Yazarlar
- Recep Kiriş(1)
- Suzan Sadık(1)
Yayınlar
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2023Uzaktan algılama teknikleri ile üretilen tematik haritalar yardımıyla zamansal değişimin belirlenmesinde Corine ve Lucas yöntemlerinden yararlanılması: Trabzon ve Paris örneği
Suzan Sadık
Bu çalışmasının amacı; uzaktan algılama teknikleri ile üretilen tematik haritaların zamansal değişim ve doğruluk değerlendirmesinin yapılabilmesi amacıyla, LUCAS ve CORINE veri tabanlarından faydalanılmasıdır. Çalışma alanı olarak Trabzon'un Ortahisar ilçesi ile Fransa'nın Paris şehri ve çevresi seçilmiştir. Uygulama aşamasında, Ortahisar için; 2007, 2014, 2018 ve 2022 tarihli LANDSAT görüntüleri, 2018 ve 2022 tarihli SENTINEL görüntüleri, Paris ve çevresi için; 2013, 2015 ve 2018 tarihli LANDSAT görüntüleri kullanılmıştır. Tüm uydu görüntülerine kontrolsüz ve kontrollü sınıflandırma işlemi, ardından doğruluk analizi işlemi uygulanarak kappa istatistik değeri ve genel doğruluk belirlenmiştir. Çalışma alanlarının AÖ/AK dağılımının tespiti için uydu görüntüleri LUCAS ve CORINE sınıflandırma sistemine göre sınıflandırılarak bilgi sınıfları elde edilmiştir. Ardından, bilgi sınıflarının yıllar içerisinde meydana gelen değişimini belirlemek amacıyla değişim analizi işlemi uygulanmıştır. Sonuçların tematik doğruluğunun belirlenebilmesi için, sınıflandırılmış görüntüler LUCAS veri tabanına ait öznitelik veriler ve CORINE veri tabanına ait raster veriler ile karşılaştırılmıştır. CORINE verileri ile karşılaştırma yapabilmek için, sınıflandırılmış görüntüler en küçük haritalama birimi 25 hektar'a genelleştirilmiştir. Paris ve çevresini kaplayan alan için LUCAS verileri ile kıyaslama yapabilmek amacıyla arazi çalışmaları sonucu üretilen mevcut noktasal veriler kullanılırken, Ortahisar için bu veriler mevcut olmadığından çalışma alanı içerisinde belirlenen noktaların AÖ/AK sınıfları yüksek mekansal çözünürlüklü PlanetScope görüntüsü kullanılarak tespit edilmiştir. Son aşamada GEE kullanılarak çalışma alanlarının her ikisi için NDBI ve NDVI indeksleri hesaplanmıştır.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2021Görüntü segmentasyonu ile entegre edilmiş evrişimli sinir ağları ile deprem sonrası hasarlı binaların otomatik olarak tespiti
Recep Kiriş
Doğal afet türlerinden biri olan depremlerin meydana gelmesinden sonra birçok afetzedenin hayatını kurtarabilmek ve kriz yönetimini daha mükemmel sonuçlandırabilmek için afet bölgesinde bulunan hasarlı binaları mümkün olduğunca en kısa sürede tespit etmek ve tespit edilen hasarlı binalara müdahalelerde bulunmak son derece önemlidir. Günümüzde, deprem sonrasında hasarlı binaların tespiti afet bölgesinde görev alan yetkililer tarafından gözlemlenerek, uydu görüntülerinden veya helikopter gibi hava araçlarından alınan görüntülerden faydalanılarak yapılmaktadır. Yetkililerin gözlemleriyle hasarlı binaların tespiti zaman açısından ciddi kayıplar doğururken, tespitlerin doğruluğu bakımından da güvenilirliği tartışılır düzeydedir. Bu çalışmada, deprem ve sel gibi beklenmedik afetlerden sonra hasarlı veya tahrip olmuş binaların otomatik olarak tespit edilebilmesi için yapay zeka tabanlı sistemler test edilmiştir. Çalışma sırasında görüntü sınıflandırma literatüründe sıklıkla kullanılan VGG-16, VGG-19 ve NASNet evrişimli sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Bu modelleri etkili bir şekilde uygulayabilmek için, önce çalışmada kullanılan tüm görüntüler K-Means kümeleme algoritması ile segmentlere ayrılmıştır. Sonrasında, çalışmanın ilk aşaması için, "hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler sınıflandırılmıştır. VGG-19 modeli test setinde %90 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında "hasarlı binalar", "daha az hasarlı binalar" ve "normal binalar" olarak etiketlenen resimler için çok sınıflı bir sınıflandırma algoritması oluşturulmuştur. Bu aşamada VGG-19, VGG-16 ve NASNet test setinde sırasıyla yaklaşık %69, %66 ve %62.5 doğruluk oranı elde edilmiştir.