Kızıltepe tarımsal alan i̇mgeleri̇ni̇n gabor dalgacik dönüşümü i̇le sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-1897-9830en_US
dc.authorid0000-0002-9368-8902en_US
dc.contributor.authorAcar, Emrullah
dc.contributor.authorÖzerdem, Mehmet Siraç
dc.date.accessioned2019-06-20T12:07:42Z
dc.date.available2019-06-20T12:07:42Z
dc.date.issued2012-05-30en_US
dc.departmentBatman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Kızıltepe (Mardin) tarım alanlarına ilişkin imgelerin, bitkinin farklı gelişim dönemlerine (ekim dönemi, az gelişmiş dönem, tam gelişmiş dönem ve hasat dönemi) göre sınıflandırılması amaçlanmıştır. İmgeler TARİT (Tarımsal Rekolte İzleme ve Tahmin Sistemi) projesi kapsamında kurulan istasyonlardan elde edilmiştir. İmge dokusuna duyarlı olan yöntemlerden Gabor Dalgacık Dönüşümü (GDD) kullanılarak, ürünün gelişim sürecine ilişkin imgelerin öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Bu yöntem ile elde edilen öznitelik vektörleri ayrı ayrı sınıflandırıcılarda test edilerek, elde edilen performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Sınıflandırıcı olarak Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve k-En Yakın Komşu (k-NN) yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak en yüksek ortalama performans, MLP sinir ağının 24-35-4 ağ yapısında % 98.01 olarak gözlemlenmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this research, images of Kızıltepe (Mardin) agricultural land are classified based on development in different period of crops (1-sowing term, 2-little ripe term, 3-ripe term and 4- harvest term). The digital crop images are derived from TARIT (Agricultural Crop Forecast and Following Project) stations. The texture feature vectors are obtained from images of different crop periods with using Gabor Wavelet Transform (GWT) which is very popular method for image texture extraction. GWT based feature vectors are applied to different type of classifiers as inputs and the performance results of each system are compared. For classification the crop images, Multilayer Perceptron (MLP) neural network and k-Nearest Neighbor (k- NN) methods are used. Finally, the best average performance is observed as 98.01 % in 24-35-4 network structure of MLP neural network classifier.en_US
dc.identifier.citationAcar, E., Özerdem, M. S. (2012). Kızıltepe tarımsal alan i̇mgeleri̇ni̇n gabor dalgacik dönüşümü i̇le sınıflandırılması. 2012 20th Signal Processing and Communications Applications Conference, 20 April 2012, Muğla. https://doi.org/10.1109/SIU.2012.6204755en_US
dc.identifier.isbn9781467300568
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU.2012.6204755
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12402/2070
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionof10.1109/SIU.2012.6204755en_US
dc.relation.journal2012 20th Signal Processing and Communications Applications Conference.en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectAgricultural Cropsen_US
dc.subjectAgricultural Landen_US
dc.subjectFeature Vectorsen_US
dc.subjectGabor Wavelet Transformsen_US
dc.subjectK-Nearest Neighborsen_US
dc.subjectMLP Neural Networksen_US
dc.subjectMultilayer Perceptron Neural Networksen_US
dc.subjectNetwork Structuresen_US
dc.subjectTexture Extractionen_US
dc.subjectTexture Feature Vectoren_US
dc.titleKızıltepe tarımsal alan i̇mgeleri̇ni̇n gabor dalgacik dönüşümü i̇le sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeImage classification of Kiziltepe cropland by using gabor wavelet transformen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
06204755.pdf
Boyut:
816.63 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bildiri Metinleri Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu