Hiperspektral Görüntülerin Sınıflandırılmasında Farklı Boyut İndirgeme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Comparison of Different Dimension Reduction Methods in Classification of Hyperspectral Images
Yazar: Yıldırım, Mehmet Zahid; Özcan, Caner; Ersoy, Okan
Dergi: Academic Platform - Journal of Engineering and Science, Vol. 9 No. 1, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Boyut indirgeme,Çok katmanlı alan yerleştirme,Sınıflandırma,Hiperspektral görüntü ; Dimension reduction,Multidimensional field embedding,Hyperspectral image,Classification

Günümüzde gittikçe önem kazanan uzaktan algılamada, araştırmacılar çeşitli spektral imzalar arasındaki ilişkileri bulmak için dünyanın yüzeyini temsil eden yüksek boyutlu verileri kullanırlar. Özellikle görüntüler, farklı malzemelerin özelliklerini yansıtan yüzlerce yüksek çözünürlüklü banttan oluşabilirler. Bununla birlikte, yüksek boyutlu uzayda çok sayıda farklı bantların bulunması, bu özelliklerin yorumlanmasını zorlaştırabilmektedir. Uzaktan algılama verilerinin ön-işlemesi için boyutsallık problemine bağlı olarak çeşitli zorluklar ile karşılaşılmaktadır. Bu alanda ortaya çıkan araştırmalar, bunun zor bir problem olduğunu ve tüm sorunlara tek bir çözüm olmadığını ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, son çalışmalar katmanlı uzay öğrenme tekniklerinin hiperspektral görüntülerin ön işlemesinde çok önemli bir çözüm olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, en güncel katmanlı uzay yerleştirme yöntemlerinin hiperspektral veriler üzerindeki performansı karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Her bir yöntemin bu alanda en çok kullanılan iki farklı veri seti kullanılarak boyut indirgeme uygulaması gerçekleştirilmiş ve en yakın komşu (1NN) sınıflandırması ile performansı doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre karşılaştırılan katmanlı uzay yerleştirme yöntemlerinin hiperspektral verilerin sınıflandırılmasında sınıf bazlı farklılıklar olsa da başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca her bir yöntemin çalışma zamanı grafik olarak sunulmuş ve hangi yöntemin daha hızlı çalıştığı sebepleriyle birlikte açıklanmıştır.

In remote sensing, which is becoming increasingly important today, researchers use high-dimensional data representing the surface of the earth to find relationships between various spectral signatures. In particular, images can consist of hundreds of high-resolution bands that reflect the properties of different materials. However, the presence of a large number of different bands in high-dimensional space can make interpretation of these features difficult. Various difficulties are encountered due to dimensionality problem for pre-processing of remote sensing data. Research in this area reveals that this is a difficult problem and not a single solution to all problems. However, recent studies show that manifold learning techniques are a very important solution in the preprocessing of hyperspectral images. In this study, the performance of the state-of-the-art manifold embedding methods on hyperspectral data is analyzed comparatively. The dimension reduction application of each method has been carried out by using two different data sets that are used most in this field and their performance have been verified by the nearest neighbor (1NN) classification. Even though there are class-based differences in the classification of hyperspectral data, it is seen that manifold embedding methods, which are compared according to the obtained results, yield successful results. In addition, the runtime of each method is presented graphically and explained along with the reasons for which method works faster.