Academic Journal
Building detection from high-resolution satellite images with faster regional based deep learning model ; Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden daha hızlı bölge tabanlı derin öğrenme modeli ile bina tespiti
| العنوان: | Building detection from high-resolution satellite images with faster regional based deep learning model ; Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden daha hızlı bölge tabanlı derin öğrenme modeli ile bina tespiti |
|---|---|
| المؤلفون: | SARALIOĞLU, Ekrem, GÜNGÖR, Oğuz |
| المصدر: | Volume: 12, Issue: 2 550-563 ; 2146-538X ; Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi |
| بيانات النشر: | Gümüşhane Üniversitesi Gumushane University |
| سنة النشر: | 2022 |
| المجموعة: | DergiPark Akademik (E-Journals) |
| مصطلحات موضوعية: | Building detection,Deep learning,Faster R-CNN,Artificial intelligence, Bina tespiti,Derin öğrenme,Faster R-CNN,Yapay zeka |
| الوصف: | Deep learning algorithms, which try to automatically learn features from a large data set to mimic the learning and analysis mechanism in the human brain, have sometimes started to be more successful than humans in solving problems that require high computation. The successful use of deep learning-based methods in various fields also increases its use in remote sensing. This study, it is aimed to make automatic building detection by deep learning from satellite images with high spatial resolution. First, a fused image with more spatial details was obtained by fusing the image to the high spatial resolution Worldview-2 satellite image. Then, the fused image of the study area was divided into parts, including the areas where building details are concentrated. The test and training data set was created by labeling the building objects in these image fragments. Finally, the Faster R-CNN model was trained with the prepared data set, enabling building detection from high spatial resolution satellite images. Building detection was performed with an average accuracy of 88.6% from high-resolution satellite image fragments containing fragments from different regions. ; İnsan beynindeki öğrenme ve analiz mekanizmasını taklit ederek geniş bir veri kümesinden özellikleri otomatik olarak öğrenmeye çalışan derin öğrenme algoritmaları, yüksek hesaplama gerektiren problemleri çözmede bazen insanlardan daha başarılı olabilmektedir. Derin öğrenme tabanlı yöntemlerin çeşitli alanlarda başarı ile kullanımı bu yöntemlerin uzaktan algılama alanında da kullanımını arttırmaktadır. Bu çalışmada, yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip uydu görüntülerinden derin öğrenme ile otomatik bina tespitinin yapılması amaçlanmıştır. Bina tespiti için, ilk olarak yüksek mekânsal çözünürlüklü Worldview-2 uydu görüntüsüne görüntü kaynaştırma işlemi yapılarak mekânsal olarak detayların daha belirgin olduğu kaynaştırılmış bir görüntü elde edilmiştir. Daha sonra çalışma bölgesine ait kaynaştırılmış görüntü bina detaylarının yoğun olduğu bölgeleri içerecek ... |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | Turkish |
| Relation: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2037521; https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusfenbil/issue/69370/1012519 |
| DOI: | 10.17714/gumusfenbil.1012519 |
| الاتاحة: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusfenbil/issue/69370/1012519 https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.1012519 |
| رقم الانضمام: | edsbas.FA3F4A1B |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| DOI: | 10.17714/gumusfenbil.1012519 |
|---|