Dergiler / Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi / 2016 / Cilt: 16 - Sayı: 2
Arazi Kullanım Sınıfları İçin Farklı Kontrollü Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması
- Sayfa
- 528–535
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmanın amacı, Landsat 8 uydu görüntüsü kullanılarak arazi kullanım sınıflarını farklı kontrollü sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırmak ve en uygun tekniği ortaya koymaktır. Bu amaçla, en yüksek olasılık (maksimum likelihood) ile Destek Vektör Makineleri (DVM) için yaygın bir şekilde kullanılan doğrusal, polinom, radyal ve sigmoid kernel fonksiyonları kullanılmıştır. En iyi sonucu veren en yüksek olasılık metodu ile DVM polinom fonksiyonu çıktıları karşılaştırılmıştır. En yüksek olasılık metodu için kappa değeri ve genel sınıflandırma başarısı sırasıyla 0.81 ve % 85’dir. DVM polinom fonksiyonu için ise bu değerler sırasıyla 0.79 ve % 84’tür. Ayrıca, her iki yöntemle sınıflandırılmış arazi kullanım sınıflarının konumsal analizi Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak yapılmıştır. Konumsal analiz sonuçlarına göre en yüksek olasılık metodu kullanılarak toplam alanın % 47.5’i, DVM polinom fonksiyonu ile % 43.3’ü doğru bir şekilde sınıflandırılmıştır.
Abstract
The aim of this study was to classify land use classes using Landsat 8 satellite image with different supervised classification algorithms and demonstrate the most proper technique. For this purpose, the highest probability (maximum likelihood) classification method and linear, polynomial, radial and sigmoid kernel functions for support vector machines (SVM) were used. The SVM method polynomial function and the maximum likelihood method which give better results were compared. The result showed that the maximum likelihood method was estimated with a 0.81 kappa statistic and 85% overall accuracy assessments, respectively. The SVM polynomial function for these values was 0.79 and 84%. Spatial analysis of land use classes that were classified using both methods was also made by Geographical Information System. According to the spatial accuracy assessment results, 47.5% and 43.3% of total area were classified accurately by the maximum likelihood method and the SVM method, respectively.