Eğitimli sınıflama metodlarının karşılaştırması ve yeni algoritmanın denenmesi /
Yazar: NURİ EMRAHOĞLU
Danışman: PROF. DR. İLHAMİ YEĞİNGIL
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 1993
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Adana = Adana ; Algoritmalar = Algorithms ; Sınıflama yöntemleri = Classification methods

Özet:
96 ÖZET Bu çalışmada eğitimli sınıflama metotlarının sınıflama doğrulukları belirlenmiştir. Ayrıca NN sınıflama metodu için bir algoritma denenmiştir. Adana iline ait 27-3-1992 LANDSAT-TM uydu verilerinden yarlanılarak seçilen bölgeler için doğruluk tabloları oluşturulmuş ve sınıflama yapılmıştır. Kullanılan sınıflama metotlarının sınıflama süreleri CPU zamanı olarak belirlenmiştir. Sınıflama yapılmadan önce, çalışılacak bölgenin uydu görüntüsünden yararlanılarak yer gerçeği için önçalısma yapılmıştır. Daha sonra bu bölgelerin DSİ 'den sağlanan 1/5000 lik 11 pafta ile uydu görüntüleri karşılaştırılmış ve doğrulukları tespit edilmiştir. Yer gerçeği çalışmalarından sonra, test bölgeleriden sınıfları temsil eden pikseller seçilmiştir. Bu pikseller üzerinde sınıflama öncesi çalışmalar yapılmıştır. Sınıfların ortalama, varyans, standart sapma, varyans-covaryans matrisleri ve ters matrisler değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca bu veriler önerilen yönteme göre ve yalnızca CNN algoritmasına göre azaltılmıştır. Metotların doğruluklarını karşılaştırmak için test alanlarındaki bölgelerden çeşitli kullanım tarlaları çıkartılmış ve doğruluk tabloları oluşturulmuştur. önerilen yöntem diğerlerine göre sınıflama doğruluğu, diğer yöntemlere göre daha iyi bulunmuştur. Ayrıca NN sınıflaması içjn ilk kez eşik değer kullanılmıştır. Böylece sınıflama doğruluğunu ve süresini azaltmak amaçlanmış, başarıyla uygulanmıştır. Değişik büyüklükdeki görüntülerin sınıflamasında ise, önerilen yöntem iyi sonuç vermiştir. Sınıflama süresi olarak en iyi sonucu elipsoid ve minimum mesafe sınıflaması vermiştir. NN sınıf lamsının çokzamanda sınıfladığı bilinmektedir. Ancak önerilen yöntem elipsoid metodunun zamanının 1.5 katı olarak bulunmuştur. Sınıfları oluşturan tüm pikseller kullanıldığında NN sınıflaması bir saati geçmiştir.

Abstract:
97 SUMMARY In this work, various educated classifying methods are compared. A new algorithm for NN classifying method is also tested. Using LANDSAT-TM satellite data of ADANA province, truth tables for selected regions are calculated and classification of above region is made. The time required by each method is determined as CPU time. Before' classification, field work is done for obtaining ground truth for the region in question. Later satellite images for these regions compared with the 1/5000 scale maps obtained from DSI and classification verification is made. After ground truth determination, the pixels from test regions are chosen to represent the known classes. Pre classification study is made for these pixels. The standard deviation, averages, variance-covariance matrices and inverse matrices of these matrices are calculated for the classes are' calculated. Data reduction is made according to a proposed method and "according to CNN method. To test the prediction quality of the methods, some fields from the test regions are selected and truth tables are determined. The proposed method gave better classification results than the known methods. For the first time treshold values are used in the CNN method. With this approach classification time is reduced and classification is made more precisely. For the classification of regions with different sizes the proposed methos gave good results. The minimum classification time is observed by ellipsoid or minimum distance method. It is known that NN classification requires longer time. The proposed method required 1.5 more classifying time than the ellipsiod method. When all the pixels representing the classes are used classification time becomes slightly more than one hour.