• Buradasın

    Uydu görüntüsünde sınıflandırma doğruluğu nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Uydu görüntüsünde sınıflandırma doğruluğu, hata matrisi ve Kappa (K) Katsayısı kullanılarak hesaplanır 15.
    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 1.
    • 0.4 ve altı, sınıflandırma performansının yetersiz olduğunu ifade eder 1.
    • 0.75 ve üstü, sınıflandırma performansının çok iyi olduğunu belirtir 1.
    • 1.0 değeri, tam uyuşumu gösterir 1.
    Hata matrisi ise, sınıflandırma sonuçlarının referans verilerle karşılaştırılmasını sağlar ve şu şekilde oluşturulur:
    1. Sınıflandırma işlemi sonrası oluşan sınıflar belirlenir 1.
    2. Kullanıcı, belirli noktalara ait sınıfların gerçek değerlerini girer 1.
    3. Satır/sütun toplamları ve köşegeni üzerindeki elemanlar kullanılarak Kappa Katsayısı hesaplanır 15.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. wiki.netcad.com.tr
        1
      2. acikerisim.selcuk.edu.tr
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. infoldia.com
        4
      5. studylibtr.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sınıflandırma sonucu nasıl öğrenilir?

    Askerlik sınıflandırma sonucunu öğrenmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: e-Devlet: turkiye.gov.tr adresine T.C. kimlik numarası ve e-Devlet şifresi ile giriş yaparak "Askerlik Durum Belgesi" veya "Sınıflandırma Sonucu" başlığı altından bilgi alınabilir. Askerlik Şubeleri: İkamet edilen yere en yakın askerlik şubesine gidilerek sınıflandırma sonuçları öğrenilebilir. MSB Mobil Uygulaması: Milli Savunma Bakanlığı'nın mobil uygulaması üzerinden sınıflandırma sonuçlarına erişilebilir. Telefon: Milli Savunma Bakanlığı tarafından belirlenen telefon numaraları aranarak sınıflandırma sonuçları hakkında bilgi alınabilir.
    5 kaynak

    Uydu görüntüsünden neler tespit edilebilir?

    Uydu görüntülerinden birçok farklı bilgi ve nesne tespit edilebilir, bunlar arasında: Nesneler ve yapılar: Binalar, yollar, araçlar, limanlardaki gemiler, petrol depoları ve havaalanlarındaki uçaklar. Yerleşim yerleri: Eski yerleşim yerleri ve arkeolojik alanlar. Çevresel değişiklikler: Ormansızlaşma, kentleşme, mevsimsel değişimler, buzul hareketleri. Doğal afetler: Sel, kasırga, orman yangınları gibi afetlerin etkileri ve hasar tespitleri. Arazi kullanımı: Tarım alanları, su kaynakları, ormanlık alanlar ve yerleşim bölgeleri. Termal farklılıklar: Yer altındaki farklı materyallerin sıcaklık farklılıkları. Uydu görüntüleri, bu tespitleri yapmak için optik, radar, termal ve hiperspektral görüntüleme gibi çeşitli yöntemler kullanır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde doğruluk analizi nasıl yapılır?

    Uydu görüntülerinde doğruluk analizi, aşağıdaki yöntemlerle yapılabilir: NMAS (National Map Accuracy Standards). RMSE (Root Mean Square Error). Bilgisayarla Görme (Computer Vision). Yer Kontrol Noktaları (Ground Control Points). LUCAS Metodolojisi. Doğruluk analizi için ayrıca örnek noktalar atanabilir ve bu noktalar referans haritalarla karşılaştırılabilir.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde ön hazırlık işlemleri nelerdir?

    Uydu görüntülerinde yapılan ön hazırlık işlemleri şunlardır: Gerçek dünya haritalaması. Gürültü azaltma. Veri kalibrasyonu. Geometrik dönüşüm. Radyometrik dönüşüm. Bu işlemler, ham uydu görüntülerini analiz için kullanılabilir ve doğru hale getirmek üzere temizler ve düzeltir.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinin işlenmesinde hangi yöntemler kullanılır?

    Uydu görüntülerinin işlenmesinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Bilgisayarla görme teknikleri: Görüntü segmentasyonu, nesne algılama, değişim tespiti ve görüntü sınıflandırma gibi yöntemlerle uydu görüntülerinden değerli bilgiler çıkarılır. Uydu fotogrametrisi: Uydu görüntüleri kullanılarak 3 boyutlu modeller oluşturulur. Görüntü işleme: Gürültü azaltma, veri kalibrasyonu ve gerçek dünya haritalaması gibi işlemlerle görüntüler düzeltilir ve analiz için hazırlanır. Sınıflandırma teknikleri: İstatistiksel yöntemler, yapay sinir ağları ve makine öğrenme algoritmaları (destek vektör makineleri, rastgele orman, aşırı gradyan artırma) kullanılarak görüntüler sınıflandırılır. Sıkıştırma: Veri boyutunu azaltmak için JPEG gibi sıkıştırma algoritmaları kullanılır. Ayrıca, uydu görüntülerinin işlenmesinde spektral indisler, morfolojik filtreler, doku özellikleri ve renk uzay dönüşümleri gibi çeşitli yardımcı veriler de kullanılır.
    5 kaynak

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma nasıl yapılır?

    Uydu görüntülerinde sınıflandırma, piksellerin spektral özelliklerine göre farklı gruplara ayrılması işlemidir. Piksel tabanlı sınıflandırma şu adımları içerir: 1. Veri toplama: Çalışma bölgesine ait bilgilerin toplanması için arazi çalışması yapılır ve mevcut veriler temin edilir. 2. Spektral band seçimi: Çalışmanın amacına göre görüntüler ve spektral bandlar seçilir. 3. Eğitim ve test verileri: Sınıflandırmada kullanılmak üzere kontrol alanlarından eğitim ve test verileri oluşturulur. 4. Sınıflandırma algoritması: Çalışma amacına yönelik uygun bir sınıflandırma algoritması seçilir ve uygulanır. 5. Doğruluk analizi: Sınıflandırılmış görüntü için doğruluk analizi yapılır ve elde edilen tematik haritalar yorumlanır. Objeye dayalı sınıflandırma ise pikselleri sınıflandırmak yerine, görüntü üzerindeki gruplanmış piksellerden oluşan nesneleri kullanarak sınıflandırma yapar.
    5 kaynak

    Uydu görüntü analizi hangi yazılımla yapılır?

    Uydu görüntü analizi için çeşitli yazılımlar kullanılabilir, bunlar arasında en popüler olanlar şunlardır: 1. Google Earth: Kullanıcı dostu bir arayüz ve geniş veri tabanı sunar. 2. Sentinel Hub: Copernicus programından verilere erişim sağlar ve çevre analizi için kullanılır. 3. ESRI ArcGIS: Coğrafi verilerin görselleştirilmesi ve analiz edilmesi için gelişmiş araçlar sunar. 4. QGIS: Esnek ve genişletilebilir bir açık kaynak yazılımdır, çeşitli eklentilerle birlikte gelir. 5. ENVI: Harris Geospatial tarafından geliştirilen, görüntü işleme ve spektral analiz için güçlü bir yazılımdır. 6. ERDAS Imagine: Uzaktan algılama ve görüntü analizi için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır. Bu yazılımların yanı sıra, Catalyst Professional ve Whitebox gibi diğer özel amaçlı yazılımlar da mevcuttur.
    5 kaynak