English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Hiperspektral Goruntuleme (HSG) uzamsal ve spektral bilgiyi iceren yuzlerce banttan olusur. HSG verileri siniflandirilirken uzamsal ozelliklerin yaninda spektral ozelliklerinde elde edilmesi buyuk onem tasir. Bu calismada hem uzamsal hem de spektral bilgilerin elde edilmesi icin yeni bir derin ogrenme modeli onerilmistir. Oncelikle, HSG verilerinin boyutlarinin buyuk olmasindan dolayi tum verilere Temel Bilesen Analizi (TBA) uygulanarak uzamsal boyut degismeyecek sekilde spektral boyut kucultulmustur. Daha sonra yeni bir yontem olan, HSG verilerinin siniflandirildigi calismalarda yer alan, Komsuluk Cikarimi (KC) yontemi kullanilmistir. Bu yontem ile tum pikselleri tarayacak sekilde mini kupler olusturularak ornek sayisi artirilmistir. Son olarak olusturulan bu kupler 3B konvolusyon katmanlarinin bulundugu 3B-Evrisimli Sinir Agi (3B-ESA) modeli ile egitilmistir. Bu sayede daha anlamli ozelliklerin elde edilmesi saglanmistir. Onerilen modeli test etmek icin Indian Pines (IP), Salinas Scene (SA) ve Pavia University (PU) uzaktan algilama veri setleri kullanilarak HSG siniflandirma deneyleri yurutulmustur. Yurutulen bu deneyler sonucunda tum veri setleri icin genel dogruluk (GD), kappa katsayisi (KC) ve ortalama dogruluk (OD) degerleri hesaplanarak siniflandirma performansi degerlendirilmistir. Siniflandirma islemi sonucunda IP veri seti icin %99.10 GD, %98.97 KC, %96.23 OD; SA veri seti icin %100 GD, %100 KC, %100 OD; ve son olarak PU veri seti icin %99.90 GD, %99.87 KC, %99.67 OD dogruluk oranlari elde edilmistir. Daha sonra bu sonuclar gelismis derin ogrenme tabanli metotlarla karsilastirilarak, onerilen KC3B-ESA modelinin cok daha iyi bir performans gosterdigi kanitlanmistir.

KÇ3B-ESA: Hiperspektral Görüntü Sınıflandırması için Yeni 3B Evrişimli Sinir Ağı ve Uzaktan Algılama Uygulaması