Aof Panel

Soru 1

Tematik bilgiyi oluşturan görüntüdeki anlamlı örüntü gruplarının belirlenmesi işlemidir. Bir başka deyişle farklı mekânsal, spektral, radyometrik ve zamansal bileşenleri olan görüntü verisinin, farklı yüzey materyallerini ve durumlarını kategorize eden açıklayıcı etiketlere veya tematik bilgiye dönüştürülmesidir.

Yukarıda tanımı verilmiş olan ifade aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 2

Sınıflandırma işleminin temel girdisi olan görüntü özelliklerine ait ölçüm vektörüdür.

Yukarıda tanımı verilmiş olan ifade aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 3

Kantitatif karar fonksiyonlarının oluşturulmasında görüntüye ait spektral ve mekânsal bilgilerle bölgeye ait diğer yardımcı veriler kullanılır. Sınıflandırmaya girdi olacak bu bilgilerdir.

Yukarıda tanımı verilmiş olan ifade aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 4

Nesne tabanlı sınıflandırmada, ölçek, renk ve şekil gibi belirli homojenlik ölçütlerine göre piksellerin gruplanmasına ne ad verilmektedir?

Soru 5

Aşağıdaki ifadelerden hangisinde, Maksimum Olabilirlik yöntemi gibi parametrik sınıflandırma algoritmalarının parametrik olmayan algoritmalara göre bir üstünlüğü doğru olarak verilmiştir?

Soru 6

Bir görüntüyü istenen kategorilere ayırmak için sınıflandırma algoritmasının eğitilmesi, bir başka deyişle kantitatif karar fonksiyonlarının oluşturulması gerekir. Bu amaçla kategorileri temsil eden hangi örüntüler kullanılır?

Soru 7

Aşağidaki ifadelerden hangisi, Özellik Seçimi için yanlıştır?

Soru 8

I. Orijinal veriyi değiştirmeden mevcut sınıflar için en iyi ayırt edilebilirlik potansiyeline sahip alt özellik kombinasyonlarını belirlemek

II. Diverjans analizinde, verilerin çok değişkenli normal dağılımda olduğu kabul edilir

III. Diverjans analizinin asıl amacı sınıflandırma performansı için orijinal verideki p adet banttan en optimal olan alt-bant kombinasyonlarını belirlemektir,

Yukarıdaki ifadelerden hangileri Diverjans istatistiksel uzaklık analizi için doğrudur?

Soru 9

I. Bütün sınıflar için eğitim örüntüleri kullanılarak özellik uzayındaki minimum ve maksimum değerler belirlenir. Diverjans analizinde, verilerin çok değişkenli normal dağılımda olduğu kabul edilir.

II. Alternatif olarak ortalama değerlerin etrafında standart sapma biriminde belirlenen alt ve üst sınırlar da kullanılabilir.

III. Bu yöntem işlemsel olarak hızlı olmasına karşın hiper paralelkenarlar arasındaki bindirmeler sınıflandırma performansı için bir avantajdır.

IV. Tanımlanamayan piksellere ek olarak bu yöntemin diğer bir sakıncası aynı pikselin birden fazla aralığa girmesidir.

Yukarıdaki ifadelerden hangileri Paralelkenar Yöntemi için doğrudur?

Soru 10

Bir piksel en yüksek olasılık değerine sahip olduğu sınıfa atanır. Bu olasılıkların hesaplanabilmesi için bir olasılık dağılım modeline ihtiyaç vardır. Uygulamada genellikle Normal dağılım modeli kullanılır. Buna göre, her bir sınıf eğitim verisinin Normal dağılım gösterdiği kabul edilir.

Yukarıda özellikleri verilen dağılım aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 11

Sınıflandırma işleminin temel girdisi olan görüntü özelliklerine ait ölçüm vektörüne ne ad verilmektedir?

Soru 12

I. Topoğrafya

II. Atmosferik değişkenlik

III. Algılayıcı kalibrasyon değişimleri

IV. Bir pikselin yeryüzünde karşılık geldiği alan içindeki sınıf karışımları

Yukarıdaki şıklardan hangilerinde, sınıflandırmada, kategorilere ait özellikler arasındaki karışım nedeniyle birbirlerinden ayırt edilebilirliği etkileyen faktörler verilmiş olabilir?

Soru 13

Aşağıdakilerden hangisi bir sınıflandırma yöntemi değildir?

Soru 14

Biyolojik beynin çalışma prensibini matematiksel olarak taklit eden lineer olmayan hesaplamalı modellere ne denilmektedir?

Soru 15

I. Hataların nedenlerinin anlaşılması ve düzeltilmesi

II. Üretilen tematik haritaların doğruluklarını arttırmak

III. Bir uygulamada hangi sınıflandırma yönteminin kullanılacağına karar vermek

IV. Sınıflandırma sonucu elde edilen tematik haritalara dayanarak yapılacak analizlerin doğruluklarını belirlemek

V. Örüntülerin yanlış sınıflara atanması

Yukardakilerden hangileri bir sınıflandırma işleminin doğruluğunun hesaplanmasındaki amaçlardan?

Soru 16

Farklı mekânsal, spektral, radyometrik ve zamansal bileşenleri olan görüntü verisinin, farklı yüzey materyallerini ve durumlarını kategorize eden açıklayıcı etiketlere veya tematik bilgiye dönüştürülmesine ne denilmektedir?

Soru 17

Sadece görüntüdeki spektral bilgiyi değil piksellerin komşuluk özelliklerini yansıtan doku ve bağlam bilgilerini de kullanan, sınıflandırılan temel elemanın piksel olmadığı sınıflandırma yöntemi aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 18

I. Kantatif karar sınırlarının deterministik ve sabit olmaması

II. Farklı kaynaklardan elde edilen değişik verilerin birlikte kolayca kullanılabilmesi

III. Herhangi bir istatiksel dağılım kabulü gerektirmemesi

Yukarıda verilen seçeneklerden hangileri Yapay Sinir Ağları’nın (YSA) diğer sınıflandırma algoritmalarından farkı olarak gösterilebilir?

Soru 19

I. Özellikle eğitim veri sayısının az olduğu durumlar içi uygundur.

II.Sınıf eğitim verilerinden her bir sınıf için ortalama değerler hesaplanır.

III. Bilinmeyen her bir pikselin bütün sınıf merkezlerine olan uzaklıkları hesaplanır.

IV. Bilinmeyen pikseller bu uzaklıklara göre en yakın oldukları sınıflara atanır.

Yukarıda aşama aşama tarif edilen sınıflandırma algoritması aşağıdakilerden hangisidir?

Soru 20

Sınıflandırmaya girdi olacak bilgilere ne ad verilmektedir?

UZAKTAN ALGILAMA