Uzamsal ve spektral öznitelikleri kaynaşımı kullanılarak hiperspektral görüntüler için değişim tespiti

Abstract

Uzaktan algılama verilerindeki değişimleri tespit etmek için sadece spektral imza kullanıldığında yerel ve konum tabanlı uzamsal öznitelikler tarafından sağlanan zengin bilgiler göz ardı edilirken bu durum, değişim tespitinde değerli bilgilerin kullanılmaması anlamına gelmektedir. Bu yüzden bu tezde, hem hiperspektral görüntülerdeki doku ile zengin bilgileri hem de spektral imzaları kullanmak için yeni bir değişim tespiti yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, görüntü değişiklikleri tespit etmek için Spektral Açı Eşleme (Spectral Angle Mapper SAM) yeteneğini geliştirmek için bantlar doku bilgisini kullanılarak etkili bir yöntem olduğunu göstermiştir. Üstelik hiperspektral görüntüler (hyperspectral image HSI) veri setleri elde edilen sonuçları önerilen yöntemin bazı muhtemel alternatiflerden daha üstün olduğunu göstermektedir.

Considering spectral signatures to detect changes in remote sensing data, while ignoring the rich information provided by the local and global spatial features may lead to the problem of losing valuable information that can help in the process of change detection. Thus in this thesis, a change detection paradigm to utilize both the rich texture information - extracted by Local Binary Pattern (LBP) and Gabor fılter - and the spectral signatures in hyperspectral images is proposed.Experimental results have demonstrated that utilizing bands texture information is an effective method to increase the ability of Spectral Angle Mapper (SAM) to detect changes in the images. Moreover, results on several hyperspectral image HSI data sets show that the proposed framework is superior to some possible alternatives.