• Buradasın

    Derin öğrenmede uydu verileri nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenmede uydu verileri, çeşitli uygulamalar için yüksek kaliteli bilgiler sağlamak amacıyla kullanılır 3. Uydu verilerinin derin öğrenme ile işlenmesinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır:
    1. Bina Taban İzi Çıkarma: Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini otomatik olarak çıkarmak için derin öğrenme modelleri kullanılır 1. Bu modeller, büyük veri kümelerinden önceden eğitilmiştir ve CBS işlerinde kullanılabilecek veriler üretir 1.
    2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma: Landsat 8 görüntüleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması yapılır 1. Derin öğrenme modelleri, karmaşık semantikleri öğrenme ve yüksek doğrulukla sınıflandırma yeteneğine sahiptir 1.
    3. Süper Çözünürlük: Uydu görüntülerinin çözünürlüğünü artırmak için süper çözünürlük modelleri kullanılır 3. Bu modeller, düşük çözünürlüklü görüntülerden yüksek çözünürlüklü çıktılar oluşturur ve görsel kaliteyi iyileştirir 3.
    4. Nesne Tespiti: Uydu görüntülerindeki nesneleri tespit etmek için makine öğrenimi modelleri eğitilir 4. Bu süreçte, SAR ve multispektral görüntülerdeki gürültüyü gidermek ve pankeskinleştirme yapmak gibi ön işlemler de uygulanır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.esri.com.tr
        1
      2. ichi.pro
        2
      3. tr.linkedin.com
        3
      4. tezara.org
        4
      5. unis.bakircay.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri nasıl işlenir?

    Derin öğrenme ile uydu görüntülerinin işlenmesi, çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir: Bina ve yol tespiti: Evrişimli sinir ağları (ESA) kullanılarak semantik segmentasyon yapılabilir. Gemi tespiti: CenterNet ve EfficientDet gibi derin öğrenme modelleri, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik gemi tespiti için kullanılabilir. Derin öğrenme ile uydu görüntülerinin işlenmesinde kullanılan diğer yöntemler arasında çoklu çözünürlük segmentasyonu ve transfer öğrenme de bulunur. Bu yöntemler, uzaktan algılama alanında, özellikle deniz ve kıyı güvenliğinin sağlanması ve deniz trafiğinin izlenmesi gibi askeri ve sivil uygulamalarda kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntü analizi hangi yazılımla yapılır?

    Uydu görüntü analizi için çeşitli yazılımlar kullanılabilir, bunlar arasında en popüler olanlar şunlardır: 1. Google Earth: Kullanıcı dostu bir arayüz ve geniş veri tabanı sunar. 2. Sentinel Hub: Copernicus programından verilere erişim sağlar ve çevre analizi için kullanılır. 3. ESRI ArcGIS: Coğrafi verilerin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için gelişmiş araçlar sunar. 4. QGIS: Esnek ve genişletilebilir bir açık kaynak yazılımdır, çeşitli eklentilerle birlikte gelir. 5. ENVI: Harris Geospatial tarafından geliştirilen, görüntü işleme ve spektral analiz için güçlü bir yazılımdır. 6. ERDAS Imagine: Uzaktan algılama ve görüntü analizi için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır. Bu yazılımların yanı sıra, Catalyst Professional ve Whitebox gibi diğer özel amaçlı yazılımlar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinin işlenmesinde hangi yöntemler kullanılır?

    Uydu görüntülerinin işlenmesinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Bilgisayarla görme teknikleri: Görüntü segmentasyonu, nesne algılama, değişim tespiti ve görüntü sınıflandırma gibi yöntemlerle uydu görüntülerinden değerli bilgiler çıkarılır. Uydu fotogrametrisi: Uydu görüntüleri kullanılarak 3 boyutlu modeller oluşturulur. Görüntü işleme: Gürültü azaltma, veri kalibrasyonu ve gerçek dünya haritalaması gibi işlemlerle görüntüler düzeltilir ve analiz için hazırlanır. Sınıflandırma teknikleri: İstatistiksel yöntemler, yapay sinir ağları ve makine öğrenme algoritmaları (destek vektör makineleri, rastgele orman, aşırı gradyan artırma) kullanılarak görüntüler sınıflandırılır. Sıkıştırma: Veri boyutunu azaltmak için JPEG gibi sıkıştırma algoritmaları kullanılır. Ayrıca, uydu görüntülerinin işlenmesinde spektral indisler, morfolojik filtreler, doku özellikleri ve renk uzay dönüşümleri gibi çeşitli yardımcı veriler de kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde doğruluk analizi nasıl yapılır?

    Uydu görüntülerinde doğruluk analizi, aşağıdaki yöntemlerle yapılabilir: NMAS (National Map Accuracy Standards). RMSE (Root Mean Square Error). Bilgisayarla Görme (Computer Vision). Yer Kontrol Noktaları (Ground Control Points). LUCAS Metodolojisi. Doğruluk analizi için ayrıca örnek noktalar atanabilir ve bu noktalar referans haritalarla karşılaştırılabilir.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Uydu sistemleri nelerdir?

    Uydu sistemleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Doğal uydu sistemleri: Bir gezegen veya küçük gezegenin etrafında dönen kütleçekimsel bağlı nesnelerden oluşur. Yapay uydu sistemleri: İnsan yapımı uydular ve bunların oluşturduğu sistemlerdir. Güneş dışı uydu sistemleri: Diğer yıldızların etrafında dönen uydu sistemleridir. Asteroit ve plütino uydu sistemleri: Birden fazla nesnenin ortak bir kütle merkezinin etrafında döndüğü sistemlerdir. Ayrıca, uydu sistemleri yörüngelerine göre de sınıflandırılabilir: jeosenkron, sun synchronous, polar, meo, leo, heo gibi.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma nasıl yapılır?

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma, görüntüyü oluşturan her bir pikselin tüm bantlardaki değerlerinin diğer pikseller ile karşılaştırılarak benzer piksellerin kullanıcının belirlediği sınıflara ayrılması işlemidir. İki ana sınıflandırma yöntemi: 1. Kontrollü (denetimli) sınıflandırma: Analizcinin kontrolünde uygulanır. 2. Kontrolsüz (denetimsiz) sınıflandırma: Görüntüdeki veri hakkında yeterli yer bilgisine sahip olunmadığı durumlarda tercih edilir. Bazı sınıflandırma algoritmaları: En çok benzerlik sınıflandırıcısı; Karar ağaçları; Yapay sinir ağları; Destek vektör makineleri; Bulanık mantık. Örnek bir sınıflandırma süreci: 1. Bölge seçimi. 2. Eğitim örnekleri toplama. 3. Sınıflandırıcı eğitimi. 4. Görüntü sınıflandırması.
    5 kaynak