Derin öğrenme metotları kullanılarak farklı sosyal statüye sahip yapısal alanlarda binaların semantik segmentasyonu: İstanbul örneği
Semantic segmentation of buildings in structural areas with different social statuses using deep learning methods: Istanbul example
Yazar: BURCU AMİRGAN
Danışman: PROF. DR. ARZU ERENER
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Uzaktan algılama görüntülerinden bina sınırlarının hassas çıkarımı; binaların yükseklik, boyut, şekil, renk ve doku, çatı materyal özellikleri, mimari farklılıklar ve gölge etkileri gibi değişkenlerden dolayı zorlu bir iştir. Bu zorluklardan biri de sosyal statüsüne göre binaların yapısal farklılıklar göstermesidir. Tez çalışmasının amacı, farklı sosyal statüye sahip yapısal alanlarda bina segmentasyonunu irdelemek, yüksek hassasiyetli segmentasyon tahminleri ile bina sınırlarını oluşturmak ve bina segmentasyonu zorluklarını aşmak için çalışmalara rehberlik edecek önerilere yer vermektir. Bu amaçla çalışmada, İstanbul örnek alanı üzerinde uzaktan algılama görüntüleri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bina segmentasyonu yöntemleri uygulanmıştır. Segmentasyon uygulaması için Python yazılım dilinde oluşturulmuş SMP kütüphanesi tercih edilmiş, ayrıca bina segmentasyonu mimarilerinin eğitimi için Kaggle platformu kullanılmıştır. Bu kapsamda Sanayi, Bitişik Nizam, Toplu Konut-Villa, Gecekondu ve Diğer sosyal statü sınıflarını temsil eden İST Bina Veri Kümesi oluşturulmuştur. Otomatik bina segmentasyonu amacıyla derin öğrenme metotlarından olan UNet ve UNet++ mimarileri ve İST Bina Veri Kümesi ile model eğitimi yapılmıştır. Eğitim sonrası elde edilen model üzerinden bina sosyal statü sınıfları arasında segmentasyon başarısı karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, UNet ve UNet++ mimarisi IoU metriğinin Sanayi sınıfı için 0,9167 ve 0,9150, Bitişik Nizam sınıfı için 0,8124 ve 0,8175, Toplu Konut-Villa sınıfı için 0,8459 ve 0,8446, Gecekondu sınıfı için 0,7629 ve 0,7477, Diğer sınıfı için 0,6697 ve 0,6140 segmentasyon başarısı elde ettiğini göstermiştir. Bu sonuçlara göre en yüksek segmentasyon başarısı Sanayi sınıfında oluşurken en düşük başarı ise Diğer sınıfında elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar farklı sosyal statüye sahip yapıların segmentasyon başarısını sunmakta olup, güncel bina veri tabanı oluşturma, şehir planlaması ve takibi, çevresel izleme, nüfus yönetimi, afet ve risk değerlendirmesi gibi birçok çalışma için altlık veri üretimi konusunda literatüre katkıda bulunmaktadır.

Abstract:
Precise extraction of building boundaries from remote sensing images; is a challenging task due to variables such as height, size, shape, color and texture of buildings, roof material properties, architectural differences and shadow effects. Another main difficulty is that, buildings show structural differences according to their social status. The aim of the thesis study is to examine building segmentation in structural areas with different social status, to create building boundaries with high-precision segmentation estimations, and to provide suggestions to guide the studies to overcome building segmentation difficulties. For this purpose, deep learning based building segmentation methods were applied on the sample area of Istanbul by using remote sensing images. For the segmentation application, the SMP library created in the Python software language was preferred, and the Kaggle platform was used for the training of building segmentation architectures. In this context, the IST Building Dataset, representing Industrial, Adjacent, Housing-Villa, Slum, and Other social status classes was created. Model training was carried out with UNet and UNet++ architectures, which are deep learning methods, and IST Building Dataset for automatic building segmentation. Segmentation success between building social status classes was compared over the model obtained after the training. Experimental results showed that the UNet and UNet++ architecture IoU metric achieved segmentation success of 0.9167 and 0.9150 for class Industrial, 0.8124 and 0.8175 for class Adjacent, 0.8459 and 0.8446 for class Housing-Villa, 0.7629 and 0.7477 for class Slum, 0.6697 and 0.6140 for class Other. According to these results, the highest segmentation success was achieved in the Industrial class, while the lowest success was achieved in the Other class. The results obtained present the segmentation success of structures with different social status and contribute to the literature on the production of substrate data for many studies such as building database creation, city planning and tracking, environmental monitoring, population management, disaster and risk assessment.