Koyu Mod:
Yazar :
İ. Çölkesen , T. Kavzoğlu
Özet :
Sahip olduğu önemli avantajlarla uzaktan algılama teknolojileri, farklı disiplinler tarafından global ve yerel ölçekte gerçekleştirilen birçok uygulamada başvurulan önemli bir kaynak durumundadır. Bu teknolojilerin temel ürünü olan uydu görüntüleri üzerinden yeryüzüne ait önemli bilgilerin elde edilmesinde sınıflandırma tekniklerinden yararlanılır. Bu amaçla günümüze kadar farklı sınıflandırma algoritmaları geliştirilmiş ve çeşitli derecelerde başarılar elde edilmiştir. Uzaktan algılanan görüntülerin sınıflandırılmasında son yıllarda kullanılmaya başlayan karar ağaçları akış şemalarına benzeyen yapılarıyla birçok alanda
başarıyla kullanılan bir kontrollü sınıflandırma yöntemidir. Literatürde sınıflandırma yöntemlerinin performansını arttırmaya yönelik geliştirilen çeşitli iyileştirme yöntemlerinden bahsedilmektedir. Bunlar arasında hızlandırma, torbalama ve çoklu hızlandırma algoritmaları en çok bilinen ve kullanılan iyileştirme yöntemlerindendir. Bu çalışmada, sınıflandırmaya esas veri seti
olarak Gebze ilçesini kapsayan 2002 tarihli Terra ASTER uydu görüntüsü kullanılarak karar ağacı sınıflandırma metodunun performansı değişik iyileştirme metotları da kullanılarak ayrıntılı olarak analiz edilmiştir. Son olarak yöntemin sınıflandırma performansı en çok benzerlik sınıflandırma yönteminin performansıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, iyileşme algoritmalarıyla güçlendirilmiş karar ağacı sınıflandırıcılarının uzaktan algılanmış görüntülerin sınıflandırılmasında yüksek
doğruluklu sonuçlar ürettiğini ve bu nedenle iyi bir alternatif olabileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelimeler :
Sınıflandırma, En Çok Benzerlik, Karar Ağaçları, Hızlandırma, Torbalama
Kaynak :