Rastgele Orman (RO) algoritması en başarılı sınıflandırma yöntemlerinden biri olarak bilinir. Doğası gereği çok farklı disiplinlere hitap etmesinden dolayı, RO farklı alanlarda çalışan araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Bu çalışma, farklı konumsal çözünürlüğe ve karakteristiğe sahip çok bantlı uydu görüntüleri kullanarak RO algoritmasının performansını incelemeyi amaçlamaktadır. Kullanılan uydu görüntüleri dört bantlı Ikonos ve QuickBird görüntüleridir. 2005 ve 2008 yıllarında elde edilen QuickBird görüntüleri sırasıyla hem kentsel hem de kırsal alanları kapsarken, 2003 yılında alınan Ikonos görüntüsü, özellikle kentsel alanı içermektedir. Ayrıca, 2005 yılında alınan QuickBird görüntüsü rüzgarlı havanın yol açtığı dalgalar nedeniyle Karadeniz üzerinde gürültülü örüntüler içermektedir. RO'nun performansını değerlendirmek için sınıflandırma sonuçları, Gentle AdaBoost (GAB), En Çok Benzerlik (EÇB) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritmalarından elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar RO'nun diğer yöntemlerden daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiğini göstermektedir. Kentsel alan üzerinde çekilen Ikonos görüntüsüne ait sonuçlar, RO algoritmasının, DVM' den %10 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiğini, GAB algoritmasının ise en düşük sınıflandırma doğruluğuna sahip olduğunu (RO'dan %14 daha düşük) göstermektedir. Kırsal alan üzerinde alınan QuickBird görüntüsüne (2008 yılında alınan)ait sonuçlar diğer yöntemlerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında RO'nun daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Gürültüye benzer örüntüler içeren QuickBird görüntüsü için de RO'nun, DVM'den yaklaşık %11 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiği gözlenmiştir. Anahtar Sözcükler Görüntü sınıflandırma, Rastgele orman algoritması, Doğruluk analizi, Arazi kullanımı.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.