@article{article_289762, title={Arazi Kullanım Sınıfları İçin Farklı Kontrollü Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması}, journal={Kastamonu University Journal of Forestry Faculty}, volume={16}, pages={528–535}, year={2016}, DOI={10.17475/kastorman.289762}, author={Bulut, Sinan and Günlü, Alkan}, keywords={Land use classes, Maximum likelihood, Support Vector Machines, Landsat 8 satellite image}, abstract={<p>Bu çalışmanın amacı, Landsat 8 uydu görüntüsü kullanılarak arazi kullanım sınıflarını farklı kontrollü sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırmak ve en uygun tekniği ortaya koymaktır. Bu amaçla, en yüksek olasılık (maksimum likelihood) ile Destek Vektör Makineleri (DVM) için yaygın bir şekilde kullanılan doğrusal, polinom, radyal ve sigmoid kernel fonksiyonları kullanılmıştır. En iyi sonucu veren en yüksek olasılık metodu ile DVM polinom fonksiyonu çıktıları karşılaştırılmıştır. En yüksek olasılık metodu için kappa değeri ve genel sınıflandırma başarısı sırasıyla 0.81 ve % 85’dir. DVM polinom fonksiyonu için ise bu değerler sırasıyla 0.79 ve % 84’tür. Ayrıca, her iki yöntemle sınıflandırılmış arazi kullanım sınıflarının konumsal analizi Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak yapılmıştır. Konumsal analiz sonuçlarına göre en yüksek olasılık metodu kullanılarak toplam alanın % 47.5’i, DVM polinom fonksiyonu ile % 43.3’ü doğru bir şekilde sınıflandırılmıştır.  </p>}, number={2}, publisher={Kastamonu University}