulunmayan 0.45-0.52 µm algılama aralığında sentetik yeni bir bant oluşturulmuş ve bu sayede ?gerçek renkli görüntü? birçok uygulama için yeterli doğrulukla elde edilebilmiştir.Anahtar kelimeler: Yapay sinir ağları, uzaktan algılama, spektral aralıklar, modelleme, görüntü işleme

Abstract:
Color concept has a remarkable importance especially when working on multispectral satellite images and also increases the capability of interpreting various combinations of spectral bants which are sensitive to earth?s different sensing intervals both visually and scientifically. Most of remote sensing experts, who make measurements and comments on satellite images, need to see the terrain?s true colors before starting to examine the image.Number of processing bands and spectral interval which they are sensitive are very important at satellite image classification since they are directly affecting the classification result. Every single band to be added to the classification is a new data source which contains different reflection values about objects on earth and eases them to be distinguished. At the end of this study, it is aimed to produce ?a new synthetic band or bands? which are not available at multispectral satellite image.During this study which aims to eliminate such a deficiency, a two input and one output artificial neural network has been modeled at which inputs are ?green? and ?red?, output is ?synthetically produced blue?. Data from LANDSAT TM and ETM+ have been used. At the application part of the study, using visual and statistical samples, it has been shown that established model has satisfactory outcomes. Artificial Neural Networks (ANN) method is taught to be more effective at multi input / multi output systems since it has the capability of non-linearly interrelating inputs and outputs. Because of parallel operating, ANN can process the data faster and also realizing its hardware is easier. Apart from its other characteristics, those mentioned above make ANN more preferable than other Artificial Intelligence methods.As an example to satellites which are not sensitive to blue zone, test data from ASTER/TERRA and IRS-1D/LISS III have been processed at the model. In the end, mentioned test datas possessed a synthetic new band between 0.45-0.52 µm sensing interval which they didn?t have before. So that ?true color image? was obtained appropriately for many applications.Keywords: Artificial neural networks, remote sensing, spectral ranges, modeling, image processing