Geri Dön

Unsupervised sınıflandırma yöntemlerinin incelenmesi karşılaştırılması ve yeni metod geliştirilmesi üzerinde çalışmalar.

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 23913
  2. Yazar: BÜLENT MITIŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DİNÇ URAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1992
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Toprak Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 145

Özet

ÖZ Bu çalışmada kümeleme yöntemlerinin incelenmesi, karşılaştırılması ve yeni bir kümeleme yöntemi geliştirilmesi üzerinde çalışmalar yapmak amaçlanmıştır. Yapılan bu çalışmada daha önce geliştirilen kümeleme algoritmalarından bazıları Fortran programlama dili ile program haline getirilerek yer gerçeği bilinen bölgelere uygulanmış ve bunların sınıflamadaki doğruluğu incelenmiş ve karş ılaştır ılmıştır. Landsat-5 uydusunun TM sayısal görüntü verileri kullanılarak GAP alanında seçilen test alanlarındaki toprak çeşitlerini sınıflandırmak amaçlandığından genellikle yeşil bitki örtüsünün az olduğu Eylül, Ekim ve Kasım aylarına ait sayısal görüntü verileri üzerinde çalışılmıştır. Bu görüntü verileri kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilmesi üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Yeni yöntem de Fortran Programlama dili kullanılarak hazırlanmıştır. Geliştirilen yeni yöntem de önce yer gerçeği bilinen bölgelere uygulanmış ve önceki yöntemlerle elde edilen kümelenmiş görüntülerle karşılaştırılmıştır. Geliştirilen yeni yöntem ile toprak sınıfları ve fazları birbirine karıştırılmadan belirlenebilmektedir. Toprak sınırları ayırdedilmektedir.

Özet (Çeviri)

XI ABSTRACT The main topics of this study are examining of clustering methods, confrontation with -and improving new clustering method. In this study some of recent improved clustering algorithms were programmed by using Fortran language to applicate ground truth regions and also their truth dedicated in classification and conf rontated. Aim "of this study was on soil classification in digital images of test areas from GAP region, so in that reason September, October and November months were chosen as a less vegetation data from Landsat-5 TM satellite. In addition while using image data all studies dedicated to improving the new method. The new method was prepared by using Fortran language. Primarily new method applicated to ground truthed places and confrontated with images from recent methods. Soil classes and phases can be indicate with no mixture from the new improved method. Also boundary of soil can be separeted.

Benzer Tezler

  1. Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti

    Determination of forest area clearcutting on optical satellite imagery with classification techniques in remote sensing

    GÜLŞAH BAYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  2. Veri madenciliğinde farklı karar ağaçları ve k-en yakın komşuluk yöntemlerinin incelenmesi: kadın hastalıkları ve doğum verisinde bir uygulama

    Investigation of different decision trees and k-nearest neighbor methods in data mining: An application on gynecology and birth data

    SADİ ELASAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIK KESKİN

  3. Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak Ceyhan Ovası'nda test alanlarında höyüklerin incelenmesi

    An Examination of the mounds in the Plain Ceyhan using remote sensing and geographic information systems

    FARİS DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ArkeometriÇukurova Üniversitesi

    Arkeometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AKIN OĞUZ DİNÇ

    Y.DOÇ.DR. KAZIM SERDAR GİRGİNER

  4. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA