• 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

    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

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri nasıl işlenir?

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri şu şekilde işlenir: 1. Ön İşleme: Uydu görüntüleri, analiz için kullanılabilir hale getirmek üzere temizlenir ve düzeltilir. 2. Görüntü Segmentasyonu: Görüntü, kara, su veya bitki örtüsü gibi farklı bölgelere ayrılarak yüzey türlerinin odaklanmış analizi ve sınıflandırılması yapılır. 3. Nesne Algılama: Binalar, yollar veya araçlar gibi belirli nesneler tanımlanır ve tam olarak belirlenir. 4. Değişim Tespiti: Farklı aralıklarla çekilen görüntüler karşılaştırılarak ormansızlaşma, kentleşme veya mevsimsel değişimler gibi zaman içindeki değişiklikler izlenir. 5. Görüntü Sınıflandırma: Arazi türleri, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara göre kategorize edilir ve ayrıntılı haritaların oluşturulması sağlanır. Bu işlemler için Unet, MaskRCNN ve SingleShotDetector gibi derin öğrenme modelleri kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma nasıl yapılır?

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma, piksellerin spektral özelliklerine göre farklı gruplara ayrılması işlemidir. Piksel tabanlı sınıflandırma şu adımları içerir: 1. Veri toplama: Çalışma bölgesine ait bilgilerin toplanması için arazi çalışması yapılır ve mevcut veriler temin edilir. 2. Spektral band seçimi: Çalışmanın amacına göre görüntüler ve spektral bandlar seçilir. 3. Eğitim ve test verileri: Sınıflandırmada kullanılmak üzere kontrol alanlarından eğitim ve test verileri oluşturulur. 4. Sınıflandırma algoritması: Çalışma amacına yönelik uygun bir sınıflandırma algoritması seçilir ve uygulanır. 5. Doğruluk analizi: Sınıflandırılmış görüntü için doğruluk analizi yapılır ve elde edilen tematik haritalar yorumlanır. Objeye dayalı sınıflandırma ise pikselleri sınıflandırmak yerine, görüntü üzerindeki gruplanmış piksellerden oluşan nesneleri kullanarak sınıflandırma yapar.
    5 kaynak

    Uydu sistemleri nelerdir?

    Uydu sistemleri, yörüngede dönen yapay uydular veya uydu ağları kullanarak çeşitli amaçlar için kullanılan teknolojik sistemlerdir. Başlıca uydu sistemleri türleri: 1. Haberleşme Uyduları: Televizyon, telefon, radyo, internet gibi iletişim hizmetlerinde kullanılır. 2. Meteoroloji Uyduları: Hava durumu tahminleri ve iklim analizleri için atmosferdeki sıcaklık, basınç, nem gibi faktörleri analiz eder. 3. Navigasyon Uyduları: GPS (Küresel Konumlama Sistemi) teknolojisi ile araçların konumlarını tespit eder ve en kısa rotayı bulur. 4. Askeri ve Güvenlik Amaçlı Uydular: Askeri tehditleri önceden tespit eder, istihbarat toplar ve güvenli haberleşme sağlar. 5. Bilimsel Araştırma ve Keşif Uyduları: Uzayın derinliklerini inceler, gezegenlerin yapısını anlar ve yeni keşiflerde bulunur. 6. Yer Gözlem Uyduları: Tarım, çevre koruma ve doğal kaynakların izlenmesi gibi alanlarda 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