Uzaktan algılamada görüntü sınıflandırma yöntemleri analizi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Uzaktan algılamanın sonuç ürünü olarak istenen tematik haritaları yüksek doğruluklaetkin bir şekilde üreten sınıflandırma yöntemleri geliştirmek yoğun çalışmaların yapıldığıönemli bir araştırma konusudur. Literatürde yoğun olarak kullanılan klasik istatistikselsınıflandırma yöntemlerine (Maksimum Olabilirlik, Mahalanobis uzaklığı vb.) ek olarakson yıllarda Yapay Zeka yaklaşımları sınıflandırma problemlerinin çözümündekullanılmaya başlanmıştır. Temelde insan zekası davranışlarını makineye aktarmayaçalışan yapay zeka uygulamaları genel olarak; Bulanık (Fuzzy) Mantık, Uzman Sistemler,Genetik ve Tabu Arama ve Yapay Sinir Ağları (YSA) olarak alt başlıklara ayrılmaktadır.Bunlardan YSA ve Bulanık Mantık yöntemleri literatürde çok spektrumlu uydu görüntüverilerinin sınıflandırılması için üzerinde en çok araştırmanın yapıldığı alan olmuştur.Bu çalışmada çok spektrumlu IKONOS II görüntü verisinin sınıflandırılması için klasikMaksimum Olabilirlik yöntemi, YSA sınıflandırma yöntemi ve Bulanık Mantığa DayalıSınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca çalışmada kullanılanYSA algoritmalarından geri yayılımlı öğrenme algoritması için ağ yapısı ve birincilparametre tahminlerinin seçimindeki etkiyi geniş kapsamlı olarak araştırmakamaçlanmıştır. Many researches have been done many studies to develop new classification methodsfor production of thematic maps efficiently and accurately. Besides the common methodsused intensely in literature (Maximum Likelihood, Mahalanobis distance etc.), the artificialintelligence approaches have been used to solve the problems based on the classificationrecently. The artificial intelligence which basically aims to mimic the intelligence ofhuman beings onto the machines is generally divided into Fuzzy Logic, Expert Systems,Genetic and Tabu Search and Artificial Neural Networks (ANN). Among these, the ANNand Fuzzy Logic techniques are the most common and basic method which the mostresearches have been applied to classification problems in literature.In this study for classification of multispectral IKONOS II imagery, it was aimed tocompare ANN classification with the standart maximum likelihood method and imageclassification based on fuzzy logic method. Moreover it is achieved to research the effectof selection of network structure and primary parameter estimations for thebackpropagating learning algorithm which is the one of the artificial neural networkalgorithm that is used in this study.
Collections