Sentinel-2 Uydu Görüntülerinde Destek Vektör Makinesi ve Rastgele Orman Algoritmaları Kullanılarak Piksel Tabanlı Arazi Sınıflandırması

Abstract

Son yıllarda, uydu teknolojisinde hızlı gelişmeler yaşanmaktadır. Bu gelişmeler doğrultusunda uzaktan algılama alanında yapay zekâ, makine öğrenmesi gibi yeni ve farklı araştırma konularının ortaya çıkmasına sebep olmuştur. Yeryüzüne ait bilgilerin toplanmasında sınıflandırma yöntemleri sıkça kullanılmaktadır. Çünkü göl, nehir gibi sulak alanlar veya kentsel bölgeler, ekolojik denge için önemlidir. Uzaktan algılama sayesinde yeryüzündeki mevcut durumun tespiti, zamanla olan değişimin izlenmesi gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı Sentinel-2 MSI uydu verileri kullanılarak Konya ili merkezinde yer alan tarım arazilerinin bir kısmı sınıflandırılmıştır. Piksel tabanlı sınıflandırma yöntemi ve destek vektör makinesi (DVM) ve rastgele orman (RO) algoritmaları kullanılmıştır. Python dilinde kodlanmış algoritmalardan elde edilmiş sonuç ürünlerin genel doğrulukları karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Yapılan çalışma sonucunda DVM algoritmasından elde edilen genel doğruluk değeri %96,7 iken, RO’da %86,67 ve kappa değerleri DVM ve RO algoritmaları için sırasıyla 0.9535 ve 0.8148 bulunmuştur.