Bilgisayar Bilimleri

Yazarlar: Hüseyin FIRAT, Murat UÇAN, Davut HANBAY

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.53070/bbd.989159

Anahtar Kelimeler:Uzaktan Algılama,Hiperspektral Görüntü Sınıflandırma,Derin öğrenme

Özet: Hiperspektral uzaktan algılama görüntüleri (HUAG) iki uzamsal ve bir spektral boyuta sahip görüntü küpleridir. Evrişimsel sinir ağı (ESA), HUAG sınıflandırmada uzamsal-spektral özellik bilgilerinin çıkarılmasını sağlayan en etkili derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Geleneksel ESA tabanlı yöntemler genellikle özellik çıkarımı için 2B ESA’yı kullanmaktadır. 2B ESA yalnızca uzamsal boyutttaki özellikleri yakaladığından dolayı tek başına spektral boyutlardan iyi ayırt edici özellik haritaları çıkaramaz. 3B ESA HUAG’deki uzamsal-spektral özellikleri eş zamanlı olarak çıkarabilmektedir. Ancak 3B ESA hesaplama açısından karmaşıktır. Bu çalışmada 3B-2B ESA birleşiminden oluşan hibrid bir yöntem önerilmiştir. 3B ESA ortak uzamsal-spektral özellikleri çıkarırken, 3B ESA’dan sonra kullanılan 2B ESA ile daha fazla uzamsal özellikler öğrenilir. Ayrıca önerilen hibrid yöntem hesaplama karmaşıklığını da azaltmaktadır. Önerilen yöntemin sınıflandırma performansını arttırmak için Mish aktivasyon fonksiyonu kullanılmaktadır. Yaygın olarak kullanılan iki veriseti ile gerçekleştirilen uygulamalar sonucunda önerilen yöntemin daha iyi sınıflandırma performansına sahip olduğu görülmektedir.

---