GEE Makine Öğrenmesi Örnek Proje
Herkese Merhabalar 🙂
Google Earth Engine serisi benim için çok kıymetli ve heyecanı yüksek bir yazı dizisi. Haritalar üzerinde makine öğrenmesi gerçekleştirilebildiğini ilk öğrendiğimde çok fazla anlayamamış ancak bir dizi araştırmadan sonra ufak tefek fikirlerim olmuştu. Bu uzun yazı dizisine başlamadan önce ilgi ve merakı artırmak amacıyla sizler için ufak bir Machine Learning projesi gerçekleştirdim.
Proje alanı için Antalya Manavgat’ı seçtim. Bildiğiniz gibi klasik ML projelerinde veriler bize direk etiketlenmiş olarak gelir. Burada elimizde sayısal bir veri olmadığı için sınıflandırmak istediğimiz alanları kendimiz etiketlememiz gerekir. Bu proje çok temel düzeyde ve tanıtım amaçlı olduğu için parametre ayarlamarı, train-test split işlemi uygulanmamıştır.
Bu proje için ben şöyle etiketler oluşturdum;
- 0 – Deniz ve sulu alanlar (water)
- 1 – Bahçe ve yeşil alanlar (field)
- 2 – Bina ve yapı içeren alanlar (building)
- 3 – yollar (road)
Burada etiketleme yaparken yaparken yeni geometriler oluşturmamız gerekiyor. Geometrileri nokta , çizgi, serbest poligon(seçeceğiniz alana kendiniz şekil verebilirsiniz) ve dikrötgen şeklinde oluşturabilirsiniz.
MACHINE LEARNING UYGULAMADAN ÖNCEKİ UYDU GÖRÜNTÜSÜ
SUPERVISED LEARNING
RANDOM FOREST
CART
UNSUPERVISED LEARNING
Unsupervised Learning için KMeans Algoritmasını kullandık ve 3 farklı sınıf oluşturmasını istedik. CART algoritması ve KMeans algoritmasını karşılaştırdığımızda aslında unsupervised learnıng başarılı sonuç verdiğini söyleyebiliriz.
Uzaktan algılama görüntülerini kendi cihazınıza indirmeden anlık görüntülere ulaşabilmek, analizler yapabilmek ve bu analizlerin çıktılarını alıp başka programlarda kullanabilmek büyük kolaylık. Bu çalışmadan sonra Google Earth Engine’de Makine Öğrenmesi ne için ve nasıl kullanılabilir artık ufak bir fikriniz var. GEE ve coğrafi kavramları bilmeden ilerlemek çok zor olduğu için temelden başlayan bir seri oluşturmayı düşünüyorum. Umarım bu yazı ile birlikte bu alana ilginiz artar ve her bir yazıyı merakla beklersiniz :).
Herkese Keyifli Çalışmalar Dilerim 🙂