UZAKTAN ALGILAMA SİSTEMLERİNDE GÖRÜNTÜ FÜZYONU

Transkript

1 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu UZAKTAN ALGILAMA SİSTEMLERİNDE GÖRÜNTÜ FÜZYONU Asa ABAS, Murat YAKAR, Nurda BAYKAN Selçuk Üverstes, Mühedslk Mmarlk Fakültes, Koya, Türkye - (yakar, urda@selcuk.edu.tr, asa_hsa@yahoo.com) Aahtar Kelmeler: Dalgacık döüşümü, Görütü Füzyou, IHS döüşümü, PSO algortmes, Uydu Görütüsü. ÖZET Büyük br hızla gelşmekte ve ye uygulama alaları bulmakta ola uydu tekolos soucuda farklı çoklu-algılayıcı sstemler ve farklı çoklu-çözüürlüğe sahp görütü verler kullaılmaktadır. Görütü füzyo tekolos, uydu verler e y özellkler (hem uzaysal, hem de spektral) çerecek şeklde tek br görütü vers hale getrlmes sağlar. Bu çalışmasıda üzerde yapıla k farklı kayak görütüsü (QuckBrd, 2.8m MS ve QuckBrd, 0.7m pa brleştrlmes brleştrlmes ç çeştl füzyo yötemler kullaılmıştır (Brovey döüşümü, IHS döüşümü, TBD döüşümü, Dalgacık döüşümü) ve elde edle souçlar bell krterlere göre değerledrmes yapılmıştır. Bu dğer br katkısı se elde edle görütü souçlarıı, y korumuş kalte spektral blgse sahp olması ç ye br yötem kullaılmıştır (PSO Tabalı IHS). Key Words: IHS Trasform, Image Fuso, Image Satellte, PSO algorthm, Wavelet Trasform. ABSTRACT As a result of the rapdly developg satellte techology whch exteds to ew applcato areas, varous multple sesor systems ad varous mage data wth dfferet multple resolutos are used. Image fuso techology eables to create a sgle mage data whch comprses the best characterstcs (both spatal ad spectral) of the satellte data. I ths study, dfferet fuso methods (Brovery trasformato, IHS trasformato, PCA trasformato, Wavelet trasformato were used to fuse two dfferet source mages (QuckBrd, 2.8m MS ad QuckBrd, 0.7m pa ad the data obtaed were evaluated accordg to crtera. Aother cotrbuto of ths study s the usage of a ew method (PSO Based IHS) order to eable the obtaed mage results to have well preserved spectral qualty. 1.Grş Güümüzde brçok alada uydu görütüler kullaılmaktadır ormacılıkta, şehr bölge plalamada, savumada kullaılmaktadır, Görütü füzyou, yüksek uzaysal çözüürlüklü pakromatk görütüü detay blgs ve düşük uzaysal çözüürlüklü çok spektrallı görütüü rek blgs br araya getrp yüksek uzaysal çözümlemel rekl görütü oluştura br tekktr. Başka br alamla pakromatk keskleştrme yötemde düşük çözüürlüklü çok batlı br görütü le daha yüksek çözüürlüklü pakromatk görütü füzyo edlr ve yüksek çözüürlüklü ve çok batlı görütü elde edlr. Uzakta algılama ve örütü taıma algortmaları, yüksek uzamsal çözüürlükle brlkte detaylı rek ve doku öztelğe sahp görütülerde daha yüksek performas göstermektedr[9]. Uzakta algılama lteratürüde füzyo şlem pasharpeg olarak adladırılır; çükü brleştrme şlemde, PAN görütüü uzaysal detayları Çok spektrallı görütüyü keskleştrmek ç kullaılmaktadır. Bu şlemler dâhlde Çok spektrallı görütüü uzaysal çözüürlüğü arttırılırke, spektral blgs korumaya çalışılır[5]. Şekl.1. İk görütüye füzyo uygulaması Şu aa kadar hem amaç hem de kullaıla metot açısıda brçok görütü füzyo tekğ gelştrlmştr. Söz kousu tekkler uygulama alaları aşağıdak gb sıralaablr[5]: Akıllı sstemler ve robotlar. Görütü ve dğer sesörler kullaarak gerçekleştrle ger beslemel robot hareket kotrolü. Stereo kameraları kotrolü. Akıllı zleme sstemler. Otomatk hedef belrleme ve yol takp etme sstemler. Tıbb uygulamalar X-ışılarla elde edlmş tomograf le mayetk rezoas görütü füzyou. Blgsayar destekl cerrahlık. 3 boyutlu yüzey örekleme. 183

2 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu A. ABAS vd. İmalat sstemler: Elektrk devre elema tespt. Ürü yüzey ölçme ve celeme. Tehlkel olmaya (odestructve) maddeler celemes. İmalat süreç deetm. Karmaşık make/chaz celeme. Üretm hatlardak zek robotlar. Asker ve güvelk uygulamaları: Taıma, z sürme, yer (su, hava) hedefler belrleme. Saklı slah tespt. Savaş ala deetm. Gece yol kılavuzu. Uzakta algılama sstemler. Elektro mayetk ışılarıı değşk frekaslarıı kullama. Algılayıcılar: syah beyaz hava fotoğraf makelerde çok spektrumlu aktf mkrodalga görütüleme radarlarıa kadar çeştl ölçü sstemler. Şekl 3. Temel bleşe ekse Brc temel bleşe (PC1) blg çoğuu çerr. Pakromatk bat lk temel bleşe yere koyulur. Pakromatk görütü le yer değştrldkte sora ters TBD döüşümü uygulaarak görütü öcek görütüye çevrlerek şlem tamamlaır. 2.FÜZYON YÖNTEMLER MEVCUT TEKNİKLER VE YAKLAŞIMLAR Pakromatk keskleştrme ç zama çersde gelştrle pek çok yötemde e popüler ve etk olaları bleşeler değştrlmes, dolaylı spektral katkı yötem, görütü statstğe dayalı yötemler, dalgacık (wavelet) tabalı füzyo. Bleşeler değştrlmes le elde edle Pakromatk keskleştrme tekklerde e bleler Yeğlk-Rek- Doyum (IHS) ve Temel Bleşe Aalz (PCA) dr[9]. 2.3.Brovey Döüşümü, Bu yötemde görütüye at e düşük ve e yüksek keardak değerler arasıda farklılığı görsel olarak arttırmak ç kullaıla br brleştrme yötemdr. Bu sebepte dolayı, bu yötem daha çok farklılıkları göz le algılamasıı öem kazadığı çalışmalarda kullaılmaktadır. Brovey döüşümü, temel olarak çok spektrallı görütüü her br badıı parlaklık değer ayrı ayrı pakromatk görütüü parlaklık değerler le çarpılması ve elde edle değer dğer tüm batları pksel değerler toplamıa bölümes le gerçekleştrlr[3]. Bu şlem görütüü tümüde uygulaır. Brovey döüşümü olarak ble bu eştlk; 2.1.IHS de RGB rek uzayıda IHS rek uzayıa görütü döüştürülür. I badıı pakromatk görütüye eş düştüğü varsayılarak, pakromatk görütü le değştrlr. Ters IHS döüşümü le yüksek çözüürlüklü çok batlı görütü elde edlr[20]. R ye R R G B / 3 G PAN (1) G ye R G B / 3 PAN (2) B B ye R G B / 3 PAN (3) Şekl 2. Yoğuluk, rek tou, doyguluk (IHS) rek koordat sstem 2.2. PCA: Temel Bleşe Aalz de brbrleryle korelasyou ola spektral batlar temel bleşelere döüştürülür. İlk bleşe yüksek çözüürlüklü pakromatk görütüü özellkler taşır. Bu bat pakromatk görütü le yer değştrlr. Ters PCA yötem soucu pakromatk görütüü çok batlı görütü le füzyou sağlamış olur.lteratürde yaygı olarak kullaıla br başka kategor se Dolaylı Spektral Katkı ya da dğer adıyla artmetk kombasyolardır[9]. R: Kırmızı, G: Yeşl, B: Mav, PAN: Pakromatk olarak taımlaır Dalgacık Döüşümü Durağa olmaya şaretler spektral aalz ç uygu olmasıda dolayı dalgacık döüşümüü dğer spektral aalz metodlarıa göre üstülükler vardır. Dalgacık döüşümüü e öeml avataı, düşük frekaslar ç geş, yüksek frekaslar ç dar olacak şeklde değşe pecere boyutlarıı olmasıdır. Böylece, bütü frekas aralıklarıda optmum zama-frekas çözüürlüğü sağlaablmektedr [5,6]. Belrl br ölçekte şaret frekasıı maör bleşeler mevcut se dalgacık bu mevcut frekas bölgesde şarete çok yakı 184

3 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu Uzakta Alglama Sstemlerde Görütü Füzyou olacaktır. Hesaplaa-cak sürekl dalgacık katsayıları lşkl olarak zama - ölçek düzlemde büyük olacaktır [19]. * w( a, x( t) ( a, t dt (4) * 1 t b ( a, ( t) a a (5) 1 * t b w( a, x( t) dt a a (6) c * t b x( t) 2 w( a, dadb a a (7) a0 b pakromatk görütüü dalgacık katsayılarıyla yer değştrlr. Daha sora MS görütü ters dalgacık döüşümü (Iverse Wavelet Trasform) yapılarak yüksek uzamsal çözüürlüklü MS görütü elde edlr[9]. b Ψ c ψ w(a, ölçek döüşüm parametres aa dalgacık aa dalgacığa bağlı sabtler x(t) Dalgacık Döüşümü İşaret aşağıdak gb ayrık zamaa döüştürülür. Ortaormal foksyolar ç a=2 (8) b=2 k (9) Yüksek ve alçak geçre fltreler ç y [ k] x[ ] h[2k ] (10) hgh Yüksek geçre fltre çıkışı y [ k] x[ ] g[2k ] (11) low Alçak geçre fltre çıkışı Syal tayfı (spektrum) alçak geçre ve yüksek geçre parçalar olmak üzere k eşt parçaya bölmektr[15]. Yüksek geçre bölüm lglele e küçük detayları çerr. Souçta, k bölüme sahp olmakla brlkte alçak geçre bölüm hala bazı detayları çermektedr ve bu edele ou tekrar bölümleyeblrz. Bu yötem le br türetlmş fltre bakası oluşturulur. Geellkle batları sayısı ver mktarı veya mevcut ola hesaplama gücü le sıırlıdır. Tayfı (spektrum) bölümleme şlem grafksel olarak aşağıdak şeklde görütülemektedr [8]. Şekl 5.Dalgacık ve IHS tabalı yötem akış dyagramı 2.5.PSO Tabalı Görütü Brleştrme Yötem PSO algortması Parçacık Sürü Optmzasyou (PSO), 1995 yılıda Keedy ve Eberhart tarafıda kuş ve balık sürüler k boyutlu davraışlarıda eslelerek gelştrlmş populasyo tabalı br optmzasyo tekğdr [16]. Bu k boyutlu davraışlar; çevrelere adapte olablme, zeg yyecek kayakları bulablme ve avcılarda kaçablme gb blg paylaşma yaklaşımı gerektrmektedr. Blg paylaşımı sayesde sürüler, yyecek ararke ya da avcıda kaçarke, hedefe e yakı ola sürü elemaıı takp ederler ve ked hızlarıı ve koumlarııe başarılı elemaa göre gücellerler PSO Uygulaması Şekl 4. Altbat kodlama Dalgacık füzyouda yüksek çözüürlüklü pakromatk görütü br grup düşük çözüürlüklü görütüye ve dalgacık katsayılarıa döüştürülür. Üst örekleme (upsamplg) yapılmış MS görütü de dalgacık döüşümü (Wavelet Trasform) yapılarak düşük çözüürlüklü görütüye ve dalgacık katsayılarıa döüştürülür. MS görütüü dalgacık katsayıları Her parçacık -boyutlu br uzayda yayılır.. parçacığı temsl eder.. parçacığı kaydedle öcek e y pozsyouu (pbest) temsl eder. Popülasyodak bütü parçacıklar arasıda e y parçacık gbest (global) le temsl edlr. Parçacığı topolok komşuluğudak e y pozsyo l (local) le gösterlr. Parçacığı hızıdak değşm (velocty) le gösterlr. Hız, her parçacığı elde ettğ pbest değer ve o aa kadar k gbest değer değerledrerek yede güceller ve parçacıkları ye pozsyoları oluşturulur. Durdurma koşulu sağlaıcaya kadar bu terasyo devam eder. Hız, k bleşede oluşur; blşsel bleşe ve sosyal bleşeler[6] PSO Tabalı Görütü Bölütleme 185

4 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu A. ABAS vd. PSO Tabalı Br Görütü Bölütleme çalışmasıda, gauss olasılık foksyolarıda oluşa br karışım kullaılarak verlmş br görütüü hstogramı uydurulmuş ve PSO algortması bu olasılık foksyoları karışımıı parametreler hesaplamıştır. Böylelkle yoğuluk foksyou le gerçek hstogram arasıdak hatayı e aza düşürülmüştür[6]. 1 2 E p( x ) h( x ) (12) 1 kulladığımız PSO le Bu problem çözmek ç aşağıdak dkkate alıması gereke bleşeler: (1) Düşüülmüş br problem ç, parçacıklar temsl edlr. (2) Tüm parçacıklar uyguluk "ftess" foksyoua göre br değerledrme yapılır[21]. 1. Parçacık temsl: PSO de her parçacık parametre vaktörü le temsl edlr. Pso parcacıkları br aday çözümü olarak aşağıdak şeklde göstermektedr ψ = (P, µ, σ), buu ç = 1, 2,..., K. Böylece, parçacık temsl ç, Gauss olasılık foksyolar karışımıı parametre şeklde kullaılır. 2.Uyguluk foksyou: uyguluk foksyou paçacık ç br karar foksyoudur amacı br parametre vectorüü bulup gaussa foksyo karşımıı ve oral hstogram arasıdak kare hatayı(e) e aza drmek. Karışım foksyou tüm parametreler bulmak c pso algortması kulladıkta sora, optmum eşk değerler belrleeblr. eşk değer geel olasılık hatası hesaplamasıyla elde edlr. İk komşu Gauss foksyoları ç, verle E(T) = P+1 E1(T) + P E2(T), = 1, 2,..., K 1 (13) T ( T ) p 1 E ( x) dx (14) E:pksel hatalı sııfladırma olasılığı. P: yoğuluk foksyouu ösel olaslık. İ:pksel sııfı. T:Eşk değer Aşağıdak deklem optmum eşkleme(t) değer bulmak ç kullaılır AT BT C 0 (15) IHS tabalı PSO yötem Bu çalışmada gelştrle yötem, IHS tabalı PSO yötem lk olarak IHS döüşümü, çok spektrallı bat ola R, G ve B; IHS uzayıa döüşe lk batlardır. PAN ve I badı pso algortmasıı kullaılarak bölütleme şlem yapılır ve eşklk değer hesaplaır. Pakromatk ayrıştırmaı yaklaşıklık görütüsü, I bleşe görütüsü le ortalaması alıır, Sora, Pso dek etkl ala yoğuluk yaklaşma batları pakromatk yaklaşım batları le değştrlr. Brleştrlmş görütü sora oral RGB uzayıda ger IHS e ters br döüşüm gerçekleştrerek elde edlr. Şekl 6. PSO tabalı IHS yötem akış dyagramı 3.Pakromatk Keskleştrme Soruları: Pakromatrk keskleştrme öces e öeml şlemlerde br bu k görütüü düzgü olarak çakıştırılmasıdır. Pakromatk ve spektral batları brbrleryle çakıştırılması esasıda görütülerde oluşa kayma souçta üretle görütüde bulaıklığa ede olablmektedr. Bu kaymaları temel edeler se: Sesörler çekm zamaları arasıda 0.5 sayeye kadar fark buluablmektedr. Bu fark hareketl eseler farklı yerde görütülemese, uyduu hareket de göz öüe alıdığıda sabt eseler dah çakışmamasıa yol açmaktadır[9]. İlavete sesörler alık görüş alaı tamame üst üste oturmayablr. Ayrıca ver sağlayıcı tarafıda ortorektfkasyo yötemyle brleştrle çoklu görütülerde çakıştırma hataları söz kousu olablmektedr. 4. Keskleştrme le üretle görütüler kalte değerledrmes Pa-sharpeg le üretle görütü kalte değerledrme şlem (Korelasyo Katsayısı), RMSE (Karesel Ortalama Hata) ve RASE (Relatve Average Spectral Error) gb ölçütler aracılığı le yapılablr. Bu ölçütler sayesde br keskleştrlmş görütüü oral MS görütü le e kadar uyumlu ve bezer olduğu ve ayrıca spektral kaltes belrleeblr[11]. Katsayısı: Bu ölçüt statstk alaıda çok ble br ölçüttür. Görütüler her badı arasıdak korelasyo kolayca hesaplaablr ve geel olarak görütü ç korelasyo değer ster se batları korelasyou ortalaması kullaılablr. 186

5 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu Uzakta Alglama Sstemlerde Görütü Füzyou Corr ( B, B ) (15) Yukarıdak formülde B (oral görütü) ve B (füzyo görütü) karşılaştırılacak batları, B ve B batları ortalama gr değerler, M ve N satır ve sütu sayısıı temsl etmektedr. Korelasyo katsayısıı değer [-1,+1] aralığıdadır. Bu değer +1 e yaklaştıkça batlar statstk olarak brbre çok yakı - 1 e yaklaştıkça batlar brbre çok zıt demektr RASE (Relatve Average Spectral Error):Bu ölçüt pasharpeg metoduu başarısıı ortaya koymak ç ortalama gr değer ve RMSE değerler kullaır[23]. RMSE Formüldek RSME badıı karesel ortalama hatasıı, B (oral görütü) ve B (füzyo görütü) karşılaştırılacak batları, N 2 se görütü. 4.1.Korelasyo Souçu +1 korelasyo değer verler brbrlere cok bezedkler (yuksek korelasyo, -1 değer se verler brbrler tamame zıttı olduğuu göstermektedr. Oral görütü ve brleştrlmş görütüler batları arasıdak korelasyo katsayıları aşağıdak tabloda gösterlmştr. Tablo 1. Oral PAN ve souç görütüler batları arasıdak korelasyo değerler Füzyo Yötem M N M M 1 N 1 1 N M 1 N 1 PAN B B B B M N 2 2 B B B B M 1 N 1 PAN Bat2 PAN Bat3 Brovey Yötem IHS Yötem TBD Yötem Dalgacık Yötem PSO algortması Tablo 2. Oral çokspektrallı ve souç görütüler batları arasıdak korelasyo değerler M N 2 B B ) 2 N m 1 1 Tablo 3. Oral PAN ve souç görütüler batları arasıdak RMSE değerler Füzyo Yötem PAN PAN Bat2 PAN Bat3 Brovey Yötem IHS Yötem TBD Yötem Dalgacık Yötem PSO algortması Tablo 4. Oral çokspektrallı ve souç görütüler batları SPECT SPCT Bat2 SPECT Füzyo Yötem Bat3 Brovey Yötem IHS Yötem TBD Yötem Dalgacık Yötem PSO algortması arasıdak RMSE değerler 5.Souç Bu çalışmada yaygı ola füzyo yötemler uygulaması, uydu görütüler (QuckBrd, 2.8m MS ve QuckBrd, 0.7m) üzerde matlab programı kullaarak yapılmıştır. ayı zamada optmzasyo algortmes ola parçacık sürü optmzasyou, füzyo tekkler ç bu çalışmada ye br yötem olarak kullaılmıştır ve statstk olarak y souç verdğ gözlemştr. Amaç çok spektrallı görütüü uzaysal çözüürlüğü arttırılırke, spektral blgs korumaya çalışmak. Geelde görütü füzyo yötemler, ya rek koruması açısıda ya da uzaysal ayrıtı aktarımı açısıda y souçlar vermektedr, ama her zama her k açıda da y souç vermeyeblmektedr. 5.1.Görütü Souçları Bu çalışmada kullaıla tüm füzyo yötemler k görütü üzerdek uygulaması ve elde edle souçlar aşağıdakşeklde gösterlmştr. Füzyo Yötem SPECT SPECT Bat2 SPECT Bat3 Brovey Yötem IHS Yötem TBD Yötem Dalgacık Yötem PSO algortması RMSE Souçları: (a) 187

6 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu A. ABAS vd. ( (c) (d) (e) (f) (g) Şekl 7. Elde edle görütü souçları: (a) Oral Pakromatk QuckBrd ( 2.8 metre). ( Oral Çok spektrallı QuckBrd (0.7 metre). (c) Brovey yötem. (d) IHS yötem. (e) TBD yötem. (f) dalgacık döüşümü. (g) PSO algortması 188

7 TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu Uzakta Alglama Sstemlerde Görütü Füzyou Kayaklar [1] Amro, J. Mateos, M. Vega, R. Mola, ad A. K. Katsaggelos, A survey of classcal methods ad ew treds pasharpeg of multspectral mages, EURASIP Joural o Advaces Sgal Processg, p. 79, [2] Alparoe, L., Wald, L., Chaussot, J., Thomas, C., Gamba, P., Bruce, L.M., Comparso of Pasharpeg Algorthms: Outcome of the 2006 GRS-S Data-Fuso Cotest. Geoscece ad Remote Sesg, IEEE Trasactos o 45, [3] Bektaş Balçık, F., Göksel, Ç., 2009, SPOT 5 ve Farklı Görütü Brleştrme Algortmaları, İstabul Tekk Uverstes, Jeodez ve Fotogrametr Muh.Bolumu, Uzakta Algılama Aablm Dalı, İstabul. [4]E.D. Übeyl, İ. Güler, Comparso of egevector methods wth classcal ad model-based methods aalyss of teral carotd arteral Doppler sgals, Computers Bology ad Medce, 33(6), , [5] Bulatov, A., 2006, Çok odaklı görütü füzyou, Ercyes Üverstes Fe Blmler Esttüsü, Kayser. [6] Chh-Ch La. A Novel Image Segmetato Approach Based o Partcle Swarm Optmzato. IEICE Trasactos 89-A(1): , [7] Fda, S., 2006, Dalga kılavuzuda yayıla elektromayetk dalgaı dalgacık döüşümü modellemes, Yüksek Lsas Tez, Gaz Üverstes Fe blmler Esttüsü, Akara, [8] Göçer, E., 2006, Vsual C# 2005 kullaarak çok boyutlu görütüler ç peg2000 stadardıı destekleye görütü şleme uygulaması, Yüksek Lsas Tez, Pamukkale Üverstes Fe Blmler Esttüsü, Dezl, [9] SÜMENGEN S., ŞENARAS Ç., ERDEM A., "Yüksek Çözüürlüklü Uydu Görütüler ç Pakromatk Keskleştrme Yötem" HAVELSAN AŞ., 06531, Akara, [10] Y. Zhag, Uderstadg mage fuso, Photogrammetrc egeerg ad remote sesg, vol. 70, o. 6, pp , [11] V. Vayara, N. H. Youa, ad C. G. O Hara, Quattatve aalyss of pasharpeed mages, Optcal Egeerg, vol. 45, p , [12] Tu, T.M., Huag, P.S., Hug, C.L. ad Chag, C.P., 2004, A Fast Itesty-Hue-Saturato Fuso Techque Wth Spectral Adustmet for IKONOS Imagery. IEEE Geoscece ad Remote Sesg Letters, [13] Shettgara, V.K. (1992) A geeralzed compoet substtuto techque for spatal ehacemet of multspectral mages usg a hgher resoluto data set. Photogrammetry Egeerg ad Remote Sesg, Vol. 58, pp [14] AR Gllespe, AB Kahle, RE Walker, Color ehacemet of hghly correlated mages. II. Chael Rato ad Chromatcty Trasformato Techques. Remote Sesg Of Evromet. 22, (1987). [15] Group, 2004, Wavelet Theory, Aalborg Uversty Departmet of Scece ad Techology, VE.pdf [16] Keedy, J., Eberhart, R. C. Partcle swarm optmzato Proc. IEEE t l cof o eural Networks, Vol. IV, pp Pscataway, NJ, [17] Umr, 2005, Perfectly Matched Layers [18] E.D. Übeyl, İ. Güler, Comparso of egevector methods wth classcal ad model-based methods aalyss of teral carotd arteral Doppler sgals, Computers Bology ad Medce, 33(6), , [19]Lucao da Fotauro Costa ad Roberto Marcodes Cesar Jr. Shape Aalyss ad Classfcato: Theory ad Practce Lodo CRC Press LLC, [20]Mustafa ÖZENDİ, Hüsey TOPAN, Murat ORUÇ, Pléades-1A Görütüler Pa-Sharpeg Performasıı İcelemes, 5. Uzakta Algılama ve Coğraf Blg Sstemler Sempozyumu, October 2014, İstabul. [20] X. Hu, R. Eberhart, Y. Sh. Egeerg optmzato wth partcle swarm, IEEE Swarm Itellgece Symposum, Idaapols, USA, [21]Lucao da Fotauro Costa ad Roberto Marcodes Cesar Jr. Shape Aalyss ad Classfcato: Theory ad Practce Lodo CRC Press LLC,