Papers by Ümit Haluk Atasever
DergiPark (Istanbul University), Dec 1, 2016
Neural Network World, 2016
In this study, a new artificial intelligence optimization algorithm, Differential Search (DS), wa... more In this study, a new artificial intelligence optimization algorithm, Differential Search (DS), was proposed for Principal Component Analysis (PCA) based unsupervised change detection method for optic and SAR image data. The model firstly computes an eigenvector space using previously created k × k blocks. The change detection map is generated by clustering the feature vector as two clusters which are changed and unchanged using Differential Search Algorithm. For clustering, a cost function is used based on minimization of Euclidean distance between cluster centers and pixels. Experimental results of optic and SAR images proved that proposed approach is effective for unsupervised change detection of remote sensing image data.
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Oct 29, 2013
Change detection analyze means that according to observations made in different times, the proces... more Change detection analyze means that according to observations made in different times, the process of defining the change detection occurring in nature or in the state of any objects or the ability of defining the quantity of temporal effects by using multitemporal data sets. There are lots of change detection techniques met in literature. It is possible to group these techniques under two main topics as supervised and unsupervised change detection. In this study, the aim is to define the land cover changes occurring in specific area of Kayseri with unsupervised change detection techniques by using Landsat satellite images belonging to different years which are obtained by the technique of remote sensing. While that process is being made, image differencing method is going to be applied to the images by following the procedure of image enhancement. After that, the method of Principal Component Analysis is going to be applied to the difference image obtained. To determine the areas that have and don't have changes, the image is grouped as two parts by Fuzzy C-Means Clustering method. For achieving these processes, firstly the process of image to image registration is completed. As a result of this, the images are being referred to each other. After that, gray scale difference image obtained is partitioned into 3x3 nonoverlapping blocks. With the method of principal component analysis, eigenvector space is gained and from here, principal components are reached. Finally, feature vector space consisting principal component is partitioned into two clusters using Fuzzy C-Means Clustering and after that change detection process has been done.
Water Science and Technology, Aug 1, 2019
Wetlands are among the most productive ecosystems that provide services ranging from flood contro... more Wetlands are among the most productive ecosystems that provide services ranging from flood control to climate change mitigation. Wetlands are also critical habitats for the survival of numerous plant and animal species. In this study, we used satellite remote sensing techniques for classification and change detection at an internationally important wetland (Ramsar Site) in Turkey. Sultan Marshes is located at the center of semi-arid Develi closed basin. The wetlands have undergone significant changes since the 1980s due to changes in water flow regimes, but changes in recent years have not been sufficiently explored yet. In this study, we focused on the changes from 2005 to 2012. Two multispectral ASTER images with spatial resolution of 15 m, acquired on June 11, 2005 and May 20, 2012, were used in the analyses. After geometric correction, the images were classified into four information classes, namely water, marsh, agriculture, and steppe. The applicability of three classification methods (i.e. maximum likelihood (MLH), multi-layer perceptron type artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM)) was assessed. The differences in classification accuracies were evaluated by the McNemar's test. The changes in the Sultan Marshes were determined by the post classification comparison method using the most accurate classified images. The results showed that the highest overall accuracy in image classifications was achieved with the SVM method. It was observed that marshes and steppe areas decreased while water and agricultural areas expanded from 2005 to 2012. These changes could be the results of water transfers to the marshes from neighboring watershed.
Journal of The Indian Society of Remote Sensing, Jul 30, 2018
Gerçek evapotranspirasyon, etkin su yönetimi ve planlaması için en önemli bileşenler biridir. Yak... more Gerçek evapotranspirasyon, etkin su yönetimi ve planlaması için en önemli bileşenler biridir. Yakın zamana kadar noktasal olarak yapılan evapotranspirasyon hesaplama ve ölçümleri, uzaktan algılama disiplini ve optik uydu sistemlerindeki gelişmeler neticesinde bölgesel olarak yapılabilmektedir. Gerçek evapotranspirasyon haritalama için literatürde en sık tercih edilen yöntemlerin başında Arazi İçin Yüzey Enerji Dengesi Algoritması (SEBAL) gelmektedir. Ancak bu teknik Landsat 8 ile daha önce kullanılmamış olması ve sıcak-soğuk piksel seçimi gibi uzmanlık gerektiren adımlar gibi çeşitli zorluklar içermektedir. Bu çalışma kapsamında Geri-İzleme Arama Algoritması kullanarak sıcak ve soğuk piksel seçimini otomatik olarak yapabilen ve Landsat 8 görüntüleri için uygun hale getirilmiş yeni bir SEBAL yaklaşımı (SEBAL-BSA) önerilmiştir. Ayrıca, normalize edilmiş fark bitki indeksi değerleri ile albedo değerleri bir albedometre ölçümleri kullanarak ilişkilendirilmiş ve albedo haritasının üretimi bu sayede gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, Çukurova'daki Akarsu Sulama Birliği Havzasında uygulanmış ve 28 Nisan 2015 ve 01 Temmuz 2015 tarihli uydu görüntüleri ile albedo ölçümleri kullanarak gerçek evapotranspirasyon haritalama yapılmıştır. Sunulan yaklaşımın doğruluğu, önceden belirlenen yer gerçeği noktalarına ait değerler ile önerilen yaklaşımın elde ettiği değerler karşılaştırılarak irdelenmiştir. Eşlenik Çift T Testi ve Wilcoxon İşaret Testi sonuçlarına göre önerilen yaklaşım oldukça başarılıdır. Uygulamalar neticesinde SEBAL-BSA'nın su yönetimi ile ilişkili kurum ve kuruluşlar için kullanılabilir bir model olduğu ortaya çıkmıştır.
Kontrolsüz Siniflandirmada Diferansiyel Gelişim Algortimasinin Kullanimi
Fen bilimlerinde karşılaşılan birçok problem doğrusal veya doğrusal olmayan bir optimizasyon prob... more Fen bilimlerinde karşılaşılan birçok problem doğrusal veya doğrusal olmayan bir optimizasyon problemi ile temsil edilir. Doğrusal olan optimizasyon problemlerinin çözümünde klasik deterministik yöntemler kullanılmasına rağmen, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde artan değişken sayısı, kullanılan veri tipi gibi birtakım zorluklarla karşılaşılmaktadır. Bu bağlamda, doğrusal olmayan optimizasyon problemlerinin çözümü için günümüzde Diferansiyel Gelişim Algoritması, Genetik Algoritma, Yapay Arı Kolonisi gibi birçok sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Bu çalışmada Aster, Landsat ve Ikonos verileri, kullanımı son yıllarda giderek artan yapay zeka optimizasyon algoritmalarından popülasyon tabanlı sezgisel bir algoritma olan Diferansiyel Gelişim Algoritması(DEA) ile sınıflandırılmıştır. Yöntemin uydu görüntü verilerinin sınıflandırılmasındaki etkinliğinin değerlendirimi için klasik kontrolsüz sınıflandırma yöntemlerinden K-means ve Fuzzy C-means yöntemleriyle karşılaştırma yapılmıştır.
Gerçek Evapotranspirasyon Haritalama İçin Geri-İzleme Arama Algoritması İle Modifiye Edilmiş Yeni Bir SEBAL Yaklaşımı ve Saha Uygulaması
Uzaktan algılamanın en önemli uygulama alanlarından biri evapotranspirasyon haritalarının üretilm... more Uzaktan algılamanın en önemli uygulama alanlarından biri evapotranspirasyon haritalarının üretilmesidir. Genel olarak, FAO Penman-Monteith, Hargreaves veya Blaney-Criddle gibi klasik teknikler kullanılarak gerçek evapotranspirasyon (ETa) hesaplamaları noktasal olarak yapılmaktadır. Ancak suyun daha etkin kullanılabilmesi için gerçek evapotranspirasyon haritalarının kullanılması gerekmektedir. Literatürde, evapotranspirasyon haritalama için temel veri kaynağı olarak çok kanallı uydu görüntülerini ve meteorolojik verileri kullanan TSEB, 3T ve SEBAL gibi teknikler bulunmaktadır. Bu yöntemlerden arasında yer alan SEBAL tekniği, dünyanın birçok bölgesinde uygulandığı için kendini kanıtlanmış bir yaklaşımdır. Bu teknik daha önceleri Landsat 5, Landsat 7, Aster, MODIS, AVHRR gibi uydu görüntüleri ile kullanılmış olmasına karşın, Landsat 8 (LDCM) ile kullanımına rastlanılmamıştır. Bu çalışma kapsamında SEBAL tekniği Landsat 8 (LDCM) uydu görüntüleri ile birlikte kullanılmıştır. SEBAL tekniğ...
Yağ Tabakalarının Belirlenmesinde Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman Yöntemi Kullanımı
Günümüzde enerji üretiminde en fazla kullanılan kaynakların başında petrol (yağ) gelmekte ve geli... more Günümüzde enerji üretiminde en fazla kullanılan kaynakların başında petrol (yağ) gelmekte ve gelişmiş ülkelerin büyük bir kısmı petrol ihtiyaçlarını tankerler aracılığı ile karşılamaktadır. Ancak yoğun petrol taşımacılığı zaman zaman petrol kaynaklı deniz kirliliğine neden olmaktadır. Günümüzde çevre uygulamaları ve sorunlarının çözümünde etkin bir araç olan uzaktan algılama ve Yapay Açıklıklı Radar (SAR) teknolojisi, yağ tabakalarının izlenmesi ve saptanmasında başarıyla kullanılmaktadır. SAR görüntülerinde yağ tabakaları düşük geri saçılım nedeniyle koyu renkte görülmektedir. Ancak radar görüntülerinde koyu renkte görülen diğer oşinografik objelerden yağ tabakalarının ayırt edilmesi önemli bir sorun teşkil etmektedir. Bu çalışmada Lübnan kıyılarında 2006 yılında meydana gelen yağ tabakası kirliliğinin Radarsat-1 uydu verisi ile saptanmasında istatistiksel öğrenme tabanlı Destek Vektör Makinesi ve karar ağaçları temelli Rastgele Orman Yöntemi kullanılmıştır. Bu amaca yönelik olarak ortak yazarların daha önceki yaptıkları çalışmalarda kullandıkları yapay sinir ağları ve yapay arı kolonisi algoritması, diğer bir deyişle farklı algoritma ve yöntemler karşılaştırılarak, söz konusu yöntemlerin yağ tabakalarının saptanmasındaki etkinliği ve performansı irdelenmiştir.
Arazi Örtüsünün Belirlenmesinde Torbalama Karar Ağaçlari Yönteminin Kullanimi
Optik Görüntüler İçin Geri İzleme Arama Algoritmasi Bsa Ve Fark Görüntüsü Kombinasyonu Tabanli Yeni Bir Değişim Saptama Yaklaşimi
Bu çalışmada, optik görüntüler için oldukça basit ve etkin bir kontrolsüz değişim saptama yaklaşı... more Bu çalışmada, optik görüntüler için oldukça basit ve etkin bir kontrolsüz değişim saptama yaklaşımı sunulmuştur. Yaklaşımın temelinde fark görüntülerinin kombinasyonu ve Geri-İzleme Arama Algoritması (BSA)ile değişim haritasının hesaplanması bulunmaktadır. İlk olarak standart fark alma ve logaritmik oran operatörleri kullanılarak fark görüntüleri elde edilir. Ardından bir kombinasyon fonksiyonu kullanılarak fark görüntülerinden tek boyutlu özellik uzayı hesaplanır. Üçüncü adım olarak özellik uzayına sırasıyla görüntünün yumuşatılması için wiener filtre ve kenar bilgilerinin muhafaza edilmesi için medyan filtre uygulanır. Filtreleme ile yerel tutarlılık ve kenar bilgisi muhafaza edilmiş olur. Daha sonra filtrelenmiş veriye min-maks normalizasyonu uygulanır. Son olarak normalize edilmiş veri, BSA kullanılarak değişim olan ve değişim olmayan pikseller olarak iki gruba ayrılır. Sunulan yaklaşımın etkinliği göstermek için, değişim saptama tekniklerinin başarısını belirlemek amacıyla sıkça tercih edilen Meksika ve Sardinia veri setleri kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar ile yaklaşımın optik görüntülerden kontrolsüz değişim belirleme için etkin bir metot olduğu ispatlanmıştır.
Uzaktan algilamanin en onemli uygulama alanlarindan biri evapotranspirasyon haritalarinin uretilm... more Uzaktan algilamanin en onemli uygulama alanlarindan biri evapotranspirasyon haritalarinin uretilmesidir. Genel olarak, FAO Penman-Monteith, Hargreaves veya Blaney–Criddle gibi klasik teknikler kullanilarak gercek evapotranspirasyon (ETa) hesaplamalari noktasal olarak yapilmaktadir. Ancak suyun daha etkin kullanilabilmesi icin gercek evapotranspirasyon haritalarinin kullanilmasi gerekmektedir. Literaturde, evapotranspirasyon haritalama icin temel veri kaynagi olarak cok kanalli uydu goruntulerini ve meteorolojik verileri kullanan TSEB, 3T ve SEBAL gibi teknikler bulunmaktadir. Bu yontemlerden arasinda yer alan SEBAL teknigi, dunyanin bircok bolgesinde uygulandigi icin kendini kanitlanmis bir yaklasimdir. Bu teknik daha onceleri Landsat 5, Landsat 7, Aster, MODIS, AVHRR gibi uydu goruntuleri ile kullanilmis olmasina karsin, Landsat 8 (LDCM) ile kullanimina rastlanilmamistir. Bu calisma kapsaminda SEBAL teknigi Landsat 8 (LDCM) uydu goruntuleri ile birlikte kullanilmistir. SEBAL teknig...
Change Detection Approach for SAR Imagery Based on Arc-Tangential Difference Image and k-Means++
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021
In this letter, an unsupervised change detection (CD) approach based on arc-tangential difference... more In this letter, an unsupervised change detection (CD) approach based on arc-tangential difference and <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$k$ </tex-math></inline-formula>-Means++ clustering is presented for synthetic aperture radar (SAR) remote-sensing images. The images are first standardized with their variance values using a logarithmic function applied to multitemporal images. The difference image (DI) is then calculated by subtracting the SAR images using the arc-tangential subtraction operator. After that, the DI is subjected to a 2-D Gaussian filter and a median filter, respectively. Filters are essential for determining the best feature space for CD. The 2-D Gaussian filter smooths DIs to retain local area consistency, while the median filter handles edge information. Finally, using <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$k$ </tex-math></inline-formula>-Means++, a quick and efficient clustering approach, filtered data is clustered into two classes. Experiments using real-world datasets in Bern, Ottawa, and Yellow River have demonstrated that the given technique is fast, successful, and effective.
Neural Computing and Applications, 2020
Paraneoplastic limbic encephalitis (PLE) is a rare syndrome characterized by memory impairment, a... more Paraneoplastic limbic encephalitis (PLE) is a rare syndrome characterized by memory impairment, affective and behavioral disturbances and seizures. Among many different neoplasms known to cause PLE, small cell lung cancer (SCLC) is the most frequently reported. The pathogenesis is not fully understood but is believed to be autoimmune-related. We experienced a patient with typical clinical features of PLE. A 67-year-old man presented with seizure and disorientation. Brain magnetic resonance imaging demonstrated high signal intensity in the bilateral amygdala and hippocampus in flair and T2-weighted images suggestive of limbic encephalitis. Cerebrospinal fluid tapping revealed no evidence of malignant cells or infection. Positron emission tomography/computed tomography showed a lung mass with pleural effusion and a consequent biopsy confirmed the diagnosis of PLE associated with SCLC. The patient was subsequently treated with chemotherapy and neurologic symptoms gradually improved.
Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2018
Gerçek evapotranspirasyon, etkin su yönetimi ve planlaması için en önemli bileşenler biridir. Yak... more Gerçek evapotranspirasyon, etkin su yönetimi ve planlaması için en önemli bileşenler biridir. Yakın zamana kadar noktasal olarak yapılan evapotranspirasyon hesaplama ve ölçümleri, uzaktan algılama disiplini ve optik uydu sistemlerindeki gelişmeler neticesinde bölgesel olarak yapılabilmektedir. Gerçek evapotranspirasyon haritalama için literatürde en sık tercih edilen yöntemlerin başında Arazi İçin Yüzey Enerji Dengesi Algoritması (SEBAL) gelmektedir. Ancak bu teknik Landsat 8 ile daha önce kullanılmamış olması ve sıcak-soğuk piksel seçimi gibi uzmanlık gerektiren adımlar gibi çeşitli zorluklar içermektedir. Bu çalışma kapsamında Geri-İzleme Arama Algoritması kullanarak sıcak ve soğuk piksel seçimini otomatik olarak yapabilen ve Landsat 8 görüntüleri için uygun hale getirilmiş yeni bir SEBAL yaklaşımı (SEBAL-BSA) önerilmiştir. Ayrıca, normalize edilmiş fark bitki indeksi değerleri ile albedo değerleri bir albedometre ölçümleri kullanarak ilişkilendirilmiş ve albedo haritasının üretimi bu sayede gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, Çukurova'daki Akarsu Sulama Birliği Havzasında uygulanmış ve 28 Nisan 2015 ve 01 Temmuz 2015 tarihli uydu görüntüleri ile albedo ölçümleri kullanarak gerçek evapotranspirasyon haritalama yapılmıştır. Sunulan yaklaşımın doğruluğu, önceden belirlenen yer gerçeği noktalarına ait değerler ile önerilen yaklaşımın elde ettiği değerler karşılaştırılarak irdelenmiştir. Eşlenik Çift T Testi ve Wilcoxon İşaret Testi sonuçlarına göre önerilen yaklaşım oldukça başarılıdır. Uygulamalar neticesinde SEBAL-BSA'nın su yönetimi ile ilişkili kurum ve kuruluşlar için kullanılabilir bir model olduğu ortaya çıkmıştır.
Neural Computing and Applications, 2018
In this paper, weighted differential evolution algorithm (WDE) has been proposed for solving real... more In this paper, weighted differential evolution algorithm (WDE) has been proposed for solving real-valued numerical optimization problems. When all parameters of WDE are determined randomly, in practice, WDE has no control parameter but the pattern size. WDE can solve unimodal, multimodal, separable, scalable, and hybrid problems. WDE has a very fast and quite simple structure, in addition, it can be parallelized due to its non-recursive nature. WDE has a strong exploration and exploitation capability. In this paper, WDE's success in solving CEC' 2013 problems was compared to 4 different EAs (i.e., CS, ABC, JADE, and BSA) statistically. One 3D geometric optimization problem (i.e., GPS network adjustment problem) and 4 constrained engineering design problems were used to examine the WDE's ability to solve real-world problems. Results obtained from the performed tests showed that, in general, problem-solving success of WDE is statistically better than the comparison algorithms that have been used in this paper.
Neural Network World, 2016
In this study, a new artificial intelligence optimization algorithm, Differential Search (DS), wa... more In this study, a new artificial intelligence optimization algorithm, Differential Search (DS), was proposed for Principal Component Analysis (PCA) based unsupervised change detection method for optic and SAR image data. The model firstly computes an eigenvector space using previously created k × k blocks. The change detection map is generated by clustering the feature vector as two clusters which are changed and unchanged using Differential Search Algorithm. For clustering, a cost function is used based on minimization of Euclidean distance between cluster centers and pixels. Experimental results of optic and SAR images proved that proposed approach is effective for unsupervised change detection of remote sensing image data.
Sultan Sazlığı Milli Parkı Ramsar Bölgesi Arazi Örtüsünün Belirlenmesi:Boosting Sınıflandırma Yaklaşımı
ABSTRACT
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2013
Water consumption has been exceeding as the world population increases. Therefore, it is very imp... more Water consumption has been exceeding as the world population increases. Therefore, it is very important to manage water resources with care as it is not an endless resource. The Water loss in regional scale is the key phenomena to accomplish this goal. One of the main components of this phenomenon is evapotraspiration (ET) due to being one of the most important parameter for the management of water resources. Until recent years, evapotranspiration calculations were performed locally, using data obtained from weather stations. But for a successful water management, regional evapotranspiration maps are required. Different approaches are used to compute regional ETs. Among them, the direct measurement methods are not cost-effective and regionalized. For costeffective and regional ET mapping, Surface Energy Balance Algorithm (SEBAL) is the most known and effective technique. In this study, EvaMapper Toolbox which is based on SEBAL approach are developed for regional evapotranspiration mapping in MATLAB. By this toolbox, researchers can apply SEBAL technique which has a very complex structure to their study area easily through entering regional parameter values.
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2014
Change detection is one of the most important subjects of remote sensing discipline. In this pape... more Change detection is one of the most important subjects of remote sensing discipline. In this paper, a new unsupervised change detection approach is proposed for multi-temporal remotely sensed optic imagery. This approach does not require any prior information about changed and unchanged pixels. The approach is based on Discrete Wavelet Transform (DWT) based image fusion and Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA). In the first step of the approach, absolute-valued difference image and absolute-valued log-ratio image is calculated from co-registered and radiometrically corrected multi-temporal images. Then, these difference images are fused using DWT. The fused image is filtered by median filter for edge information preservation and by wiener filter for image smoothing. Then, a min-max normalization is applied to the filtered data. The normalized data is clustered into two groups with BSA as changed and unchanged pixels by minimizing an objective function, unlike classical methods using CVA, PCA, FCM or K-means techniques. To show effectiveness of proposed approach, two remote sensing data sets, Sardinia and Mexico, are used. False Alarm, Missed Alarm, Total Alarm and Total Error Rate are selected as performance criteria to evaluate the effectiveness of new approach using ground truth images. Experimental results show that proposed approach is effective for unsupervised change detection of optical remote sensing data.