Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi
Yazarlar: Dilek KOC-SAN
Konular:-
DOI:10.9733/jgg.070114.2t
Anahtar Kelimeler:Kentsel tematik haritalama,Rastgele orman sınıflandırması,Destek vektör makineleri sınıflandırması,WorldView-2,Antalya
Özet: Kentsel alanların uzaktan algılama görüntülerinden görüntü sınıflandırma teknikleri kullanılarak izlenmesi ve haritalanması şehir ve bölge plancıları ve belediyeler için önemlidir. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri arazi-kullanımı/arazi-örtüsü haritalarının elde edilmesinde önemli veri kaynaklarıdır. Bu makalede, makine öğrenme algoritmalarından rastgele orman ve destek vektör makineleri sınıflandırmaları kullanılarak WorldView-2 uydu görüntülerinden kentsel tematik haritalar elde edilmiştir. Bu sınıflandırmaların performansları seçilen farklı kentsel karakteristiklere sahip dört test alanında değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Dört test alanı için elde edilen görsel ve nicel sonuçlar, makine öğrenme algoritmalarının kentsel tematik haritalamada verimliliğini göstermektedir. Rastgele orman sınıflandırması kullanıldığında sınıflandırma doğrulukları 89.92 ile 96.38 değerleri arasında ve kappa değerleri 0.8790 ile 0.9566 değerleri arasında hesaplanmıştır ki bu değerler oldukça yüksektir. Benzer şekilde, destek vektör makineleri sınıflandırması kullanıldığında sınıflandırma doğrulukları 91.98 ile 96.07 değerleri arasında ve kappa değerleri 0.9038 ile 0.9528 değerleri arasında hesaplanmıştır. Sonuçlar, ayrıca farklı test alanları için elde edilen farklı sınıflandırma doğruluklarının seçilen kentsel dokuların özellikleriyle ilişkili olduğunu göstermektedir