Uydu görüntülerinden kıyı çizgisi tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının deneysel olarak karşılaştırılması
An empirical performance comparision of machine learning algorithms for detecting coastline from satellite images
Yazar: OSMAN İSA ÇELİK
Danışman: PROF. DR. CEM GAZİOĞLU
İstanbul Üniversitesi / Deniz Bilimleri ve İşletmeciliği Enstitüsü / Denizel Çevre Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Deniz Bilimleri = Marine Science

Özet:
İnsanlar ve diğer canlı türleri için değerli kaynakları barındıran kıyı alanları bir çok tehlikeye karşı risk altında olan, izlenmesi ve korunması gerekli alanlardır. Kıyıların korunması ve izlenmesinde en önemli ve gerekli aşamalardan biri kıyı çizgisi çıkartma işlemidir. Bu işlem için geleneksel metotların zorlukları ve yüksek maliyetlerine karşın, gelişen uzaktan algılama teknikleri ve bilgisayar bilimleri bu işlem için araştırmacıları, Makine Öğrenmesi Sınıflandırıcılarına yönlendirmiştir. Bu konuda literatürde birçok çalışma yer almasına karşın kıyı çizgisi çıkartmada önemli etkisi olduğu bilinen kıyı tipleri özelinde yeterli inceleme bulunmamaktadır. Bu çalışma kapsamında, uydu görüntülerinden kıyı çizgisi çıkartma işlemi için başarılı bulunan Makine Öğrenmesi sınıflandırıcılarının farklı kıyı tipleri üzerinden isabetlilikleri detaylı olarak incelenmeye çalışılmıştır. İncelenen kıyı tipleri gölge alan içeren ve içermeyen falezler, killi-siltli ve kumlu çakıllı sahiller ve yapay kıyılardır. Destek Vektör Makineleri, Çok Katmanlı Algılayıcılar ve Kolektif Öğrenme Sınıflandırıcılarına ait farklı fonksiyon ve algoritmalardan oluşan 12 sınıflandırıcı bu kıyı tipleri üzerinde incelemeye tabi tutulmuştur. Çalışma sonucunda, Kolektif Öğrenme sınıflandırıcıları diğer sınıflandırıcıların genel olarak gerisinde kalmıştır. Yapay Sinir Ağlarının ve Destek Vektör Makineleri'nin birçok farklı kıyı tipinde isabetliliği gözlenirken, bilinenin aksine Sigmoid çekirdek fonksiyonun tüm kıyı tiplerinde daha başarısız olduğu kanısına varılmıştır.

Abstract:
Coastal areas, which contain valuable resources for humans and other species, need to be monitored and protected against many dangers. One of the most important and necessary steps in the protection and monitoring of the coasts is the coastline extraction process. Despite the difficulties and high costs of traditional methods for this process, developing remote sensing techniques and computer science directed the researchers to study the Machine Learning Classifiers. Although there are many studies on this subject in the literature, there are not enough study depending on the coastal types which known to have an important effect on coastline extraction. In this study, it was tried to study the accuracy of machine learning classifiers on different coast types in detail, which were found successful for coastline extraction from satellite images. The coastal types studied include cliffs with and without shaded areas, clayey-silty and sandy gravel beaches and artificial coasts. 12 classifiers consisting of different functions and algorithms belonging to Support Vector Machines, Multi-layer Perceptron's and Ensemble Learning classifiers were examined on these coast types. As a result of the study, Ensemble Learning classifiers achieved lower accuracy in all studied coast types compared to other classifiers. While Artificial Neural Networks and Support Vector Machines achieved high accuracy in many different coast types, it was found that the Support Vector Machines using the Sigmoid kernel function achieved the lowest accuracy in all coast types.