Otokodlayıcılar Kullanarak Uzaktan Algılama Görüntülerindeki Eksik Verilerin Yeniden Yapılandırılması

Authors : Serkan KARTAL

Pages : 853-862

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1230776

View : 10 | Download : 5

Publication Date : 2022-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Uzaktan algılama çalışmalarında uydu görüntülerindeki eksik verilerin yeniden yapılandırılması, veri kullanılabilirliğini artırmak ve analiz süreçlerini kolaylaştırmak açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, bu problemi çözmek için otokodlayıcı adı verilen Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); modeli kullanılmıştır. Çalışmanın amacı, büyük oranda eksik veri içeren ve bu nedenle interpolasyon gibi klasik yöntemlerle yüksek doğrulukla yeniden yapılandırılması zor olan uydu görüntülerini başarılı bir şekilde yeniden yapılandıracak bir YSA modelinin geliştirilmesidir. Model, Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradyometresi insert ignore into journalissuearticles values(MODIS); sensörleri ile elde edilen 1-km çözünürlüğe sahip günlük insert ignore into journalissuearticles values(MYD11A1); yüzey sıcaklığı verileri üzerinde test edilmiştir. Çalışma alanı Türkiye’nin güneyinde yer alan, Antalya ilinin kuzeyi ile Burdur ve Isparta il sınırları içerisinde bulunan bir bölgeyi kapsamaktadır. 2017-2020 tarih aralığına ait 306 veri üzerinde yapılan çalışma sonucunda modelin %70 ve üzerinde eksik bilgi içeren verileri 1,79 Ortalama Mutlak Hata insert ignore into journalissuearticles values(OMH); değeri ile tamamlayabildiği görülmüştür.
Keywords : Yapay sinir ağları, Otokodlayıcılar, Uzaktan algılama, MODIS, Yeniden yapılandırma