GTÜ’NÜN AKADEMİSYENLERİ ÖDÜLLENDİRİLDİ!

EĞİTİM 01.04.2021 - 10:36, Güncelleme: 05.03.2022 - 13:23
 

GTÜ’NÜN AKADEMİSYENLERİ ÖDÜLLENDİRİLDİ!

Amerika Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (ASPRS) 2020 yılında yayınlanan en iyi makaleleri değerlendirdi. Değerlendirmede Gebze Teknik Üniversitesi öğretim üyeleri Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu, Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Dr. Hasan Tonbul’un hazırladığı makaleler iki farklı kategoride ödül almaya hak kazandı. Gebze Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü öğretim üyeleri Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu, Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Dr. Hasan Tonbul tarafından hazırlanan makaleler Amerika Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (ASPRS) tarafından 2020 yılında yayınlanan en iyi makalelerin değerlendirilmesi sonucunda iki farklı kategoride ödül almaya hak kazandı. Ödüller online olarak gerçekleştirilen ASPRS’2021 konferansında törenle ilan edilerek sahiplerini buldu. GTÜ Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu ve Dr. Arş. Gör. Hasan Tonbul, tarafından hazırlanan “Semi-Automatic Building Extraction from WorldView-2 Imagery Using Taguchi Optimization” başlıklı makale “John I. Davidson President’s Award for Practical Papers” kategorisinde 2020 yılının en iyi makale ödülünü almaya hak kazandı. Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu Doç. Dr. İsmail Çölkesen Dr. Hasan Tonbul YENİLİKÇİ YAKLAŞIM OLARAK DEĞERLENDİRİLDİ Photogrammetric Engineering & Remote Sensing dergisinin Eylül ayı sayısında yayınlanan çalışmada, uydu görüntülerinden bilgi çıkarılmasında yenilikçi bir yaklaşım olan obje-tabanlı görüntü sınıflandırmanın gerçekleştirilmesinde kritik önem sahip olan segmentasyon parametreleri için optimum kombinasyonun belirlenmesi için Taguchi optimizasyonu yaklaşımının kullanımını önerilmiştir. Çalışma sonucunda, geleneksel parametre tespiti yöntemlerine kıyasla daha iyi sonuçlar elde edildiği ve Taguchi optimizasyonuyla kullanımı ile tematik harita doğruluğunun önemli ölçüde arttığı tespit edildi.  Bu yönüyle makale yenilikçi bir yaklaşım olarak değerlendirilmiş ve önemli bir problemin pratik bir yöntemle çözümü noktasında başarılı bulundu. ÇÖLKESEN VE ERTEKİN’İN MAKALESİ ÖDÜL ALDI Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Yüksek Lisans öğrencisi Ömer Habib Ertekin tarafından hazırlanan “Performance Analysis of Advanced Decision Forest Algorithms in Hyperspectral Image Classification” başlıklı makale ise 'Talbert Abrams Awards' kategorisinde 2020 yılı içerisinde yayınlanan makaleler arasında ödüle layık görüldü. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing dergisinin Eylül ayı sayısında yayınlanan çalışmada, hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması probleminde yeni nesil makine öğrenme metotlarından karar ağaçlarını esas alan topluluk öğrenme algoritmalarının sınıflandırma performansları analiz edildi. Çalışma sonucunda, önerilen yeni nesil yaklaşımların sınıflandırma işlemindeki başarısı ve tematik harita doğruluğuna etkileri vurgulandı.

Amerika Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (ASPRS) 2020 yılında yayınlanan en iyi makaleleri değerlendirdi. Değerlendirmede Gebze Teknik Üniversitesi öğretim üyeleri Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu, Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Dr. Hasan Tonbul’un hazırladığı makaleler iki farklı kategoride ödül almaya hak kazandı.

Gebze Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü öğretim üyeleri Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu, Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Dr. Hasan Tonbul tarafından hazırlanan makaleler Amerika Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (ASPRS) tarafından 2020 yılında yayınlanan en iyi makalelerin değerlendirilmesi sonucunda iki farklı kategoride ödül almaya hak kazandı. Ödüller online olarak gerçekleştirilen ASPRS’2021 konferansında törenle ilan edilerek sahiplerini buldu. GTÜ Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu ve Dr. Arş. Gör. Hasan Tonbul, tarafından hazırlanan “Semi-Automatic Building Extraction from WorldView-2 Imagery Using Taguchi Optimization” başlıklı makale “John I. Davidson President’s Award for Practical Papers” kategorisinde 2020 yılının en iyi makale ödülünü almaya hak kazandı.

Prof. Dr. Taşkın Kavzoğlu

Doç. Dr. İsmail Çölkesen

Dr. Hasan Tonbul

YENİLİKÇİ YAKLAŞIM OLARAK DEĞERLENDİRİLDİ

Photogrammetric Engineering & Remote Sensing dergisinin Eylül ayı sayısında yayınlanan çalışmada, uydu görüntülerinden bilgi çıkarılmasında yenilikçi bir yaklaşım olan obje-tabanlı görüntü sınıflandırmanın gerçekleştirilmesinde kritik önem sahip olan segmentasyon parametreleri için optimum kombinasyonun belirlenmesi için Taguchi optimizasyonu yaklaşımının kullanımını önerilmiştir. Çalışma sonucunda, geleneksel parametre tespiti yöntemlerine kıyasla daha iyi sonuçlar elde edildiği ve Taguchi optimizasyonuyla kullanımı ile tematik harita doğruluğunun önemli ölçüde arttığı tespit edildi.  Bu yönüyle makale yenilikçi bir yaklaşım olarak değerlendirilmiş ve önemli bir problemin pratik bir yöntemle çözümü noktasında başarılı bulundu.

ÇÖLKESEN VE ERTEKİN’İN MAKALESİ ÖDÜL ALDI

Doç. Dr. İsmail Çölkesen ve Yüksek Lisans öğrencisi Ömer Habib Ertekin tarafından hazırlanan “Performance Analysis of Advanced Decision Forest Algorithms in Hyperspectral Image Classification” başlıklı makale ise 'Talbert Abrams Awards' kategorisinde 2020 yılı içerisinde yayınlanan makaleler arasında ödüle layık görüldü. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing dergisinin Eylül ayı sayısında yayınlanan çalışmada, hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması probleminde yeni nesil makine öğrenme metotlarından karar ağaçlarını esas alan topluluk öğrenme algoritmalarının sınıflandırma performansları analiz edildi. Çalışma sonucunda, önerilen yeni nesil yaklaşımların sınıflandırma işlemindeki başarısı ve tematik harita doğruluğuna etkileri vurgulandı.

Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve gebzehurses.com sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.