Ortofotolar ile nesne tabanlı görüntü sınıflandırma uygulaması: Van-Erciş Depremi örneği
| dc.authorid | TR181514 | en_US |
| dc.authorid | TR198931 | en_US |
| dc.contributor.author | Sabuncu, Aslı | |
| dc.contributor.author | Sunar, Filiz | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-10T11:09:39Z | |
| dc.date.available | 2017-04-10T11:09:39Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.department | AÇÜ | en_US |
| dc.department.other | Boğaziçi Üniversitesi, Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Jeodezi Anabilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Depremler, çok fazla sayıda can kayıplarına, alt yapı zararlarına, ciddi maddi kayıplara neden olan en yıkıcı doğal afetlerdir. Deprem nedeni ile yıkılmış binaların deprem sonrası tespiti önemli bir aşamadır çünkü bu tip binalar şehirler için risk oluşturmaktadır. Son yıllarda dijital fotogrametri ve uzaktan algılama teknolojileri ile uydu algılayıcıları/kamera sistemlerindeki önemli gelişmeler yeni ve farklı araştırma konu ve uygulamalarının ortaya çıkmasına neden olmuştur. 1950'li yıllardan bu yana gelişim gösteren dijital kamera teknolojisi beraberinde yüksek mekansal çözünürlük ve konumsal doğruluğa sahip ortofotoların üretimi de olanaklı hale gelmiştir. Bu ortofotolar detay çıkartımında ve tematik sınıflandırmada başarı ile kullanılmaktadır. Yüksek mekansal çözünürlüğe bağlı olarak tematik sınıflandırmada geleneksel piksel tabanlı sınıflandırma yaklaşımı yerine nesne tabanlı yaklaşım önem kazanmış ve yaygınlaşmıştır. Bu çalışma için Türkiye’nin doğusunda yer alan Van ili-Erciş ilçesi seçilmiştir. Bölgede, 23 Ekim 2011 tarihinde yerel saat ile 13:41:20’de (UTC 10:41:20) moment büyüklüğü (Mw) 7.2 olan bir deprem meydana gelmiştir. Çalışmada veri olarak depremden bir gün sonra Harita Genel Komutanlığı tarafından hasar tespiti yapmak amacıyla alınan hava fotoğraflarından üretilen ortofotolar kullanılmıştır. Deprem sonrası görüntüde ilk olarak 2 farklı dokuda alan seçilmiştir. Hem homojen hem de heterojen alanların sınıflandırılmasında ilk adım olarak en uygun parametreler seçilerek segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon aşamasında çoklu çözünürlük algoritmasından faydalanılmıştır. Yapılan farklı denemeler sonucunda en uygun şekil faktörü ve renk değerleri göz önüne alınmıştır. Bir sonraki aşamada, nesne tabanlı sınıflandırmada kullanılan ve ‘kontrollü’ ve ‘kontrolsüz’ olarak adlandırılan iki farklı sınıflandırma yaklaşımı uygulanmış ve bu yöntemlerin sınıflandırma doğrulukları karşılaştırılmıştır. | |
| dc.description.abstract | Earthquakes are the most destructive natural disasters, causing massive loss of life, infrastructure damages and serious financial losses. Earthquake-induced building damage detection is a very important step after earthquakes since such buildings pose a risk for cities. The recent advances in digital photogrammetry/remote sensing technology and satellite sensor/camera systems have inspired to emerge new and different research areas and applications. With the development of digital camera technology since 1950's, it has become possible to produce orthophotos with high spatial resolution and positional accuracy. These orthophotos are used successfully in the extraction of the details and the thematic classification. Depending on the high spatial image resolutions, the use of object-based approach has gained importance and has become widespread rather than the traditional pixel-based approach in the thematic classification. The town of Erciş in Van province, situated in the eastern part of Turkey, was selected for the study. In this region, an earthquake with moment magnitude (Mw) of 7.2 was occurred at 10:41 UTC (13:41 local time) on October 23th, 2011. In this study, the orthophotos produced from the aerial photographs taken one day after the earthquake by the General Command of Mapping for the purpose of damage detection. In the post-earthquake ortophotos, 2 different types of sites were selected as the study areas. As an initial step, segmentation process was carried out by selecting the most suitable parameters for the classification of both homogenous and heterogeneous areas. In the segmentation phase, the multi-resolution algorithm was utilized. After doing different trials, the most suitable shape factor and compactness values were considered. In the next step, two different classification approaches, namely “supervised” and “unsupervised”, used within the object based image classification were applied and their classification accuracies were compared. | |
| dc.identifier.citation | Sabuncu, A , Sunar, F . (2017). Ortofotolar ile Nesne Tabanlı Görüntü Sınıflandırma Uygulaması: Van-Erciş Depremi Örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 3 (1), 1-8. DOI: 10.21324/dacd.271091 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 8 | en_US |
| dc.identifier.issue | 1 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11494/1176 | |
| dc.identifier.volume | 3 | en_US |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Artvin Çoruh Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.ispartof | Doğal Afetler ve Çevre Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Deprem | en_US |
| dc.subject | Yıkım Alanları | en_US |
| dc.subject | Nesne Tabanlı Sınıflandırma | en_US |
| dc.subject | Segmentasyon | en_US |
| dc.subject | Ortofoto | en_US |
| dc.subject | Earthquake | en_US |
| dc.subject | Debris Areas | en_US |
| dc.subject | Object Based Image Classification | en_US |
| dc.subject | Segmentation | en_US |
| dc.subject | Orthophoto | en_US |
| dc.title | Ortofotolar ile nesne tabanlı görüntü sınıflandırma uygulaması: Van-Erciş Depremi örneği | en_US |
| dc.title.alternative | Application of object based image classification using orthophotos: a case study of the Van-Erciş Earthquake | en_US |
| dc.type | Article |
