IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi
  • Issue:106
  • Rastgele Orman algoritması kullanılarak çok bantlı görüntülerin sınıflandırılması

Rastgele Orman algoritması kullanılarak çok bantlı görüntülerin sınıflandırılması

Authors : Özlem AKAR, Oğuz GÜNGÖR
Pages : 139-146
Doi:10.9733/jgg.241212.1t
View : 20 | Download : 13
Publication Date : 2012-12-01
Article Type : Research Paper
Abstract :Rastgele Orman RO algoritması en başarılı sınıflandırma yöntemlerinden biri olarak bilinir. Doğası gereği çok farklı disiplinlere hitap etmesinden dolayı, RO farklı alanlarda çalışan araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Bu çalışma, farklı konumsal çözünürlüğe ve karakteristiğe sahip çok bantlı uydu görüntüleri kullanarak RO algoritmasının performansını incelemeyi amaçlamaktadır. Kullanılan uydu görüntüleri dört bantlı Ikonos ve QuickBird görüntüleridir. 2005 ve 2008 yıllarında elde edilen QuickBird görüntüleri sırasıyla hem kentsel hem de kırsal alanları kapsarken, 2003 yılında alınan Ikonos görüntüsü, özellikle kentsel alanı içermektedir. Ayrıca, 2005 yılında alınan QuickBird görüntüsü rüzgarlı havanın yol açtığı dalgalar nedeniyle Karadeniz üzerinde gürültülü örüntüler içermektedir. RO’nun performansını değerlendirmek için sınıflandırma sonuçları, Gentle AdaBoost GAB , En Çok Benzerlik EÇB ve Destek Vektör Makineleri DVM algoritmalarından elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar RO’nun diğer yöntemlerden daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiğini göstermektedir. Kentsel alan üzerinde çekilen Ikonos görüntüsüne ait sonuçlar, RO algoritmasının, DVM’ den %10 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiğini, GAB algoritmasının ise en düşük sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğunu RO’dan %14 daha düşük göstermektedir. Kırsal alan üzerinde alınan QuickBird görüntüsüne 2008 yılında alınan ait sonuçlar diğer yöntemlerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında RO’nun daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Gürültüye benzer örüntüler içeren QuickBird görüntüsü için de RO’nun, DVM’den yaklaşık %11 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiği gözlenmiştir
Keywords : Görüntü sınıflandırma, Rastgele orman algoritması, Doğruluk analizi, Arazi kullanımı

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025