Akademik Veri Yönetim Sistemi
25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017, Antalya, Türkiye, 15 - 18 Mayıs 2017
Günümüzde uydu teknolojilerinin kullanım alanları, gelişen algılayıcı çözünürlüğüne bağlı olarak oldukça genişlemiştir. Ancak uydu görüntülerinin mekansal çözünürlüklerindeki artışa rağmen bu verilerden otomatik bilgi çıkarım sürecinde hala istenilen doğruluğa ulaşılamamıştır. Otomatik bilgi çıkarımında hataların giderilmesi ve görüntülerden yüksek doğruluklu mekansal veri üretimi için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden nesne tabanlı sınıflandırma ile bina tespitine ilişkin analizler gerçekleştirilmiştir. Nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile gerçekleştirilen bina tespit analiz sonuçları, uydu görüntüsüne ek olarak normalleştirilmiş sayısal yüzey modeli (nSYM) ve normalize edilmiş bitki fark indisi (NDVI) kullanarak yapılan nesne tabanlı sınıflandırma sonuçları ile karşılaştırılmış ve bu ek verilerin bina tespitinin doğruluğuna etkileri değerlendirilmiştir
Satellite technologies are used in various disciplines with the improvements in resolutions of sensors. Although spatial resolution of remotely sensed images has increased, automatic information extraction from these images could not reach the desired accuracy. Different studies have been conducted for eliminating the automatic information extraction errors and producing highly accurate spatial information from these images. In this study, building detection analysis was performed with object oriented classification of high resolution satellite images. Results of the object based classification were compared with the integration of normalized digital surface model (nDSM) and NDVI to the object based classification and the effects of these additional data on the classification accuracy were evaluated.