A Comparative Study for Hyperspectral Data Classification with Deep Learning and Dimensionality Reduction Techniques

Authors : Gizem ORTAÇ, Gıyasettin ÖZCAN

Pages : 73-90

Doi:10.17482/uumfd.435723

View : 58 | Download : 13

Publication Date : 2018-10-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda, hiperspektral görüntüleme yüzey pikselleri ile ilgili zengin miktarda bilgi sağlamasıyla uzaktan algılama alanında popüler bir konu olmuştur. Genel olarak, elde edilen yüksek boyutlu ve ilişkisel veriyi işlemek için, sınıflandırmadan önce boyut indirgeme teknikleri uygulanmaktadır. Bununla birlikte geleneksel sınıflandırıcılar ve boyut azaltma yöntemleri, spektral alanda hala zorlu bir işlemdir ve ayırt edici öznitelikler çıkarmaz. Son zamanlarda ise derin konvolüsyonel sinir ağları, hiperspektral görüntüleri doğrudan spektral alanda sınıflandırmak için geliştirilmiştir. Önerilen çalışmada, geleneksel sınıflandırma ve konvolüsyonel sinir ağları arasında karşılaştırmalı bir çalışma ve analiz yapılmıştır. Çeşitli hiperspektral görüntü verilerine dayanarak elde edilen sonuçlar, önerilen konvolüsyonel sinir ağının, geleneksel yöntemlerden %3 ve %6 oranında daha iyi bir sınıflandırma oranı sağladığını göstermiştir.
Keywords : Hiperspektral Görüntüleme, Derin Öğrenme, Boyut Azaltma, Sınıflandırma, Konvolüsyonel Sinir Ağları, Konvolüsyonel Sinir Ağları

ORIGINAL ARTICLE URL