Show simple item record

dc.contributor.authorYalnız, İsmet Zekien_US
dc.contributor.authorAksoy, Selimen_US
dc.coverage.spatialAntalya, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T12:27:37Z
dc.date.available2016-02-08T12:27:37Z
dc.date.issued2009-04en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/28706
dc.descriptionDate of Conference: 9-11 April 2009
dc.descriptionConference name: IEEE 17th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2009
dc.description.abstractUydu görüntülerindeki dikim alanlarının belirlenmesi, bölütlenmesi, sınıflandırılması ve gözlemlenmesi, bu alanların ekonomik olarak daha iyi kullanım yollarının aranmasına yardımcı olmaktadır. Bir çok insan yapısı gibi, bitkiler de bir düzene göre tarlalarda veya bahçelerde dikilmektedir. Bu bildiride, görüntülerdeki düzen bilgisini kullanarak dikim alanlarını belirleyen bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemde, uydu görüntüsünde nokta filtresinin cevabı üzerinde pencereler gezdirilmekte ve bu pencerelerin izdüşüm vektörleri analiz edilmektedir. Daha sonra bütün pencereler için bir düzenlilik katsayısı belirlenmektedir. Bu düzenlilik katsayıları düzenli alanların daha yüksek değerler aldığı bir düzenlilik haritası çıkartmak için kullanılmaktadır. Bu düzenlilik haritası dikim alanlarının bölütlenmesi ve sınıflandırılması için kullanılabilir. Önerilen yöntem yüksek çözünürlüklü görüntülerde fındık bahçelerinin bulunmasında denenmiş ve sonuçlar tartışılmıştır. Detecting, segmenting and classifying agricultural fields in remote sensing images enable advanced planning of the land use economically. As most human structures, plants are cultivated in some order in orchards or farms. In this paper a regularity detection method is proposed for exploiting this order information. The method slides windows over the spot filter responses of satellite images and analyzes their projection vectors. A regularity coefficient is calculated for each window. These regularity coefficients are further used for creating a regularity map, where regular regions obtain higher scores. These regularity maps can later be employed for the segmentation and classification of cultivation lands. The proposed method is illustrated in the detection of hazelnut orchards in sample high resolution satellite images. ©2009 IEEE.en_US
dc.language.isoTurkishen_US
dc.source.titleIEEE 17th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2009en_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2009.5136389en_US
dc.subjectAgricultural fieldsen_US
dc.subjectDetection methodsen_US
dc.subjectFilter responseen_US
dc.subjectHigh resolution satellite imagesen_US
dc.subjectHuman structuresen_US
dc.subjectProjection vectorsen_US
dc.subjectRemote sensing imagesen_US
dc.subjectSatellite imagesen_US
dc.subjectCultivationen_US
dc.subjectImage reconstructionen_US
dc.subjectLand useen_US
dc.subjectOrchardsen_US
dc.subjectRemote sensingen_US
dc.subjectSatellitesen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectWindowsen_US
dc.subjectSignal detectionen_US
dc.titleUydu görüntülerinde düzenli dikim alanlarının belirlenmesien_US
dc.title.alternativeDetecting regular plantation areas in satellite imagesen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.departmentDepartment of Computer Engineeringen_US
dc.citation.spage289en_US
dc.citation.epage292en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2009.5136389en_US
dc.publisherIEEE


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record