Ağırlıklandırılmış diferansiyel gelişim algoritması ile band seçim metodu geliştirilmesi
Development of band selection method with weighted differential evolution algorithm
Yazar: FURKAN YILDIRIM
Danışman: DOÇ. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Son yıllarda hiperspektral görüntü işleme dünyada ve ülkemizde giderek önemi artan bir konu olmuştur. Hiperspektral görüntüler yüksek spektral hassasiyete sahiptirler. Ancak hiperspektral görüntülerin analizi, sınıflandırılması gibi işlemler band sayısının fazla olması nedeniyle oldukça uzun işlemler ve zaman gerektirmektedir. Bu nedenle, günümüzde hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması ve band seçiminde yeni metotlar önerilmektedir. 
Bu tez kapsamında hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması ve band seçim işlemleri için Ağırlıklandırılmış Diferansiyel Gelişim Algoritması kullanılarak bir band seçim metodu geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Tez çalışmasında Ağırlıklandırılmış Diferansiyel Gelişim Algoritması kullanılarak, Salinas-A veri setindeki her bir bandın ağırlık değerleri üretilmiş ve bu ağırlık değerleri ile istenen sayıda band kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu işlemler benzerliğin minimum ve maksimum olması şekilde yapılmış ve her işlemin eğitim ve test doğruluk değerlerine ulaşılmıştır. Sınıflandırma işlemleri ise sıkça kullanılan; Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşuluk, Karar Ağaçları, Torbalama Karar Ağaçları, Lineer Diskriminat Analizi ve Alt Uzay K-En Yakın komşuluk yöntemleri ile yapılmıştır. 204 banda sahip	Salinas-A hiperspektral görüntü verisinin en az sınıflandırma performansı kaybıyla kaç band ile temsil edileceği araştırılmış ve bulunmuştur.

Abstract:
In recent years, hyperspectral image processing has become an increasingly important issue in the world and our country. Hyperspectral images have high spectral sensitivity. However, process such as analysis and classification of hyperspectral images require very long process and time due to the large number of bands. For this reason, new methods are recommend for classification of hyperspectral images and band selection today.
In this thesis, it is aimed to develop a band selection method using the Weighted Differential Development Algorithm for classification of hyperspectral images and band selection process.
In the thesis study, using the Weighted Differential Development Algorithm, the weight values of each band in the Salinas-A dataset were generated and classification process were carried out with these weight values using the desired number of bands. These operations were made in such a way that the similarity was minimum and maximum and the training and test accuracy values of each process were reached. Classification processes were done by Support Vector Machines, K-Nearest Neighborhood, Decision Trees, Bagging Decision Trees, Linear Discriminate Analysis and Subspace K-Nearest Neighborhood methods. It was researched and found how many bands the 204-band Salinas-A hyperspectral image data would be represented with the least amount of data and information loss.