Bu çalışmada üniversite lisans tezimi sizlerle paylaşıyorum.
Bu tez kapsamında günümüzde gitgide popülerleşen makine öğrenmesi ile lidar veri setlerinde sınıflandırma işlemi üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu amaçla Matlab yazılımı kullanılarak, IEEE veri setleri üzerinden belli analizler yapılarak, 3B nokta bulutu yapıların sınıflandırılması iyileştirilmiştir. Bu işlemler yapılırken SVM ve KNN yöntemlerinin dışında hiperspektral sınıflandırmada da sıkça kullanılan SaCR yöntemi lidar veri setine göre konfügüre edilerek uygulanmış ve sınıflandırma başarım oranları arttırılmıştır.
Kullanılan veri setlerinintamamına erişim için IEEE Data Fusion yarışmasına başvurabilirsiniz.
Tez kapsamında makine öğrenimi yöntemeleri ile Matlab üzerinden Lidar veri setleri sınıflandırılması yapılmıştır.
Yapılan sınıflandırmaların ardından hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması kullanılan (J)SACR yöntemi ile sınıflandırılma çalışmaları yapılmıştır ama istenilen sonuçlar alınmamıştır. (J)SACR ile yapılan sınıflandırmalardaki doğruluk oranlarında hatalar bulunmaktadır. Kodları inceleyen kişiler bu durumu göz önüne almalılardır. (J)SACR yöntemindeki sonuçların doğruluğu kesin olmasa bile yeni yapılacak çalışmalara ışık olabileceği düşüncesi nedeniyle paylaşılmıştır.
TEŞEKKÜRLER Kullanılmış olan veri setlerini bize sağlamış olduğu için Johns Hopkins Üniversitesi Uygulamalı Fizik Laboratuvarı-IARPA'ya ve Veri Füzyon Yarışması düzenleyen IEEE GRSS Görüntü Analizi ve Veri Füzyon Teknik Komitesi’ne ve çok değerli danışman hocam Arş. Gör. Dr. Ali Can KARACA’ya teşekkürlerimi sunarım.