KÇ3B-ESA: Hiperspektral Görüntü Sınıflandırması için Yeni 3B Evrişimli Sinir Ağı ve Uzaktan Algılama Uygulaması
NE3D-CNN: A New 3D Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification and Remote Sensing Application
Yazar: Cihan, Mücahit; Ceylan, Murat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hiperspektral Görüntü Sınıflandırma,Derin Öğrenme,3B-ESA,Komşuluk Çıkarımı,Uzamsal-spektral Özellikler,KÇ3B-ESA ; Hyperspectral Image Classification,Deep Learning,3D-CNN,Neighborhood Extraction,Spatial-spectral Features,NE3D-CNN

Hiperspektral Görüntüleme (HSG) uzamsal ve spektral bilgiyi içeren yüzlerce banttan oluşur. HSG verileri sınıflandırılırken uzamsal özelliklerin yanında spektral özelliklerinde elde edilmesi büyük önem taşır. Bu çalışmada hem uzamsal hem de spektral bilgilerin elde edilmesi için yeni bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Öncelikle, HSG verilerinin boyutlarının büyük olmasından dolayı tüm verilere Temel Bileşen Analizi (TBA) uygulanarak uzamsal boyut değişmeyecek şekilde spektral boyut küçültülmüştür. Daha sonra yeni bir yöntem olan, HSG verilerinin sınıflandırıldığı çalışmalarda yer alan, Komşuluk Çıkarımı (KÇ) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem ile tüm pikselleri tarayacak şekilde mini küpler oluşturularak örnek sayısı artırılmıştır. Son olarak oluşturulan bu küpler 3B konvolüsyon katmanlarının bulunduğu 3B-Evrişimli Sinir Ağı (3B-ESA) modeli ile eğitilmiştir. Bu sayede daha anlamlı özelliklerin elde edilmesi sağlanmıştır. Önerilen modeli test etmek için Indian Pines (IP), Salinas Scene (SA) ve Pavia University (PU) uzaktan algılama veri setleri kullanılarak HSG sınıflandırma deneyleri yürütülmüştür. Yürütülen bu deneyler sonucunda tüm veri setleri için genel doğruluk (GD), kappa katsayısı (KC) ve ortalama doğruluk (OD) değerleri hesaplanarak sınıflandırma performansı değerlendirilmiştir. Sınıflandırma işlemi sonucunda IP veri seti için %99.10 GD, %98.97 KC, %96.23 OD; SA veri seti için %100 GD, %100 KC, %100 OD; ve son olarak PU veri seti için %99.90 GD, %99.87 KC, %99.67 OD doğruluk oranları elde edilmiştir. Daha sonra bu sonuçlar gelişmiş derin öğrenme tabanlı metotlarla karşılaştırılarak, önerilen KÇ3B-ESA modelinin çok daha iyi bir performans gösterdiği kanıtlanmıştır.

Hyperspectral Imaging (HSI) consists of hundreds of bands containing spatial and spectral information. When classifying HSI data, it is of great importance to obtain spectral features as well as spatial features. In this study, a new deep learning model is proposed to obtain both spatial and spectral information. First of all, due to the large size of HSI data, Principal Component Analysis (PCA) was applied to all data and the spectral size was reduced so that the spatial dimension would not change. Then, Neighbourhood Extraction (NE) method, which is a new method used in studies in which HSI data were classified, was used. With the method, the number of samples was increased by creating mini cubes to scan all pixels. Finally, the cubes were trained with the 3D-Convolutional Neural Network (3D-CNN) model, which has 3D convolution layers. In this way, more meaningful features were obtained. HSI classification experiments were conducted using Indian Pines (IP), Salinas Scene (SA) and Pavia University (PU) remote sensing datasets to test the proposed model. As a result of the experiments, the classification performance was evaluated by calculating the overall accuracy (OA), kappa coefficient (KC) and average accuracy (AA) values for all data sets. At the end of the classification process, accuracy rates of 99.10% OA, 98.97% KC, 96.23% AA for the IP data set, 100% OA, 100% KC, 100% AA for SA data set, and finally 99.90% OA, 99.87% KC, 99.67% AA for the PU data set were obtained. Later, by comparing the results with state-of-the-art deep learning-based methods, it has been proven that the proposed NE3D-CNN model gives a much better performance.