TY  - JOUR
TI  - Otokodlayıcılar Kullanarak Uzaktan Algılama Görüntülerindeki Eksik Verilerin Yeniden Yapılandırılması
AB  - 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 (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 (MODIS) sensörleri ile elde edilen 1-km çözünürlüğe sahip günlük (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 (OMH) değeri ile tamamlayabildiği görülmüştür.
AU  - KARTAL, Serkan
DO  - 10.21605/cukurovaumfd.1230776
PY  - 2022
JO  - Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi
VL  - 37
IS  - 4
SN  - 2757-9255
SP  - 853
EP  - 862
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1152407
ER  -