Şekil göstergeleri ve makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla bina detaylarının şekil karmaşıklığına göre sınıflandırılması
Classification of building features by shape complexity through shape indices and machine learning algorithms
Yazar: HÜSEYİN SAFA DUMAN
Danışman: PROF. DR. ALİ MELİH BAŞARANER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Coğrafi veri tabanları = Geographical databases ; Coğrafi veriler = Geographic datas ; Geometrik şekiller = Geometric shapes ; Konumsal veri tabanı = Spatial database ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Mantıksal veri tabanı = Logic database ; Sayısal geometri = Computational geometry

Özet:
Şekil analizi, mekânsal olguları/nesneleri karakterize etmek ve mekânsal örüntüleri ortaya çıkartmak için kullanılır. Kartografya ve CBS alanında, şekil analizinden, genelleştirme, dikkat çekici (referans) detayların seçimi ve mekansal değişim incelemesi gibi uygulamalarda yararlanılmaktadır. Bu amaçla, şekil göstergeleri oldukça yaygın olarak tercih edilmektedir. Şekil göstergeleri, nesnelerin belirli şekilsel özelliklerinin sayısal olarak ifade edilmesini sağlarlar. Böylece, nesnelerin şekil benzerliğini ölçmek, karşılaştırmak ve değerlendirmek mümkün hale gelir. Bu çalışmada, bina detaylarının şekil karmaşıklık düzeylerine göre karakterize edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, veri derleme, şekil göstergelerinin seçimi ve hesaplanması ve şekillerin sınıflandırılması aşamalarını içeren iki uygulama gerçekleştirilmiştir. Uygulamalarda veri olarak, OpenStreetMap'ten elde edilen bina detayları kullanılmıştır. Şekil göstergeleri, önceki çalışmalarda başarılı bulunanlar arasından seçilmiştir. Şekil göstergelerinin değerleri, daha önce geliştirilmiş bir eklenti kullanılarak MapInfo Pro yazılımında otomatik olarak hesaplanmıştır. Şekillerin sınıflandırılması için ise makine öğrenmesi algoritmalarından (k-NN, Naif Bayes, Karar Ağaçları, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma) yararlanılmıştır. Bu kapsamda, RapidMiner yazılımı kullanılmıştır. İlk uygulamada, 300 adet bina detayı, üç şekil karmaşıklık sınıfı (karmaşık, orta ve basit), üç şekil göstergesi (Dairesellik, Dışbükeylik ve Dikdörtgensellik) ve iki topluluk öğrenmesi algoritması (Rastgele Orman ve Gradyan Artırma) kullanılmıştır. Bu uygulamada, Rastgele Orman algoritması ile %93,33 genel doğruluk (κ=0,900), Gradyan Artırma algoritması ile ise %92,33 genel doğruluk (κ=0,885) elde edilmiştir. İkinci uygulamada ise 5000 adet bina detayı, beş şekil karmaşıklık sınıfı (Çok Karmaşık, Karmaşık, Orta, Basit, Çok Basit), yedi şekil göstergesi (Dairesellik, Dışbükeylik, Dikdörtgensellik, Karesellik, Pürüzlülük Göstergesi, Eşdeğer Dikdörtgen Göstergesi ve Uzanım) ve makine öğrenmesi algoritmaları (k-NN, Naive Bayes, Karar Ağaçları, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma) kullanılmıştır.  Bu uygulamada, Gradyan Artırma algoritması %79,98 genel doğruluk (κ=0,731) ile en iyi performansı göstermiştir. Bu algoritmayı sırasıyla %79,88 genel doğruluk (κ=0,730) ile Rastgele Orman, %77,20 genel doğruluk (κ=0,694) ile k-NN algoritması takip etmiştir.

Abstract:
Shape analysis is used to characterize spatial phenomena/objects and to reveal spatial patterns. In the field of cartography and GIS, shape analysis is utilized in applications such as generalization, selection of remarkable (reference) features, and spatial change analysis. For this purpose, shape indices are widely preferred. Shape indices provide numerical expression of certain shape characteristics of objects. Thus, it becomes possible to measure, compare and evaluate the shape similarity of objects. In this study, it is aimed to characterize building features by their shape complexity levels. In this context, two experimental studies were carried out, including the phases of data collection, selection and calculation of shape indices, and classification of shapes. Building features from OpenStreetMap were used as data in the experiments. Shape indices were chosen from among those found successful in previous studies. The values of the shape indices were calculated automatically in MapInfo Pro software using a previously developed plugin. Machine learning algorithms (k-NN, Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forest and Gradient Boosting) were used to classify the shapes. In this context, RapidMiner software was used. In the first experiment, 300 building features, three shape complexity classes (complex, medium and simple), three shape indices (Circularity, Convexity and Rectangularity) and two ensemble learning algorithms (Random Forest and Gradient Boosting) were used. In this experiment, 93.33% overall accuracy (κ=0.900) was obtained with the Random Forest algorithm, and 92.33% overall accuracy (κ=0.885) with the Gradient Boosting algorithm. In the second experiment, 5000 building features, five shape complexity classes (Very Complex, Complex, Medium, Simple, Very Simple), seven shape indices (Circularity, Convexity, Rectangularity, Squareness, Roughness Index, Equivalent Rectangle Index and Elongation) and machine learning algorithms (k-NN, Naive Bayes, Decision Trees, Random Forest and Gradient Boosting) were used. In this experiment, the Gradient Boosting algorithm performed the best performance with an overall accuracy of 79.98% (κ=0.731). This algorithm was followed by Random Forest with 79.88% overall accuracy (κ=0.730), and k-NN algorithm with 77.20% overall accuracy (κ=0.694).