Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve derin öğrenme kullanılarak 3 boyutlu kent modeli oluşturulması Creating a 3D urban model using high resolution satellite ımages and deep learning model

ÖZETBilgi teknolojisi alanındaki gelişmeler ile mekânsal verilere ait ihtiyaç hem artmış hem de nitelikli veri elde etme ihtiyacı doğrultusunda yöntem arayışlarına sebep olmuştur. Uzaktan algılama ürünleri ile mekânsal verilere ait bilgilerin hızlı ve kolay erişilip, değerlendirilmesi de bu ürünleri son zamanlarda daha da popüler hale getirmiştir. Mekânsal verilerin farklı formatlarda saklanıp, değerlendirilmesine olan ihtiyacın artması ile de 3 boyutlu kent modellerini çekici hale getirmiştir. Böylelikle de uzaktan algılama verileri ile elde edilen mekânsal verilerin

3 boyutlu modeller şeklinde sunulmasına yönelik çalışmalar da artmaktadır. Bu çalışmada İzmir ili Bayraklı ilçesi Mansuroğlu mahallesi için yüksek çözünürlüklü uydu verileri ile binalara ait çatı sınıfları derin öğrenme yöntemi ile belirlenmiştir.ABSTRACTAccording to developments in the field of information technology, the need for spatial data has both increased and led to the search for methods in line with the need to obtain quality data. Quick and easy access and evaluation of spatial data with remote sensing products has made these products even more popular recently. With the increasing need for storing and evaluating spatial data in different formats, 3D city models have become attractive. Thus, studies on presenting spatial data obtained with remote sensing data in the form of 3D models are emerging. In this study, the roof classes of buildings were determined by deep learning method with high resolution satellite imagery for Mansuroglu neighborhood of Bayrakli district of Izmir.

Erişime Açık
Görüntülenme
37
24.10.2022 tarihinden bu yana
İndirme
1
24.10.2022 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
13 Haziran 2024 11:17
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve derin öğrenme kullanılarak 3 boyutlu kent modeli oluşturulması Creating a 3D urban model using high resolution satellite ımages and deep learning model
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Atila, Arzu Ece
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Osman Sami Kırtıloğlu
Yayıncı
(dc.publisher)
Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Yüksek Lisans
Açıklama
(dc.description)
xii, 38 sayfa
Açıklama
(dc.description)
29 cm. 1 CD
Özet
(dc.description.abstract)
ÖZETBilgi teknolojisi alanındaki gelişmeler ile mekânsal verilere ait ihtiyaç hem artmış hem de nitelikli veri elde etme ihtiyacı doğrultusunda yöntem arayışlarına sebep olmuştur. Uzaktan algılama ürünleri ile mekânsal verilere ait bilgilerin hızlı ve kolay erişilip, değerlendirilmesi de bu ürünleri son zamanlarda daha da popüler hale getirmiştir. Mekânsal verilerin farklı formatlarda saklanıp, değerlendirilmesine olan ihtiyacın artması ile de 3 boyutlu kent modellerini çekici hale getirmiştir. Böylelikle de uzaktan algılama verileri ile elde edilen mekânsal verilerin
Özet
(dc.description.abstract)
3 boyutlu modeller şeklinde sunulmasına yönelik çalışmalar da artmaktadır. Bu çalışmada İzmir ili Bayraklı ilçesi Mansuroğlu mahallesi için yüksek çözünürlüklü uydu verileri ile binalara ait çatı sınıfları derin öğrenme yöntemi ile belirlenmiştir.ABSTRACTAccording to developments in the field of information technology, the need for spatial data has both increased and led to the search for methods in line with the need to obtain quality data. Quick and easy access and evaluation of spatial data with remote sensing products has made these products even more popular recently. With the increasing need for storing and evaluating spatial data in different formats, 3D city models have become attractive. Thus, studies on presenting spatial data obtained with remote sensing data in the form of 3D models are emerging. In this study, the roof classes of buildings were determined by deep learning method with high resolution satellite imagery for Mansuroglu neighborhood of Bayrakli district of Izmir.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
04.11.2022
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2022-11-04
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2022
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Coğrafi bilgi sistemleri
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Yapay Uydular
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3209
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms