Hiperspektral veri sınıflandırma için boyut indirgeme yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırılması
Comparing performance of dimension reduction techniques for hyperspectral data classification
- Tez No: 386283
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Boyut indirgeme, Görüntü sınıflandırma, Uydu görüntüleme, Uzaktan algılama, Reduction of dimensionality, Image classification, Satellite imaging, Remote sensing
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hiperspektral algılayıcılar, devamlı ve düşük dalga boyu aralıklarında yüzlerce spektral banda sahip yüksek boyutlu görüntüler üretmektedir. Bu bantlar genel olarak elektromanyetik spektrumun görünür bölgesi ve kızılötesi aralığını içermektedir. Alınan bu yüksek boyutlu veri sayesinde bir bölgenin hiperspektral görüntü verisi kullanılarak, diğer görüntü verilerine göre daha yüksek sınıflandırma başarımı sağlanabilmektedir. Ancak çok sayıda banda sahip bu verilerin sınıflandırılması için yüksek işlem gücü ve işlem süresi gerekmektedir. Bu yüzden, hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması aşamasında, artıklıkları azaltmak ve daha az boyutta veri kullanılarak sınıflandırma performansını arttırabilmek için boyut indirgeme yöntemleri kullanılması gereklidir. Bu tez çalışmasında, Hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması sürecinde yapılacak boyut indirgeme aşaması için farklı boyut indirgeme yöntemlerinin sınıflandırma açısından başarımları ve hesaplama performansları karşılaştırılmıştır. Sınıflandırıcı olarak Destek Vektör Makineleri ve En Yakın Komşuluk Sınıflandırıcı kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında hiperspektral verilere alt örnekleme yaparak sınıflandırma başarımı ve işlem süresi açısından sınıflandırma performansları incelenmiştir. Boyut indirgeme tekniklerinin kullandığı veri azaltılarak işlem süresi ve sınıflandırma başarımlarındaki performans değişiklikleri ortaya konmuştur. İkinci aşama olarak, iki farklı çoğunluk oylaması yöntemi kullanarak sınıflandırma başarımının artışı denenmiştir. Son olarak boyut laneti olarak da bilinen; yüksek boyutlu verilerin sınıflandırılmasında, eğitim verisinin yetersiz kalması ile sınıflandırma performansındaki düşüş etkisi incelenmiş; farklı boyut indirgeme tekniklerinin bu olgunun etkisini azaltabildiği ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Hyperspectral sensors generate images in narrow bands in continuous manner with hundreds of spectral bands. In general, these bands contain the data in visible and infrared part of the electromagnetic spectrum. With the use of this high dimensional image data, a scene is classified with higher accuracy than other types of image data of the same scene. However, to classify the data with large number of spectral bands requires more processing power and processing time. Therefore, for classifying hyperspectral images, it is required to apply dimension reduction techniques in order to eliminates redundant information and increase classifying efficiency with less number of bands. In this thesis, variety of dimension reduction methods is compared in classification accuracy and calculation time during classification process. Support Vector Machines and Nearest Neighbor Classifier are used for classification. In the first phase of the study, the effect of sub-sampling hyperspectral images for dimension reduction techniques is explored and compared in classification performance and calculation time. Reducing the amount of data used by dimension reduction methods, change in processing time and classification accuracy is presented. For the second phase, increase in classification accuracy is experienced by utilizing two different majority voting methods. Finally, phenomena known as curse of dimensionality, that is the decrease in the accuracy when classifying high dimensional data with few training sample is analyzed and it is shown that some dimension reduction methods can cope with this effect.
Benzer Tezler
- Lazer spektroskopisi ve interferens spektroskopisi ile rhenium ve platin elementlerinin izotopik kaymalarının ve hiper ince yapı ayrılmalarının incelenmesi
Invetigations of isotope shift and hiperfine structure in rhenium and platinium by means of laserspectroscopie and interference spectroscopy
GÖNÜL BAŞAR
Doktora
Türkçe
1994
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TANER BULAT
- Şüpheli belge incelemelerinde kullanılan spektroskopik yöntemlerin karşılaştırılmalı incelemesi
Comparative investigation of the spectroscopic methods that are used in questioned document examination
SEDAT BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Adli TıpAnkara ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DURDU MEHMET ZENGİN
- Synthesis and characterization of various macromolecular architectures by using combined controlled and photoiniated polymerization methods
Kontrollü ve fotokimyasal polimerizasyon yöntemleri birlikte kullanılarak çeşitli makromoleküler yapıların sentezi ve karakterizasyonu
ALİ EKREM MÜFTÜOĞLU
Doktora
İngilizce
2005
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YUSUF YAĞCI
- Uydu görüntüleri kullanılarak hidrokarbon sızıntılarının belirlenmesi: Batman örneği
Determined hydrocarbon leakage using satellite imagery: Batman application
MEHMET BAHA DİNİBÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Hyperspectral image processing of EO-1 hyperion data for lithological and mineralogical mapping
Litolojik ve mineralojik haritalama için EO-1 hyperion verisinin hiperspektral görüntü işlemesi
BEKİR TANER SAN
Doktora
İngilizce
2008
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN
- New techniques for classification, enhancement, and fusion of multispectral remote sensing images
Uzaktan algılanmış görüntülerde sınıflandırma, netleştirme ve füzyon tekniklerine yeni bir yaklaşım
GÜLÇİN YİĞİTLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OKAN ERSOY
Y.DOÇ.DR. TURGAY İBRİKÇİ