• Buradasın

    ArcGIS sınıflandırma doğruluğu nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ArcGIS'te sınıflandırma doğruluğunu hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Örnek Veri Toplama: Sınıflandırma için bilinen örnek veriler toplanır 12. Bu veriler, sınıfların spektral olarak benzer piksellerden oluşmasını sağlar 1.
    2. İmza Dosyası Oluşturma: Toplanan örnek veriler bir "signature file" olarak kaydedilir 23. Bu dosya, sınıflandırma sürecinde kullanılacak tüm örnek verileri içerir 2.
    3. Sınıflandırma Yöntemi Seçimi: "Maximum Likelihood" gibi bir sınıflandırma yöntemi seçilir 13.
    4. Sınıflandırma İşlemi: "Classify" aracı çalıştırılarak raster veri sınıflandırılır 23.
    5. Doğruluk Değerlendirmesi: Sınıflandırma sonuçları, örnek verilerle karşılaştırılarak doğruluk değerlendirilir 2.
    Bu süreçte, sınıf karışıklıklarının azaltılması ve piksel netliğinin yüksek olması, sınıflandırma sonuçlarının doğruluğunu artırır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.esri.com.tr
        1
      2. gisgeography.com
        2
      3. gisrsstudy.com
        3
      4. esri.com
        4
      5. doc.arcgis.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ArcGIS doğruluk analizi nasıl yapılır?

    ArcGIS ile doğruluk analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Analiz için gerekli coğrafi verileri toplamak. 2. Veri Temizleme ve Hazırlama: Verilerin doğru ve güncel olduğundan emin olmak, gerekirse eksik veya hatalı verileri temizlemek. 3. Tabakalar Oluşturma: Verileri farklı tabakalara ayırarak daha organize bir yapı oluşturmak. 4. Analiz Araçlarını Kullanma: ArcGIS'teki gelişmiş analiz araçlarını kullanarak mekânsal desenleri incelemek, alan veya mesafe ölçümleri yapmak ve nüfus yoğunluğu gibi verileri görselleştirmek. 5. Sonuçları Görselleştirme: Analiz sonuçlarını renk paletleri, semboller ve grafikler kullanarak etkili bir şekilde sunmak. 6. Raporlama ve Paylaşım: Haritayı PDF, web haritası veya etkileşimli bir uygulama olarak dışa aktarmak. Bu süreçte, doğru veri kullanımı ve doğru analiz araçlarının seçimi büyük önem taşır.
    5 kaynak

    ArcGIS'te sınıflandırma nasıl yapılır?

    ArcGIS'te sınıflandırma iki ana yöntemle yapılabilir: 1. Item Sınıflandırma: Bu yöntem, ArcGIS Enterprise 11.4'te yeni eklenen bir özelliktir ve organizasyon politikalarına göre verilerin etiketlenmesini sağlar. 2. Görüntü Sınıflandırma: Bu yöntem, ArcGIS Pro'da Görüntü Analisti (Image Analyst) bileşeni ile gerçekleştirilir. İki şekilde yapılabilir: - Denetimli Sınıflandırma: Kullanıcının tanımladığı örnekler kullanılarak yapılır. - Denetimsiz Sınıflandırma: Yazılımın, verilerdeki doğal kümelenmeleri otomatik olarak tespit etmesiyle yapılır.
    5 kaynak

    ArcMap'te doğruluk analizi için hangi araç kullanılır?

    ArcMap'te doğruluk analizi için "Geostatistical Analyst" aracı kullanılır.
    5 kaynak

    ArcGis'te hata analizi nedir?

    ArcGIS'te hata analizi, yazılımda tespit edilen hataların (bug'ların) detaylı bir şekilde incelenerek, gerekli düzeltmelerin yapılması sürecidir. Bu süreçte izlenen adımlar şunlardır: 1. Hata Bildirimi: ArcGIS ürününde bir hata tespit edildiğinde, Esri Teknik Destek ekibine yeni bir destek talebi oluşturulur. 2. Değerlendirme: Teknik ekip, hatayı değerlendirir ve bir yazılım sorunu olup olmadığını belirler. 3. Bug Kaydı: Hata doğrulanırsa, resmi bir bug kaydı oluşturulur ve My Esri hesabına tanımlanır. 4. Geliştiricilere İletim: Kayıt, Esri geliştirici ekibine iletilir ve hatanın önceliği belirlenir. 5. Güncelleme: Geliştiriciler, sonraki yazılım güncellemelerinde hatayı düzeltmek için gerekli çalışmaları başlatır.
    5 kaynak

    Uydu görüntüsünde sınıflandırma doğruluğu nasıl hesaplanır?

    Uydu görüntüsünde sınıflandırma doğruluğu, hata matrisi ve Kappa (K) Katsayısı kullanılarak hesaplanır. Kappa Katsayısı, sınıflandırmanın doğruluğunu ağırlıklı olarak hesaplayan bir istatistiksel ölçüdür ve şu şekilde yorumlanır: - 0.0 değeri, sınıflandırılmış ve referans verileri arasında uyuşma olmadığını gösterir. - 0.4 ve altı, sınıflandırma performansının yetersiz olduğunu ifade eder. - 0.75 ve üstü, sınıflandırma performansının çok iyi olduğunu belirtir. - 1.0 değeri, tam uyuşumu gösterir. Hata matrisi ise, sınıflandırma sonuçlarının referans verilerle karşılaştırılmasını sağlar ve şu şekilde oluşturulur: 1. Sınıflandırma işlemi sonrası oluşan sınıflar belirlenir. 2. Kullanıcı, belirli noktalara ait sınıfların gerçek değerlerini girer. 3. Satır/sütun toplamları ve köşegeni üzerindeki elemanlar kullanılarak Kappa Katsayısı hesaplanır.
    5 kaynak

    Görüntü sınıflandırma neye göre yapılır?

    Görüntü sınıflandırma, bir görüntüdeki nesnelerin veya sahnelerin tanımlanması için derin öğrenme modelleri kullanılarak yapılır. Bu süreç, aşağıdaki adımlara göre gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama: İlgili görüntülerden oluşan bir veri seti toplanır. 2. Özellik Çıkarma: Görüntüdeki önemli unsurlar belirlenir; kenar bulma, renk analizi ve form keşfi gibi teknikler kullanılır. 3. Sınıflandırma: Özellikler, bir sınıf altında toplanır ve bu aşamada makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. 4. Etiketleme: Görüntüler, içerdikleri nesnelere göre etiketlenir. Görüntü sınıflandırma, ikili sınıflandırma (örneğin, görüntüde elma olup olmadığını belirleme) veya çok sınıflı sınıflandırma (birden fazla kategoriye ayırma) gibi farklı yöntemlere göre yapılabilir.
    5 kaynak

    Sınıflandırmada doğruluk nasıl hesaplanır?

    Sınıflandırmada doğruluk, doğru sınıflandırılmış piksel sayısının toplam piksel sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Formül: Doğruluk = (Doğru Tahminler / Toplam Tahminler). Ayrıca, hata matrisi kullanılarak da çeşitli sınıflandırma doğruluk kriterleri hesaplanabilir: - Üretici Doğruluğu: Her sınıf için doğru sınıflandırılmış piksel sayısının, o sınıf için kullanılan referans piksellerinin sayısına bölünmesiyle bulunur. - Kullanıcı Doğruluğu: Her sınıf için doğru sınıflandırılmış piksel sayısının, o sınıfa atanan piksellerin toplamına bölünmesiyle bulunur.
    5 kaynak