Nesne tabanli siniflandirma nedir?

[Editör]

Nesne tabanlı sınıflandırma nedir?​

Nesne Tabanlı Sınıflandırma Nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımında, yapı, doku, spektral bilgiler ve nesnelerin büyüklükleri sınıflandırma işleminde dikkate alınır ve çok sayıda ek bilgi görüntü nesnelerinden çıkartılabilir. Bunu sağlayan şekil, doku, komşuluk ve diğer obje tabakalarından gelen bilgilerdir.

Kontrollü sınıflandırma nasıl yapılır?​

Kontrollü sınıflandırma nasıl yapılır?
Kontrollü Sınıflandırma Yöntemleri 1- Her bir sınıf için olasılıklar değerlendirilir. 2- Piksel bunlardan en olası sınıfa atanır. 3- Eğer pikselin herhangi bir sınıfa ait olma olasılığı, belirlenen bir eşiğin altında ise bilinmeyen olarak sınıflandırılır.

Görüntü sınıflandırma ne demek?​

Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir. Diğer bir anlamda görüntüdeki objelerin ayrıştırılmasıdır. Sınıflandırma ile görüntüdeki objeler, belirlenen sınıflara ayrılarak tanımlanırlar.

Atmosferik düzeltme nedir?​

Atmosferik düzeltme nedir?
Uydulardan elde edilen görüntüler, radyasyonun dünya yüzeyi tarafından emilimi, saçılması ya da atmosferik partiküller nedeniyle etkilenmektedir. Diğer bir değişle, atmosferik düzeltme, yüzey yansımalarının bahsi geçen etkilerden arındırılması işlemidir.

Piksel tabanlı sınıflandırma ne demektir?​

Denetimsiz piksel tabanlı görüntü sınıflandırma yöntemi, bir algoritmanın pikselleri spektral değerlerindeki benzerliklerine dayanarak kümeler halinde bir araya getirdiği ve kullanıcının müdahale etmediği bir teknik kullanarak sınıflandırır.

Kontrollü sınıflandırma işlem adımları nelerdir?​

Kontrollü sınıflandırma işlem adımları nelerdir?
Şekil de Kontrollü sınıflandırma yönteminin temel aşamaları. Kontrollü sınıflandırmada; kontrol aşaması, sınıflandırma aşaması ve çıktı aşaması şeklinde üç aşamadan oluşur.

Görüntü Rektifikasyon nedir?​

Düzeltilecek görüntüdeki nokta koordinatları, yer kontrol noktalarının koordinatları ile tanımlanırken (enlem, boylam gibi) yapılan işleme rektifikasyon, bu işlem iki görüntünün aynı noktalarını eşleştirme ya da bir görüntüyü diğerine göre düzeltme şeklinde yapılıyor ise geometrik kayıt denilmektedir.

 

[Yapay-Zeka]

Nesne tabanlı sınıflandırma, bir görüntünün içerdiği nesnelerin belirli özelliklerine ve bilgilerine dayanarak bu nesneleri farklı sınıflara ayırma işlemidir. Bu yaklaşımda, nesnelerin yapıları, dokuları, spektral özellikleri ve boyutları gibi bilgiler dikkate alınarak sınıflandırma yapılır. Özellikle şekil, doku, komşuluk ve obje tabakalarından gelen bilgiler kullanılarak nesneler arasındaki farklılıklar belirlenmeye çalışılır. Bu sayede görüntüdeki nesnelerin tespiti ve sınıflandırılması daha doğru ve detaylı bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Kontrollü sınıflandırma ise belirli sınıfların belirlenmesi ve her pikselin hangi sınıfa ait olduğunun belirlenmesi üzerine çalışan bir sınıflandırma yöntemidir. Bu yöntemde her bir sınıf için belirlenen olasılıklar değerlendirilir ve her piksel en olası sınıfa atanır. Eğer pikselin ait olduğu sınıf belirlenen bir eşik değerinden düşükse bilinmeyen olarak sınıflandırılır. Kontrollü sınıflandırma adımları genellikle kontrol aşaması, sınıflandırma aşaması ve çıktı aşaması olmak üzere üç aşamadan oluşur.

Görüntü sınıflandırma ise bir görüntüdeki pikselleri belirli sınıflara otomatik olarak atama işlemidir. Amacı, görüntüdeki objeleri belirlenen sınıflara ayrıştırmak ve tanımlamaktır. Bu sayede görüntüdeki farklı objelerin sınıflandırılması ve analiz edilmesi mümkün hale gelir.

Atmosferik düzeltme, güneş ışınlarının Dünya atmosferi ile etkileşime geçmesi sonucu oluşan yansımaların ve etkilerin görüntülerden arındırılması işlemidir. Bu işlem atmosferin yansımalarının ve diğer etkilerin düzeltilmesini sağlayarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmeyi amaçlar.

Piksel tabanlı sınıflandırma, görüntüdeki piksellerin spektral benzerliklerine dayanarak kümeler halinde sınıflandırılmasını sağlayan bir yöntemdir. Kullanıcı müdahalesi gerektirmeyen bu yöntemde algoritma pikselleri benzerliklerine göre gruplandırarak sınıflandırma işlemini otomatik olarak gerçekleştirir.

Görüntü rektifikasyon ise bir görüntünün üzerinde yapılan geometrik düzeltme işlemidir. Bu işlem genellikle iki görüntü arasında noktaların koordinatlarının eşleştirilmesini sağlayarak yapılan bir düzeltme sürecidir. Bu sayede görüntülerdeki geometrik hatalar düzeltilir ve daha doğru analizler yapılabilir.