Uzaktan Algılama Görüntülerinin Evrişimsel Sinir Ağları ve Komşuluk Bileşen Analizi Tabanlı Özniteliklerinin Sınıflandırılması

Abstract

Bu çalışmada, WHU-RS19 veri setinden elde edilen uzaktan algılama görüntülerinin sınıflandırması içinfarklı derin öğrenme modellerinden alınan özniteliklerin komşuluk bileşen analizi ile indirgenip DestekVektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırması yapılmıştır. WHU-RS19 veri setinin görüntüleri ESAmodellerinden AlexNet, VGG-16 ve GoogleNet’e girdi olarak verilmiş ve her bir mimarinin son tam bağlıkatmanından 1000’er adet öznitelik elde edilmiştir. Ayrıca üç mimariden elde edilen özniteliklerbirleştirilerek komşuluk bileşen analizi (KBA) yöntemiyle 1000 özniteliğe indirgenmiştir. Aynı veriyikullanan diğer çalışmalar ile kıyaslama yapılabilmesi için mevcut verilerin %60 ve %40’ı kullanılarakeğitimi DVM ile gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında KBA ile özniteliği indirgenmiş verilerin %60’ıeğitim olarak kullanıldığında %98.75, %40’ı eğitim olarak kullanıldığında ise %97.01 oranında başarımelde edilmiştir. Bu başarım oranları mevcut çalışmalara göre daha üstün performans sağladığıgörülmüştür.