@article{article_1408200, title={Hiperspektral görüntülerde Relief-F algoritması ile band seçimi}, journal={Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi}, volume={13}, pages={766–775}, year={2024}, DOI={10.28948/ngumuh.1408200}, author={Yılmaz, Mehmet and Atasever, Ümit Haluk}, keywords={Hiperspektral görüntü sınıflandırma, Öznitelik seçimi, Relief-F}, abstract={Hiperspektral görüntüler, sınıflandırması için detaylı bilgi içermektedirler. Ancak bu veriler yüksek boyut, büyük veri hacmi ve bitişik bantlar arasındaki güçlü korelasyon özellikleri nedeniyle sınıflandırma sonuçlarını olumsuz etkilenmektedir. Uygun bir öznitelik seçim yöntemi ile hiperspektral görüntülerin sınıflandırma etkinliği ve doğruluğu iyileştirilebilir. Bu çalışmada sınıflandırma modelinden bağımsız olması, çoklu bağlantı varsayımını dikkate almaması, gürültü değerlerini işleyebilmesi gibi özellikleri nedeniyle Relief-F öznitelik seçme algoritması tercih edilmiştir. Relief-F algoritmasının uygulama etkisini incelemek için Salinas-A, Indian Pines ve Pavia University veri setleri, deneysel veri olarak kullanılmıştır. Gerçekleştirilen uygulamalar sonrasında band seçimi sonrası Salinas-A, Indian Pines verisetlerinde Destek Vektör Makineleri sınıflandırıcısının daha yüksek performans gösterirken; Rastgele Orman yöntemininin sınıflandırma doğruluğunun büyük oranda korunduğu görülmüştür. Araştırma sonuçları, Relief-F algoritmasının hiperspektral görüntülerde en gerekli özelliklerini belirlemek ve iyi bir sınıflandırma doğruluğu ile bant sayısının %60 - %70 azaltılabileceği göstermektedir.}, number={3}, publisher={Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi}