Unsupervised sınıflandırma yöntemlerinin incelenmesi karşılaştırılması ve yeni metod geliştirilmesi üzerinde çalışmalar.
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 23913
- Danışmanlar: PROF. DR. DİNÇ URAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Kümeleme teknikleri, Toprak, Uzaktan algılama, Cluster technics, Soil, Remote sensing
- Yıl: 1992
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ Bu çalışmada kümeleme yöntemlerinin incelenmesi, karşılaştırılması ve yeni bir kümeleme yöntemi geliştirilmesi üzerinde çalışmalar yapmak amaçlanmıştır. Yapılan bu çalışmada daha önce geliştirilen kümeleme algoritmalarından bazıları Fortran programlama dili ile program haline getirilerek yer gerçeği bilinen bölgelere uygulanmış ve bunların sınıflamadaki doğruluğu incelenmiş ve karş ılaştır ılmıştır. Landsat-5 uydusunun TM sayısal görüntü verileri kullanılarak GAP alanında seçilen test alanlarındaki toprak çeşitlerini sınıflandırmak amaçlandığından genellikle yeşil bitki örtüsünün az olduğu Eylül, Ekim ve Kasım aylarına ait sayısal görüntü verileri üzerinde çalışılmıştır. Bu görüntü verileri kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilmesi üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Yeni yöntem de Fortran Programlama dili kullanılarak hazırlanmıştır. Geliştirilen yeni yöntem de önce yer gerçeği bilinen bölgelere uygulanmış ve önceki yöntemlerle elde edilen kümelenmiş görüntülerle karşılaştırılmıştır. Geliştirilen yeni yöntem ile toprak sınıfları ve fazları birbirine karıştırılmadan belirlenebilmektedir. Toprak sınırları ayırdedilmektedir.
Özet (Çeviri)
XI ABSTRACT The main topics of this study are examining of clustering methods, confrontation with -and improving new clustering method. In this study some of recent improved clustering algorithms were programmed by using Fortran language to applicate ground truth regions and also their truth dedicated in classification and conf rontated. Aim "of this study was on soil classification in digital images of test areas from GAP region, so in that reason September, October and November months were chosen as a less vegetation data from Landsat-5 TM satellite. In addition while using image data all studies dedicated to improving the new method. The new method was prepared by using Fortran language. Primarily new method applicated to ground truthed places and confrontated with images from recent methods. Soil classes and phases can be indicate with no mixture from the new improved method. Also boundary of soil can be separeted.
Benzer Tezler
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- Sayısal uydu verileri yardımıyla Çukurova bölgesi arazi kullanım haritalarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
ZELİHA ZERRİN YALÇIN
- Target classification by using SOM type nevral networks
SOM tipinde yapay sinir ağları kullanarak hedef sınıflandırma
MEHMET SEROL DOĞANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN