Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak lazer verilerinden ağaç türlerinin sınıflandırılması olanaklarının araştırılması
Investigation of tree species classification possibilities from laser data using machine learning algorithms
Yazar: ZEHRA ÇETİN
Danışman: PROF. DR. NACİ YASTIKLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sınıflandırma = Classification ; Çok katmanlı algılayıcılar = Multilayer sensors

Özet:
Kentsel çevrenin en önemli bileşenlerinden biri yeşil alanlardır ve yeşil alanların en baskın elemanı olan ağaçlar kent ekolojisinde önemli bir yere sahiptir. Ağaç türleri hakkında detaylı ve doğru bilgi, afet yönetimi, şehir planlaması, çevre koruma veya kentsel kalkınma politikası üretimi gibi çalışmalar için yerel yönetimler açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, makine öğrenme algoritmaları ile kentsel çalışma alanı olarak seçilen Yıldız Teknik Üniversitesi, Davutpaşa Kampüsü'ne ait 3B ham LiDAR nokta bulutu verileri kullanılarak geniş ve iğne yapraklı ağaç türlerinin nokta tabanlı yöntemlerle sınıflandırılması olanaklarının araştırılmasıdır. İlk olarak ham LiDAR verisinden hiyerarşik kural tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile belirlenen Test alanı 1 ve Test alanı 2'de yüksek bitki örtüsü sınıfı elde edilmiştir. Bireysel ağaç taçlarının elde edilmesi için üç farklı kümeleme algoritması ("MeanShift", "K-means" ve "Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise - DBSCAN") kullanılarak nokta tabanlı segmentasyon gerçekleştirilmiştir. Geometri ve yoğunluk (intensity) tabanlı özelliklerden oluşan iki farklı sınıflandırma özellik seti (8 ve 25 adet) kullanılarak Destek Vektör Makineleri (DVM), Rastgele Orman (RO) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) algoritmaları ile ağaç tacı segmentleri geniş ve iğne yapraklı ağaç türleri olarak sınıflandırılmıştır. Test alanı 1'de 70-30 bölümlemede (eğitim-test) gerçekleştirilen makine öğrenme tabanlı DVM, RO ve ÇKA için genel sınıflandırma doğrulukları sırasıyla 8 özellik kullanılarak %76.25, %80.00 ve %67.50; 25 özellik kullanılarak %80, %83.75 ve %73.75 olarak elde edilmiştir. Test alanı 2'de aynı 70-30 bölümlemede DVM, RO ve ÇKA için sınıflandırma doğrulukları sırasıyla 8 özellik kullanılarak %71.70, %69.81 ve %72.33; 25 özellik kullanılarak %72.33, %72.33 ve %46.54 olarak belirlenmiştir. Sınıflandırma doğruluklarına göre, kentsel çalışma alanında genel olarak ağaç türlerinin sınıflandırılması için DVM ve RO sınıflandırıcılarının ÇKA'ya göre daha başarılı oldukları görülmüştür. Kentsel ağaç türlerinin sınıflandırılmasının ardından RO ile ortalama Gini'deki azalmaya (Mean Decrease in Gini - MDG) göre sınıflandırmada kullanılan özellikler analiz edilmiş ve geometri tabanlı özelliklerin yoğunluk tabanlı özelliklerden önemli olduğu görülmüştür.

Abstract:
One of the most important components of the urban environment is the green areas and, the trees, which are most dominant element of urban environment, have an important place in urban ecology. Detailed and accurate information about tree species is of great importance for all local governments for many studies such as disaster management, city planning, environmental protection or production of urban development policy. The aim of this study is to investigate the possibilities for deciduous and coniferous tree species classification with machine learning algorithms in the study area by point-based methods from 3D raw LiDAR point cloud data of Davutpaşa Campus of Yıldız Technical University, which was chosen as the urban study area. First, high vegetation class was obtained from raw LiDAR data in Test area 1 and Test area 2 using the hierarchical rule-based classification approach. To obtain individual tree crowns, point-based segmentation was performed using three different clustering algorithms (MeanShift, K-means, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise - DBSCAN). Tree crown segments were classified into deciduous and coniferous tree species in urban area with Support Vector Machines (SVM), Random Forest
(RF), and Multi-Layer Perceptron (MLP) algorithms by using two different classification feature sets (8 and 25 features) consisting spatial- and intensity-based features. The overall classification accuracies for machine learning-based SVM, RF, and MLP algorithms performed in 70-30 partitioning (training-test) in Test area 1 were obtained as 76.25%, 80.00%, and 67.50% respectively using 8 features, and obtained as 80%, 83.75%, and 73.75% respectively using 25 features. In the same 70-30 partitioning in Test area 2, the classification accuracies for the SVM, RF, and MLP algorithms were obtained as 71.70%, 69.81%, and 72.33% respectively using 8 features, and obtained as 72.33%, 72.33%, and 46.54% using 25 features. According to the classification accuracies, it has been observed that SVM and RF classifiers are more successful in the urban study area than the MLP classifier in general for the classification of tree species. After the classification of urban tree species, the features used in the classification were analyzed according to the Mean Decrease in Gini (MDG) in RF, and it was seen that the spatial-based features were important than the intensity-based features.