Uzaktan algılama amacıyla kullanılacak istatistiksel öğrenme tabanlı modifiye bir sınıflandırıcı geliştirilmesi
Developing a statistical learning based modified classifier  
for remote sensing purposes
Yazar: EMRE MOLA
Danışman: PROF. DR. ALPER ÇABUK
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences ; Matematik = Mathematics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Öğrenme bilimi; istatistik, veri madenciliği, yapay zeka, mühendislik ve diğer disiplin alanları ile kesişen alanlarda anahtar bir rol oynar. Bilimin, finansın ve endüstrinin bir çok alanında etkili olarak kullanılan istatistiksel öğrenme alanında etkili analiz tekniklerinden birisi olan EM algoritması zor olan en çok olabilirlik problemlerini basitleştirmek için popüler bir araçtır. İlk tahmin değerlerine duyarlılık, yerel minimum yakınsama, hızlı yakınsama ve de varyans kovaryans matrislerinin tekil olması gibi durumlar, EM algoritmasının parametre tahminlerini yapamaması ya da doğru yapamamasına yol açan eksikliklerdir. 
Bu tezde EM algoritmasının teorik yapısı incelenerek, bu doğrultuda geliştirilen matlab kodu ile çeşitli özelliklerdeki uzaktan algılama verilerindeki sınıflara ait, parametrelerin tahmin edilmesi ve elde edilen parametre tahminleri yardımıyla görüntü sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Bazı durumlarda varyans kovaryans matris ya da matrislerinin tekillik tuzağına yakalandığı gözlemlenmiş, buna karşın EM algoritması modifiye edilerek, tekillik tuzağından kurtulması sağlanarak görüntü sınıflandırmaları başarı ile tamamlanmıştır.
 Son olarak ilgili veriler için uzaktan algılamada bilinen bazı klasik sınıflandırıcılar ile modifiyesiz ve modifiyeli EM algoritması yardımı ile elde edilen görüntü sınıflama sonuçları karşılaştırılmış ve EM algoritması yardımı ile elde edilen modifiyeli ve modifiyesiz görüntü sınıflandırma sonuçlarının daha güvenilir olduğu görülmüştür.
Bu tezin temel amacı, ön bilgilendirmesiz ve ön bilgilendirmeli uzaklık esaslı ve olasılık dağılımı kullanmayan sınıflandırıcılara göre daha güvenilir sonuçlara ulaşmayı sağlayacak, istatistiksel öğrenme temelli yeni modifiye sınıflandırıcı geliştirmek olup; bu tezde, yukarıda bahsi geçen sorunların çözümlerini sağlayacak algoritmalar üzerinde çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, İstatistiksel Öğrenme, EM Algoritması, Modifiye EM Algoritması, Görüntü Sınıflandırması

Abstract:
The sicience of learning plays a key of role in the fields of statistics, data mining and artificial intelligence, intersecting areas of engineering and other disciplines. EM algorithm is an effective analysis technique in the field of statistical learning, a type of learning which is effectively used in many fields of science, finance and industry. It is also a popular tool for simplifying difficult maximum likelihood problems. The situations such as sensitivity to initial estimation values, local minima problem, faster convergence, and singularity of variance covariance matrices are certain problem leading to the consequences that EM algorithm cannot make parameter estimates or make inaccurate ones.  
In this dissertation, theoretical structure of EM algorithm was examined and a matlab code was developed accordingly. Later, this code was used to make parameter estimates for various classes available in remote sensing data and image classification field with the help of these parameter estimates. It was observed that variance covariance matrix or matrices had singularity trap problems; however, image classifications were successfully completed after EM algorithm was modified to solve these singularity trap problems.  
Finally, image classification results obtained by using several classical classifiers available in the field of remote sensing were compared with those obtained through unmodified and modified EM algorithm. It was observed that image classifications obtained through unmodified and modified EM algorithm were more reliable. The main objective of this dissertation is to develop a new statistical learning based modified classifier that will provide more reliable results than supervised and unsupervised and distance based classifiers that do not use probability distribution. It also deals with algorithms that will provide solutions to the problems mentioned above.       
Keywords  : Remote Sensing, Statistical Learning, EM Algorithm, Modified EM Algorithm, Image Classification