Çok kanallı optik görüntülerin makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması ve analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ALİ MAHİR ÇINAR

Danışman: Ümit Haluk Atasever

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Uzaktan algılama teknolojisindeki son gelişmeler ile yeryüzü hakkında elde ettiğimiz verinin kalitesi önemli bir biçimde artmıştır ve uydu görüntüleri ile yeryüzü hakkında önemli veriler sağlamaktadır. Bu verilerin anlamlandırılabilmesi için tasarlanan sınıflandırma teknikleri gibi metotlar, arazi kullanımı ve değişim analizi gibi uygulamaların hayata geçirilmesine olanak sağlamaktadır. Sınıflandırma teknikleri ile başarılı sonuçlar elde edebilmek için, doğru algoritma ve parametrelerin ayarlanması önemli bir rol oynamaktadır. Literatürde, yüksek doğruluk değerleri ve etkili kullanımları sebebiyle gelişmiş sınıflandırma teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada çok kanallı optik görüntülerin destek vektör makineleri, komşuluk bileşen analizi, karar ağaçları, derin öğrenme, k en yakın komşu, lineer diskriminant gibi gelişmiş makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması hedeflenmiştir ve bu metotların performansları analiz edilmiştir.