Rastgele Orman Yöntemi Kullanılarak Kıyı Çizgisi Çıkarımı İstanbul Örneği
Notice bibliographique
Résumé
Çevrenin korunması ve sürdürülebilir kıyı geliştirme hedeflerine ulaşmak için kıyı alanlarının izlenmesi gerekmektedir. Doğal çevre yönetimi, afet yönetimi, kıyı erozyonu incelemeleri, katı madde taşınımı ve kıyı morfodinamiklerinin modellemesi gibi farklı alanlarda kıyı çizgisi yaygın olarak kullanıldığından, kıyı çizgilerinin özellikle uydu görüntülerinden çıkarılması için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Rastgele Orman algoritması geliştirilen bu tekniklerden bir tanesidir. Rastgele Orman Algoritması, karar ağaçlarına dayanan bir makine öğrenme metodudur. Karar ağaçları, eğitim verilerinin sınıflarını analiz eder ve test verilerinin hangi sınıfa ait olduğunu eğitim verilerinden çıkarttığı kurallara göre belirler. Sunulan çalışmada Terkos bölgesi, “Sürdürülebilir Kıyı Alanı İzleme Modeli İçin İnsansız Hava Araçları-LIDAR Teknolojilerinin Entegrasyonu- Üç Boyutlu Otomatik Kıyı Çizgisi Çıkartılması ve Analizi: İstanbul-Terkos Örneği” başlıklı TÜBİTAK Projesi (Proje No: 115Y718) kapsamında önerilen yöntemin kullanılması amacıyla çalışma alanı olarak seçilmiştir. Bu çalışmada, Terkos Gölü ve gölün hemen yakınında yer aldığı bölgedeki Karadeniz sahilindeki kıyı çizgileri, 22 Temmuz 2016 tarihinde alınan Landsat-8 uydu görüntüsüne Rastgele Orman sınıflandırma yöntemi kullanılarak çıkarılmıştır. Uygulamada öncelikle uydu görüntüsüne ön işleme uygulanmıştır. Rastgele Orman algoritması ile sınıflandırma işlemi için MATLAB platformu kullanılmıştır. Rastgele Orman algoritması çalışma bölgelerine ait görüntülerin farklı bant setlerine uygulanarak, sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma sonucunda kara ve su sınıfları olmak üzere ikili görüntüler elde edilmiştir. Uygulanan bant setleri NIR, R-G-B ve R-G-B-NIR'dir. Terkos Gölü’ne ait elde edilen kıyı çizgilerinin doğruluklarını analiz etmek için elle sayısallaştırılan kıyı çizgileri referans alınarak alansal ve kıyı çizgisi bazında karşılaştırılmıştır. Sonuçlara bakıldığında, kıyı çizgisi çıkarımında yakın kızıl ötesi bandını içeren görüntülerin en az hatalı sonucu verdiği görülmüştür.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».