Dergiler / Harita Dergisi / 2003 / Cilt: 70 - Sayı: 130

Uzaktan algılanmış görüntülerde sınıflandırma ve analiz

Classification of remote sensing images and analysis

Sayfa
32–46
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca fuzzy sınırlandırıcılar ve sınıflandırmada doğruluk analizi konusu ele alınmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca fuzzy sınırlandırıcılar ve sınıflandırmada doğruluk analizi konusu ele alınmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir. Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir. Bu çalışmada, uzaktan algılanmış görüntülerin sınıflandırmasında kullanılan iki genel yaklaşım, denetimsiz ve denetimli sınıflandırmada kullanılan yöntemler tanıtılmıştır. Denetimli sınıflandırma yöntemleri istatistiksel.kavramlara dayalı yöntemleri ve yapay sinir ağlarına dayalı yöntemleri içerir. Ayrıca fuzzy sınırlandırıcılar ve sınıflandırmada doğruluk analizi konusu ele alınmıştır.

Abstract

Classification is a decision process used in several subdivision sciences. The overall objective of image classification procedures is to automatically categorize all pixels in an image into land cover classes or themes In this study, two general approaches used in classification of remote sensed images are presented; metods used in the supervised and unsupervised classification were introduced. Supervised methods include those based on statistical concepts and those based on artifical neural-networks. Besides, fuzzy classifiers and classification accuracy subject were described.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYHAN, E. T., KARSLI, F., TUNÇ, E. (2003). Uzaktan algılanmış görüntülerde sınıflandırma ve analiz. Harita Dergisi, Cilt: 70 - Sayı: 130, 32–46. https://ajindex.com/articles/267725

Kaynakça (2)

  1. /1/ ARSLAN, O.,: "Neural Networks for Images Classification", International Symposium on Remote Sensing and integrated Technologies, 29-40, October 1999, Istanbul. /2/ EVSAHİBİOĞLU,: Tübitak Marmara Araştırma Merkezi Uzay Bilimleri N.A., Teknolojisi Bölümü Uzaktan Algılama Temel Eğitimi Kurs Notları, 3-7
  2. Mayıs, Gebze l993 /3/ LILLESAND,T.M.,KIEFER, R. W.,: Remote Sensing And Image Interpretation, Canada, (2000). /4/ MATHER, Paul M.,: Computer Processing of Remotely Sensed Images, England, (1999). /5/ MAKTAV, D.,SUNAR, F.,: Uzaktan Algılama Kantitatif Yaklaşım, Türkiye, (1991). /6/ ŞEN, Z.,: "Fuzzy c-Means Classification in Discriminant Analysis", ÜSTÜNTAŞ, T.,International Symposium on Remote Sensing and integrated Technologies, 81-86, October 1999, Istanbul /7/: http://www.gis.wau.nl/girs/projects/rsbasics/overview.html (2002)