• 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 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

    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, 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 çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilir: 1. Geometrik Düzeltme: Uydu görüntülerinin, yer kontrol noktaları kullanılarak gerçek dünya haritalarıyla hizalanması ve geometrik distorsiyonların giderilmesi. 2. Yapay Zeka Tabanlı Veri İşleme: Büyük veri kümelerindeki desenleri ve ilişkileri analiz ederek daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar. 3. Validasyon Yöntemleri: Toplanan verilerin doğruluğunu doğrulamak için kullanılır. 4. Hata Matrisleri: Sınıflandırma işlemlerinin doğruluğunu değerlendirmek için 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 görüntülerinin işlenmesinde hangi yöntemler kullanılır?

    Uydu görüntülerinin işlenmesinde kullanılan yöntemler şunlardır: 1. Görüntü İşleme Teknikleri: Uydu görüntülerindeki piksel yoğunluğunu analiz etmek için kullanılır. 2. Uzaktan Algılama: Uydu verilerini kullanarak doğal kaynaklar, toprak kullanımı ve iklim değişikliği gibi konuları izlemek için kullanılır. 3. Veri Madenciliği: Uydu verilerinin daha derinlemesine analiz edilmesine olanak tanır. 4. Sinerji Analizi: Uydu verilerinin farklı kaynaklardan elde edilen verilerle birleştirilerek daha kapsamlı bir analiz yapılmasını sağlar. 5. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Uydu görüntülerini otomatik olarak analiz etmek, kalıpları tespit etmek ve değişiklikleri izlemek için kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinden hangi bilgiler elde edilir?

    Uydu görüntülerinden çeşitli bilgiler elde edilir, bunlar arasında: 1. Çevresel Değişiklikler: Ormanlar, buzullar ve su kütleleri gibi çevresel unsurların izlenmesi. 2. Kentsel Gelişim: Şehirlerin genişlemesi, arazi kullanımı ve altyapı projelerinin takibi. 3. Tarım Uygulamaları: Mahsul yönetimi, toprak nem seviyelerinin izlenmesi ve erken stres belirtilerinin tespiti. 4. Afet Yönetimi: Sel, kasırga ve orman yangınları sırasında hasar tespiti ve afet sonrası iyileştirme. 5. Haritalama ve Analiz: Coğrafi verilerin haritalar üzerinde görselleştirilmesi ve analiz edilmesi.
    5 kaynak