Izvleček

V študiji primerjamo rezultate različnih drevesnih algoritmov razvrščanja območij za zajem pogorelih gozdov v sredozemskem delu Turčije, to so naključni gozd (angl. random forest), rotacijski gozd (angl. rotation forest), J48, izmenično odločitveno drevo (angl. alternating decision tree), gozd z izločanjem atributov (angl. forest by penalising attributes), logična analiza podatkovnih algoritmov (angl. logical analysis of data algorithm) in funkcionalni gozd (angl. functional forest). Izvedli smo objektno analizo (OBIA, angl. object-based image analysis) izostrenih satelitskih podob Landsat 8. V študijo so bila vključena štiri pogorela območja oziroma regije, to so Kumluca, Adrasan, Anamur in Alanya. Kumluca, Anamur in Alanya so bili izbrani za učenje, medtem ko je bil Adrasan uporabljen kot študijsko območje. Rezultate smo ovrednotili z matriko razvrstitev in statističnimi analizami. Rezultati so bili najboljši pri uporabi algoritmov funkcionalnih dreves in rotacijskih dreves, pri čemer so se rezultati izkazali tudi statistično značilni, medtem ko so bili pri drugih algoritmih slabši.

Ključne besede: drevesni algoritmi, strojno učenje, daljinsko zaznavanje, nadzorovana klasifikacija, Landsat