Browsing by Subject "Space optics"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Ionolab grubunun iyonküre uzaktan algılama ve 2-b görüntüleme çalışmaları
    (IEEE, 2014-04) Arıkan, F.; Toker, C.; Sezen, U.; Deviren, M. N.; Çilibaş, O.; Arıkan, Orhan
    Bu çalışmada, IONOLAB grubunun son 10 yıldır iyonküre uzaktan algılaması ve 2-B görüntüleme çalışmaları özetlenecektir. TÜBİTAK EEEAG 105E171 ve 109E055 projelerinde, çift frekanslı Yerküresel Konumlama Sistemi (YKS) alıcılarının sözde menzil ve faz gecikmesi kayıtlarından özgün Toplam Elektron İçeriği (TEİ) kestirim yöntemi IONOLAB-TEC geliştirilmiştir. Önemli bir Uzay Havası hizmeti olarak www.ionolab.org sitesinden tüm araştırmacılara açılan IONOLAB-TEC, dünyada ilk ve tek gürbüz, güvenilir ve hassas tek istasyon için TEİ kestirimleri yapabilmektedir. Uzayda ve zamanda seyrek YKS-TEİ kestirimlerinin bölgesel ve yerküresel aradeğerlemesi için çalışmalar yapılmış ve Türkiye üzerindeki TUSAGA-Aktif istasyon ağından IONOLAB-TEC yöntemi ile elde edilen Toplam Elektron İçeriği (TEİ) kestirimleri kullanılarak otomatik yüksek çözünürlüklü 2-B TEİ görüntüleri elde edilmiştir. IRI-Plas iyonküre iklimsel modeli altyapısıyla literatürde ilk kez hızlı ve gürbüz elektron yoğunluğu dağılımları elde edilmiş ve iyonküre model parametreleri özgün aradeğerleme ile birleştirilmiştir. www.ionolab.org sitesinde iyonküre kritik frekans ve yükseklik haritaları sunulmaktadır. IONOLAB grubunun bu önemli katkıları TÜBİTAK EEEAG 112E568 projesi kapsamında devam etmektedir.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Kentsel yapıların biçimbilimsel bölütlenmesi
    (IEEE, 2007-06) Akçay, H. Gökhan; Aksoy, Selim
    Yüksek çözünürlükteki uzaktan algılamalı uydu görüntülerinde bölütleme kent uygulamalarında önemli bir problemdir çünkü elde edilen bölütlemelerle sınıflandırma için piksel tabanlı spektral bilginin yanında uzamsal ve yapısal bilgiler elde edilebilir. Bu bildiride, biçimbilimsel işlemlerle çıkarılan yapısal bilgi ve ana bileşenler analizi ile özetlenen spektral bilgi kullanılarak gürültüden etkilenmeyen bölütler elde eden bir yöntem sunduk. Yapılan deneyler yöntemin görüntü üzerinde komşuluk bilgisini ve spektral bilgiyi beraber kullanmayan başka bir yönteme göre daha düzgün ve anlamlı yapılar bulduğunu göstermiştir. Automatic segmentation of high-resolution remote sensing imagery is an important problem in urban applications because the resulting segmentations can provide valuable spatial and structural information that are complementary to pixel-based spectral information in classification. We present a method that combines structural information extracted by morphological processing with spectral information summarized using principal components analysis to produce precise segmentations that are also robust to noise. The experiments show that the method is able to detect structures in the image which are more precise and more meaningful than the structures detected by another approach that does not make strong use of neighborhood and spectral information.