Hiperspektral görüntüler kullanılarak 3B ESA tabanlı derin öğrenme mimarilerinin karşılaştırılması
Hiperspektral görüntüler kullanılarak 3B ESA tabanlı derin öğrenme mimarilerinin karşılaştırılması
Yazar: Fırat, Hüseyin; Hanbay, Davut
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hiperspektral görüntü sınıflandırma,derin öğrenme,3B evrişimli sinir ağı,temel bileşen analizi

Hiperspektral görüntüler (HG), iki uzamsal ve bir spektral boyuta sahip 3 boyutlu (3B) görüntü küpleridir. Derin öğrenme yöntemlerinin gelişimi, HG sınıflandırmada önemli bir etki oluşturmuştur. Özellikle evrişimsel sinir ağı (ESA) tabanlı yöntemler bu alanda daha fazla ilgi görmektedir. Bu çalışmada, HG sınıflandırma problemi için ESA’nın başarılı örnekleri arasında olan LeNet5, AlexNet, VGG16, GoogleNet ve ResNet50 derin öğrenme mimarilerinden yararlanıyoruz. Bu mimarileri kullanırken 3B ESA tabanlı hibrit bir yaklaşım kullanmaktayız. Çünkü, 3B ESA kullanılarak, spektral-uzamsal özellikler eş zamanlı olarak çıkarılmaktadır. Bu durumda elde edilen spektral-uzamsal tabanlı derin öğrenme mimarisi ile HG’lerin sınıflandırma doğruluğu arttırılmaktadır. Bununla birlikte, önerilen modelde, HG'lerden optimal bant çıkarımı için bir ön işleme tekniği olarak temel bileşen analizi (TBA) kullanılmaktadır. TBA uygulandıktan sonra komşuluk çıkarımı ile 3B küpler elde edilmekte ve derin öğrenme mimarilerinin girişine verilmektedir. 3B ESA tabanlı derin öğrenme mimarilerinin sınıflandırma performanslarını karşılaştırmak için Indian pines, Salinas, Botswana ve HyRANK-Loukia verisetleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalar sonucunda, en iyi sınıflandırma doğruluğu Indian pines verisetinde VGG16, Botswana verisetinde ResNet50, HyRANK-Loukia verisetinde VGG16, Salinas verisetinde LeNet5 ve VGG16 mimarileri ile elde edilmiştir.

Hiperspektral görüntüler (HG), iki uzamsal ve bir spektral boyuta sahip 3 boyutlu (3B) görüntü küpleridir. Derin öğrenme yöntemlerinin gelişimi, HG sınıflandırmada önemli bir etki oluşturmuştur. Özellikle evrişimsel sinir ağı (ESA) tabanlı yöntemler bu alanda daha fazla ilgi görmektedir. Bu çalışmada, HG sınıflandırma problemi için ESA’nın başarılı örnekleri arasında olan LeNet5, AlexNet, VGG16, GoogleNet ve ResNet50 derin öğrenme mimarilerinden yararlanıyoruz. Bu mimarileri kullanırken 3B ESA tabanlı hibrit bir yaklaşım kullanmaktayız. Çünkü, 3B ESA kullanılarak, spektral-uzamsal özellikler eş zamanlı olarak çıkarılmaktadır. Bu durumda elde edilen spektral-uzamsal tabanlı derin öğrenme mimarisi ile HG’lerin sınıflandırma doğruluğu arttırılmaktadır. Bununla birlikte, önerilen modelde, HG'lerden optimal bant çıkarımı için bir ön işleme tekniği olarak temel bileşen analizi (TBA) kullanılmaktadır. TBA uygulandıktan sonra komşuluk çıkarımı ile 3B küpler elde edilmekte ve derin öğrenme mimarilerinin girişine verilmektedir. 3B ESA tabanlı derin öğrenme mimarilerinin sınıflandırma performanslarını karşılaştırmak için Indian pines, Salinas, Botswana ve HyRANK-Loukia verisetleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalar sonucunda, en iyi sınıflandırma doğruluğu Indian pines verisetinde VGG16, Botswana verisetinde ResNet50, HyRANK-Loukia verisetinde VGG16, Salinas verisetinde LeNet5 ve VGG16 mimarileri ile elde edilmiştir.