Skoči na glavni sadržaj

Geodetski list, Vol. 74 (97) No. 1, 2020.

Izvorni znanstveni članak

Ocjena točnosti različitih metoda strojnog učenja na satelitskim snimkama RapidEye i PlanetScope

Nikola Kranjčić orcid id orcid.org/0000-0001-7219-9440 ; Geotehnički fakultet Sveučilišta u Zagrebu, Varaždin, Hrvatska
Damir Medak orcid id orcid.org/0000-0003-3660-0051 ; Geodetski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, Zagreb, Hrvatska

Puni tekst: engleski pdf 6.569 Kb

str. 1-18

preuzimanja: 527

citiraj

Sažetak

Otkako su prve satelitske snimke senzora RapidEye i PlanetScope postale dostupne, na njima su provedena brojna istraživanja. Međutim, samo se nekoliko autora usredotočilo na ocjenu točnosti više od dvije metode strojnog učenja pri klasifikaciji pokrova zemljišta. U ovom radu daje se ocjena točnosti četiri različite metode strojnog učenja: metode potpornih vektora, metode umjetnih neuronskih mreža, metode naivni Bayes i metode slučajnog šuma. Sve su analize provedene na gradovima u Hrvatskoj: Varaždinu i Osijeku. Na satelitskom snimku senzora RapidEye, za područje Varaždina, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,80, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,37, metoda naivni Bayes 0,84 i metoda slučajnog šuma 0,76. Na satelitskom snimku senzora PlanetScope, za područje Varaždina, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,77, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,38, metoda naivni Bayes 0,76 i metoda slučajnog šuma 0,75. Na satelitskom snimku senzora RapidEye, za područje Osijeka, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,75, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,36, metoda naivni Bayes 0,85 i metoda slučajnog šuma 0,76. Na satelitskom snimku senzora PlanetScope, za područje Osijeka, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,64, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,23, metoda naivni Bayes 0,72 i metoda slučajnog šuma 0,63. U radu se također mjeri i vrijeme izvedbe svake metode. Metoda naivni Bayes i metoda slučajnog šuma imaju najbolje vrijeme izvedbe u svim slučajevima.

Ključne riječi

metoda potpornih vektora; metoda umjetnih neuronskih mreža; metoda naivni Bayes; metoda slučajnog šuma; RapidEye; PlanetScope

Hrčak ID:

237682

URI

https://hrcak.srce.hr/237682

Datum izdavanja:

30.3.2020.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 1.583 *