Hava fotoğraflarının yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

Abstract

Uzaktan algılama, belirli bir mesafeden bir takım araçlarla yeryüzündeki cisimlerin nitelik ve niceliklerinin ele alınmasıdır. Uzaktan algılamanın sonucunda elde edilen görüntülerin incelenmesinde ve yorumlanmasında en çok kullanılan method sınıflandırmadır. Sınıflandırma aslında bir karar mekanizması olmakla beraber, görüntü sınıflandırması ise piksellerin arazide karşılık geldiği değerlerin sınıflara atanmasıdır. Bu çalışmada çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağlarının etkin kullanımı için farklı topolojiler ile uygun ağ parametreleri ve giriş-çıkış modelleri incelenmiştir. Konya ili Beyşehir ilçesini ele aldığımız çalışmada farklı görüntülerden elde edilmiş veri seti kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar 75-10-3 ağ yapısına sahip olan ve RGBTEKAĞ olarak adlandırılan modelin %95 başarı elde ettiği gözlemlenmiştir.

Remote sensing is addressing the matter of qualification and quantity of the earth from a distance by some tools. The most important method to analyse and evaluate in remote sense is classification. Classification is a decision mechanism and in remote sensing it means assigning given pixels to the equivalent class. In this study, the Multi Layered Feed Forward neural network is used. The most suitable netwrok structure and parameters are identified along with different input and output configuration. The database consists of images which are taken from Konya province Beyşehir district. It is found that the network which is called as RGBTEKAG with network structure of 75-10-3 gives the best result.