Machine learning algoritmusok pontosságának értékelése WorldView-2 műholdfelvétel alapján, tetőfedő anyagok osztályozásában
Absztrakt
Az elemzéseket WorldView-2 műholdfelvétel alapján végeztem el, Random Forest és Support Vector Machine ellenőrzött osztályba soroló algoritmusokkal. A vizsgálatok egyrészt arra irányultak, hogy a modell becsült- és validált pontosságára milyen hatással van a referenciaadatok tetősíkok alapján történő szegmentálása, másrészt pedig megvizsgálni, hogy a két osztályozó algoritmus optimalizálása során milyen pontosságok érhetők el.
Leírás
Kulcsszavak
távérzékelés, multispektrális műholdfelvétel, machine learning, képosztályozás, területi autokorreláció, hiperparaméter optimalizáció, szegmentáció