Geri Dön

Eğitimli sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

A Comparison of the supervised classification methods

  1. Tez No: 50256
  2. Yazar: MEHMET HALUK SEÇİLMİŞ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. VEDAT PEŞTEMALCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Classification
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

VI öz Bu çalışmada, uzaktan algılama tekniği ile elde edilen verileri sınıflandırmak amacıyla geliştirilmiş eğitimli sınıflandırma yöntemleri (Maksimum Benzerlik, En Yalan Komşu, Minimum Mesafe, Kutu, Elipsoid ve Üçgen), doğruluk ve işlem hızlan açısından birbirleriyle karşılaştınlmıştır. Bu yöntemler, Adana ilindeki tarımsal bir bölgeye ait LANDSAT-TM verileri üzerinde, hazırlanan bir görüntü işleme programıyla uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemleri sonucunda oluşan sınıflara ait piksel sayılan ve bilgisayar süreleri değerlendirilmiş ve aradaki farklılıklar belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

vn ABSTRACT In this study, supervised classification methods (Maximum Likelihood, Nearest Neighbour, Minimum Distance, Box, Elipsoid and Triangle) to make classification for remote sensing data have been compared each other according to accuracy and computer processing time. These methods have been applicated on a LANDSAT-TM image of an agricultural area in Adana by home made programs about image processing. At the result of these classification processes, numbers of pixels of occurent classes and computer processing time have been determined and discussed differences among them.

Benzer Tezler

  1. The Appropriateness of semiotic text anaysis to the literature courses thaught in the foregin language deparments of the universities

    Göstergebilimsel anlatı (metin) çözümlemesinin üniversitelerinin yabancı diller eğitim bölümlerinde sunulan yazın eğitimine uygunluğu

    SİNTEN GÜRAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Dilbilimİstanbul Üniversitesi

    Yabancı Dil Olarak İngilizce Öğretimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE DİLEK ERBORA

  2. Yapay sinir ağları kullanılarak örüntü sınıflandırma ve tanıma

    Pattern classification and recognition using artificial neural networks

    AZİZ CAN YÜCETÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRAH ORHUN

  3. Pazarlama ve bankacılık uygulamaları Türk bankacılık sektöründe pazarlamanın gelişimi ve uygulama çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    BORA ULAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJDAT SAKAR