Koyu Mod:
Yazar :
Mustafa Üstüner, Füsun Balık Şanlı
Özet :
Bu çalışmada, Landsat-8 uydu görüntüsünün arazi örtüsü ve kullanımı amacıyla sınıflandırmasında makine öğrenme algoritmalarının
kullanılabilirliği ve karşılaştırmalı analizi (sınıflandırma doğruluğu) yapılmıştır. Çalışma kapsamında Landsat-8 uydu görüntüsü yüzey
yansıma (surface reflectance) verileri kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak İstanbul seçilmiştir. Çalışma alanında, su, orman, tarım
alanları, çıplak alanlar ve kentsel alanlar olmak üzere beş farklı sınıf belirlenmiştir. Çalışma kapsamında sınıflandırma amacıyla, üç
farklı makine öğrenme algoritması (Destek Vektör Makineleri (DVM), Rastgele Orman (RO) ve K-En Yakın Komşuluk(K-EYK)) ve en
çok benzerlik (EÇB) yöntemi kullanılmıştır. En yüksek sınıflandırma doğruluğu DVM yöntemi (%96.82) ile elde edilirken, en düşük
sınıflandırma doğruluğu ise EÇB yöntemi (%92.63) ile elde edilmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan makine öğrenme algoritmaları
ile %95’in üzerinde sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler :
Landsat-8, Sınıflandırma, Makine Öğrenmesi, Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman
Kaynak :