Yalnız, İsmet ZekiAksoy, Selim2016-02-082016-02-082009-04http://hdl.handle.net/11693/28706Date of Conference: 9-11 April 2009Conference name: IEEE 17th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2009Uydu 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.TurkishAgricultural fieldsDetection methodsFilter responseHigh resolution satellite imagesHuman structuresProjection vectorsRemote sensing imagesSatellite imagesCultivationImage reconstructionLand useOrchardsRemote sensingSatellitesSignal processingWindowsSignal detectionConference Paper10.1109/SIU.2009.5136389