LANDSAT 8 ÖRNEĞİYLE MULTİSPEKTRAL GÖRÜNTÜ İŞLEMEDE YAPAY SİNİR AĞLARI, DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ VE KARAR AĞAÇLARI ALGORİTMALARININ DUYARLILIKLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Özet

Bu çalışma, sınıflandırma algoritmalarının duyarlılıklarını analiz etmeye yöneliktir. Çalışma alanı olarak İzmir'in Urla ilçesi seçilmiştir ve bölgenin aralık ve nisan LANDSAT 8 görüntüleri eş zamanlı olarak işlenmiştir. Sınıflandırmada Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Karar Ağaçları (KA) algoritmaları kullanılmıştır. Sınıflandırma için şehir, orman, sera, çayır, narenciye, ekili ve yanmış alanlardan oluşan dokular seçilmiştir. Bu dokuların seçimi, GPS cihazı ile yerinde gözlem (in-situ) araştırmaları yapılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonuçları, kompleks matris algoritması kullanılarak sınıflandırmaların duyarlılıklarının test edilmesiyle elde edilmiştir. Farklı mevsimlerden elde edilmiş görüntülere göre genel doğruluklar hesaba katıldığında, aralık verileri ile yapılan çalışma nisan verileri ile yapılan çalışmadan %8 daha fazla doğruluk sağlamıştır. Algoritmalara göre, en yüksek doğruluk oranı %85 ile YSA algoritması tarafından sağlanmıştır. KA algoritması, bilgisayarda harcanan zaman açısından avantajlı olmasına rağmen sınıflandırma konusunda en az doğruluk oranını sağlayan algoritma olarak tespit edilmiştir. DVM algoritmaları ise geniş alanlı sınıflandırma çalışmalarında hem bilgisayarda harcanan zaman hem de doğruluk analizleri göz önüne alındığında avantajlıdır. Bu çalışma, bölgesel doğal kaynakların korunması ve yönetimi konusunda faydalı olabilecek veriler sağlamaktadır. Sınıflandırma algoritmalarının duyarlılıklarının analiz edilmesi, benzer çalışmalar için bir temel sağlayabilir ve gelecekteki araştırmalar için bir referans olabilir.