Harita Dergisi - Harita Genel Komutanlığı

Harita Dergisi Temmuz 2010 Sayı 144T.Kavzaoğlu vd.Tablo 4. Kernel fonksiyonuna bağlı olarak DVM sınıflandırma sonuçlarıSınıf 1 2 3 4 5 6 Sınıf 1 2 3 4 5 61 999 0 1 0 0 0 1 999 0 0 0 1 02 1 978 21 0 0 0 2 0 975 25 0 0 03 0 10 963 25 2 0 3 0 14 948 28 9 14 0 0 17 960 16 7 4 0 0 23 936 38 35 3 0 20 52 711 214 5 0 0 14 59 730 1976 0 0 3 4 56 937 6 0 0 0 3 78 919Genel Doğruluk : %92,47 Kappa : 0,91 Genel Doğruluk : %91,78 Kappa : 0,90(a) Polinom kerneli.(b) Normalleştirilmiş polinom kerneli.Sınıf 1 2 3 4 5 6 Sınıf 1 2 3 4 5 61 1000 0 0 0 0 0 1 1000 0 0 0 0 02 0 983 17 0 0 0 2 0 989 10 1 0 03 0 5 973 20 2 0 3 0 8 971 17 4 04 0 0 4 975 15 6 4 0 0 4 979 14 35 0 0 5 49 809 137 5 0 0 6 44 830 1206 0 0 1 3 73 923 6 0 0 0 5 74 921Genel Doğruluk : %94,38 Kappa : 0,93 Genel Doğruluk :%94,83 Kappa : 0,94(c) Radyal tabanlı fonksiyon kerneli.(d) Pearson VII (PUK) kerneli.Dolayısıyla söz konusu edilen durum, veri vearazi özellikleri gözetildiğinde normal olarakkarşılanmalıdır. Çalışma alanına ait görüntü tümsınıflandırma yöntemleriyle sınıflandırılaraktematik haritalar üretilmiştir. Bu haritalara örnekolarak en yüksek doğruluğu veren PUK kernelliDVM sınıflandırması sonucu Şekil 5’desunulmuştur. Tematik haritadan da görüleceğiüzere Kocaeli ilinde yapılaşma genellikle denizkenarı ve ana yol arterleri çevresinde oluşmuştur.E-5 karayolu boyunca olan yapılaşmanınzamanla TEM otoyolu çevresine doğru kaydığıgözlemlenmiştir. Geniş yapraklı ormanlıkalanların ağırlıklı olarak şehrin güney kısmındave iğne yapraklı çam türü ormanların ise dahaçok şehrin kuzey kısımlarında (özellikleKaradeniz kıyısında) olduğu görülmüştür.5. SONUÇkabiliyetiyle birlikte kullanılacak sınıflandırmayönteminin gücü sonuçlar üzerinde oldukçabüyük etkiye sahiptir.Literatürde birçok yöntem bulunmasınakarşın, araştırmacıların yeni yöntem veyaklaşımlar arayışı devam etmektedir. Birçokaraştırmacı tarafından temel metot olarak kabuledilen en çok benzerlik (EÇB) yöntemi, örnekverilerin normal dağılımda olduğu kabulünüyapması nedeniyle standart bir metot olarakgörülmemektedir.Bu arayışlar neticesinde son dönemde yapaysinir ağları, karar ağaçları, bulanık mantık gibimetotlar öne sürülmüştür. Destek vektörmakineleri (DVM) de başarılı bir sınıflandırmametodu olarak son dönemde öne sürülen birmakine öğrenme algoritmasıdır.Uydu görüntülerinin sınıflandırılmasıyla eldeedilen tematik haritaların doğruluğu birçokbilimsel araştırma için son derece önemlidir. Bunedenle, kullanılacak veri setinin kalitesi ve temsil80