Yapay arı koloni algoritmasının tarım alanlarının sınıflandırılmasında kullanılabilirliğinin irdelenmesi
Investigation of classification of agricultural areas by using the artificial bee colony algorithm
- Tez No: 430181
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELÇUK REİS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Türkiye tarım alanları bakımından zengin bir ülke konumundadır. Bu nedenle tarım alanlarının kullanımı hakkında bilgi edinilmesi önem arz etmektedir. Uzaktan algılama ile görüntü sınıflandırma işlemleri uydu görüntülerinden bilgi çıkarımı konusunda büyük bir öneme sahiptir. Tarım alanlarının uydu görüntüleri üzerinden sınıflandırılması, bu alanlar hakkında bilgi edinme açısından çeşitli kolaylıklar sunmaktadır. Uydu görüntüleri üzerinden tarımsal nitelikteki alanları belirlemek ve ürün çeşitlerinin alansal dağılımı hakkında bilgi çıkarımı yapmak mümkündür. Bu amaçla uzaktan algılama görüntü sınıflandırma işlemlerinde birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemler başlıca, en yakın mesafe, maksimum benzerlik, paralelkenar yöntemi vb. olarak sıralanabilir. Bu yöntemlere ek olarak son zamanlarda ortaya çıkan yapay zeka optimizasyon algoritmaları, klasik yöntemlere alternatif olma özelliği göstermektedir. Bu tez çalışmasında çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri yapay arı koloni algoritması (YAKA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Böylece YAKA'nın sınıflandırma doğruluklarının araştırılmasına yönelik irdelemeler gerçekleştirilmiştir. Araziden ve hava fotoğraflarından yararlanılarak gerekli olan yer kontrol noktaları ve eğitim verileri toplanmıştır. Çalışma alanı olarak, bitki örtüsü, arazi topoğrafyası ve tarım alanları göz önüne alınarak, Rize ili pilot bölge olarak seçilmiştir. Uygulama sonucunda Yapay Arı Koloni Algoritması ile elde edilen doğruluk değerleri yapay sinir ağları ve en çok benzerlik algoritması ile karşılaştırılarak değerlendirilmiş ve YAKA ile elde edilen doğruluk diğer sınıflandırma algoritmalarına nazaran daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Turkey is a rich country when it comes to agricultural areas. Therefore it is substantial to gain information about the usage of these areas. Image classification processes with remote sensing has a large share in the extraction of information from satellite images. Classification of agricultural areas from satellite images provides various conveniences in terms of gain information about these areas. It is possible to detect agricultural areas and extract information about which products are grown in which areas through the satellite images. Various methods are used in remote sensing for image classification process. These methods can be sorted as minimum distance, maximum likelihood and parallelepiped method etc. AI optimization algorithms that recently emerged shows the feature of being an alternative to conventional methods. In this thesis, very high resolution satellite images classified using artificial bee colony algorithm. Thus, performed explorations about investigations of classification accuracies of ABC. Necessary control points and training data were collected by using land and aerial images. Rize was chosen for the pilot region as a study area by taking into consideration the vegetation, land topography and agricultural areas. At the end of the application accuracy values that obtained by using the artificial bee colony algorithm were compared with the artificial neural network and maximum likelihood algorithm. It has shown that artificial bee colony algorithm give better accuracy rates than other methods.
Benzer Tezler
- Yapay arı koloni algoritmasının sınırlamalı optimizasyon problemleri üzerinde performans analizi
Performance analysis of artificial bee colony algorithm on constrained optimization problems
DEMET ALICI KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHRİYE AKAY
- A memory efficient GPU implementation of ABC algorithm
Yapay arı koloni algoritmasının GPU tabanlı uygulaması
FOUAD ASIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA GÖK
- Otomatik ders çizelgeleme problemi için yapay arı koloni algoritmasının özelleştirilmesi
Customization of artificial bee colony algorithm for automatic course scheduling problem
MUSTAFA ŞAMDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YETGİN
- Karayolları üzerinde dağıtım noktalarının konumunun belirlenmesinde yapay arı koloni algoritmasının kullanılması
Determining the location of distribution points on highways using artificial bee colony algorithm
YEŞİM YEGİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ORHAN KESEMEN
- Kablosuz algılayıcı ağlarda yönlendirme problemi için yapay arı koloni algoritmasının kullanımı
The use of artificial bee colony algorithm for routing problem in wireless sensor networks
ELNUR HAKHVERDIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KARAGÖL