Hiperspektral Görüntü Sınıflandırma için Hibrit Evrişimsel Sinir Ağı ve Sıkma- Uyarma Bloğu Yöntemi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorNergiz, Mehmet
dc.date.accessioned2025-02-22T14:13:32Z
dc.date.available2025-02-22T14:13:32Z
dc.date.issued2023
dc.departmentDicle Üniversitesien_US
dc.description.abstractYüksek spektral çözünürlüğe sahip bir tür optik uzaktan algılama görüntüsü olarak, hiperspektral görüntüler, zengin spektral özellik bilgisine sahip 3 boyutlu görüntü küpleridir. Şu anda hiperspektral görüntü sınıflandırması, uzaktan algılama alanındaki en aktif araştırma alanlarından biridir. Son yıllarda bu alanda derin öğrenme ve özellikle evrişimsel sinir ağları (ESA) sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında, hiperspektal görüntü sınıflandırması için yeni bir model geliştirilmiştir. Önerilen model, 3B ESA, Sıkma-uyarma bloğu ve 2B Derinlemesine ayrılabilir evrişimden (DAE) oluşmaktadır. 2B ESA ile spektral özellik bilgileri elde edilemediğinden dolayı, hem spektral hem de uzamsal özellikleri elde etmek için 3B ESA kullanılmıştır. Sadece 3B ESA kullanımı hesaplama karmaşıklığını arttırmaktadır. Hibrit ESA kullanımı bu sorunu çözmektedir. Hibrit ESA’larda daha fazla uzamsal özellik çıkarabilmek için 3B ESA’dan sonra 2B ESA kullanılmaktadır. Ancak bu çalışma kapsamında, 2B ESA yerine 2B DAE kullanımı tercih edilmiştir. Standart 2B ESA yerine 2B DAE kullanımı ile eğitilebilir parametre sayısı ve hesaplama maliyeti azaltılmıştır. Bu, sınıflandırma performansını arttırmıştır. Ayrıca, özellik çıkarma ve hiperspektral görüntü sınıflandırmasındaki performansı arttırmak için Hibirt ESA modeli bir sıkma-uyarma bloğu ile birleştirilmiştir. Önerilen yöntemin sınıflandırma performansını test etmek için HyRank-Loukia ve Houston 2013 verisetleri kullanılmıştır. %10 eğitim örneği alınarak gerçekleştirilen uygulamalar sonucunda sırasıyla %90.86 ve %99.39 genel doğruluk değeri elde edilmiştir. Ayrıca, önerilen yöntem literatürden yedi farklı yöntem ile karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.en_US
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.1241209
dc.identifier.endpage402en_US
dc.identifier.issn1308-9072
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage389en_US
dc.identifier.trdizinid1273777en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.1241209
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1273777
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/30064
dc.identifier.volume35en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.institutionauthorNergiz, Mehmet
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_TR_20250222
dc.subjectEvrişimsel sinir ağıen_US
dc.subjectHiperspektral görüntü sınıflandırmaen_US
dc.subjectderinlemesine ayrılabilir evrişimen_US
dc.subjectderin öğrenmeen_US
dc.subjectsıkma-uyarma bloğu.en_US
dc.titleHiperspektral Görüntü Sınıflandırma için Hibrit Evrişimsel Sinir Ağı ve Sıkma- Uyarma Bloğu Yöntemien_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu