Uzaktan algılama verilerinin derin öğrenme algoritmaları ile sınıflandırılması

Authors : Mustafa Emre DÖŞ, Murat UYSAL

Pages : 28-34

View : 12 | Download : 10

Publication Date : 2019-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile birlikte yaşadığımız çevre hakkında farklı platformlardaki araçlardan faydalanarak detaylı bilgiler elde edilmektedir. Konumsal veri üretiminde hava ve uydu platformlarından elde edilen görüntüler kullanılmaktadır. Bu görüntüler bitki örtüsü tespitinden, doğal afetler ve şehir planlamasına kadar birçok alanda kullanılmaktadır. Uzaktan algılama verilerindeki yüksek çözünürlüklü görüntüler sayesinde insan yapımı yapay unsurların tespitinde kolaylaşmıştır. Ancak yüksek çözünürlüklü verilerinin sunduğu bu avantajların yanında yoğun ayrıntı içeriği nedeni ile sınıflandırmada işlemlerinde insan becerisi ve müdahalesine duyulan gereksinimin fazlalığı günümüzde önemli sorunlardan biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Günümüze kadar insan faktörünün azaltılmasına yönelik birçok sınıflandırma yaklaşımı sunulmuştur. Daha önceden bilgisayar teknolojisinde yeterli olmayan donanımsal ve yazılımsal araçlardan dolayı, yapay zekanın temelleri sayılan makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi konular pek incelenmemiştir. Ancak günümüzde grafik işlemcilerde ve yazılımlardaki ilerlemeler sayesinde popülerliğini arttırmıştır. Son çalışmalardaki performansı ile derin öğrenme yaklaşımı, makine öğrenmesinden ziyade daha umut vericidir. Bu çalışmada mevcutta bulunan sınıflandırma yöntemlerine alternatif olacak derin öğrenme algoritmalarını kullanarak sınıflandırma yapılmıştır. Algoritmanın test edilmesi için Uluslararası Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Topluluğu insert ignore into journalissuearticles values(UFUAT);’ dan temin edilmiş Vaihingen veri seti kullanılmıştır. Kullanılan veri setinden zemin, bina, ağaç, bitki örtüsü ve araç olacak şekilde 5 tane detay sınıfı seçilmiştir. Bu detaylardan algoritma en yüksek olarak bina sınıfına ait olanları ortalama %99 seviyesinde, en düşük olarak araç sınıfına ait detayları ortalama %95 olarak belirlemiştir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlarla, uzaktan algılama verilerinin otomatik sınıflandırılmasında derin öğrenme algoritmalarının iyi bir alternatif olduğu görülmektedir.
Keywords : Uzaktan Algılama, Sınıflandırma, Derin Öğrenme, Ortofoto