Sıkıştırma tekniklerinin sınıflandırma doğruluğuna etkisi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları uzaktan algılamanın temel altlıklarındandır. Bunlar konuma dayalı birçok projelendirme çalışmalarının da temel kaynaklarıdır. Günümüzde analog ve analitik sistemler, bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ile birlikte yerini dijital sistemlere bırakması sonucunda görüntülerin işlenmesi, iletimi ve depolanması en önemli sorun olmuştur. Bu çalışmada Landsat 8 (10 bant, 30 m çözünürlüklü) uydu görüntüsü; MrSID, ECW ve JPEG2000 görüntü formatlarıyla kayıpsız, 10:1, 20:1, 30:1, 40:1, 50:1/60:1 oranında kayıplı sıkıştırılarak yeni görüntüler elde edilmiştir. Orijinal ve sıkıştırılmış görüntülerde piksel tabanlı (en büyük olasılık yöntemi) sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma doğruluğunun tespiti, sınıflandırma sonucunda elde edilen verilerin gerçek yeryüzü değerlerini temsil eden referans verilerle karşılaştırılarak yapılır. Referans veri olarak Vexcel UltracamX dijital hava kamerası ile çekilen (4 bantlı, 30 cm çözünürlüklü) hava fotoğraflarından üretilen ortofoto görüntü kullanılmıştır. 120 referans noktasında; referans görüntü sınıfı ile kayıpsız ve farklı oranlarda sıkıştırılmış kayıplı görüntülerdeki sınıflar hata matrisi yöntemi ile karşılaştırılarak sınıflandırma doğruluğu tespit edilmiştir. Yapılan uygulamalar sonucunda; özellikle kayıpsız ve düşük oranlarda sıkıştırılmış görüntülerin sınıflandırma için kullanılabileceği görülmüştür.
Satellite image and air photograph are basics of remote perception. Also, these are main sources of location based projects. Nowadays, digital systems substitute for analog and analytic systems with developing of computer technology. However, image processing, transfer and storage started to be major issue. At the end of this study, Landsat 8 (10 band, 30m resolution) satellite images were used to get new images. New images being compressed lossless were obtained in MrSID, ECW and JPEG2000 formats. Also, other new images were obtained as being compressed with ratios of 10:1, 20:1, 30:1, 40:1, 50:1/60:1 as being lossy. The original and compressed images were classified base on pixel (the greatest classification method). In order to detect the accuracy of classification; data obtained by classification must be compared with the reference data that represents real surface images. Ortophoto images that were obtained by air photographs which were taken by Vexcel UltracamX digital air camera (4 band, 30 cm resolution) were used as reference data. At 120 reference points, lossless compressed reference images were compared with reference lossy compressed images in different ratios to detect classification accuracy. At the end of these studies, especially images which were compressed lossless and in low ratios can be used for classification.
Satellite image and air photograph are basics of remote perception. Also, these are main sources of location based projects. Nowadays, digital systems substitute for analog and analytic systems with developing of computer technology. However, image processing, transfer and storage started to be major issue. At the end of this study, Landsat 8 (10 band, 30m resolution) satellite images were used to get new images. New images being compressed lossless were obtained in MrSID, ECW and JPEG2000 formats. Also, other new images were obtained as being compressed with ratios of 10:1, 20:1, 30:1, 40:1, 50:1/60:1 as being lossy. The original and compressed images were classified base on pixel (the greatest classification method). In order to detect the accuracy of classification; data obtained by classification must be compared with the reference data that represents real surface images. Ortophoto images that were obtained by air photographs which were taken by Vexcel UltracamX digital air camera (4 band, 30 cm resolution) were used as reference data. At 120 reference points, lossless compressed reference images were compared with reference lossy compressed images in different ratios to detect classification accuracy. At the end of these studies, especially images which were compressed lossless and in low ratios can be used for classification.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Görüntü Sınıflandırma, MrSID, ECW, JPEG2000 Görüntü Formatı, Görüntü Sıkıştırma, Kayıpsız ve Kayıplı Sıkıştırma Teknikleri, Görüntü Sıkıştırmada Doğruluk, Image Classification, Image Compression, Lossless and Lossy Compression Techniques, Accuracy on Image Compression
