Τεχνικές βαθιάς μηχανικής μάθησης και Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα για την ταξινόμηση υπερφασματικών δεδομένων - Κοντόπουλος, Χρήστος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Τηλεπισκόπησης, 2015)
H ανάπτυξη και υλοποίηση αυτοματοποιημένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση εικόνων και αναγνώριση αντικειμένων απασχολεί έντονα την επιστημονική κοινότητα για αρκετές δεκαετίες. Την τελευταία πενταετία προσεγγίσεις που βασίζονται σε αρχιτεκτονικές βαθιάς εκμάθησης (deep learning) έχουν ξεπεράσει σημαντικά τις ακρίβειες ανίχνευσης και ταξινόμησης τεχνικών με πιο απλές/ρηχές αρχιτεκτονικές. Αν και οι σχετικές εργασίες για υπερφασματικά δεδομένα είναι λίγες σε αριθμό, τα αποτελέσματα είναι και σε αυτά τα πολυδιάστατα δεδομένα ελπιδοφόρα. Προς την κατεύθυνση αυτή, η παρούσα διπλωματική εργασία καταπιάστηκε με την διερεύνηση, μελέτη και αξιολόγηση προηγμένων αλγορίθμων επιβλεπόμενης ταξινόμησης υπερφασματικών δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα, μελετήθηκαν και αξιολογήθηκαν τρεις τεχνικές ταξινόμησης: (i) ένα Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο βαθιάς αρχιτεκτονικής, (ii) μία μη-γραμμική Μηχανή Διανυσματικής Υποστήριξης τύπου RBF-kernel και (iii) μία γραμμική Μηχανή Διανυσματικής Υποστήριξης. Τα πολλαπλά πειράματα για την αξιολόγηση των ταξινομητών εφαρμόστηκαν σε δύο κατηγορίες υπερφασματικών δεδομένων: (α) δεδομένα τα οποία αποτελούν αντικείμενο μελέτης και σύγκρισης στη διεθνή βιβλιογραφία και διατίθενται ελεύθερα στο διαδίκτυο και (β) δεδομένα τα οποία δημιουργήθηκαν αποκλειστικά για τους σκοπούς της εργασίας και τον εμπλουτισμό της βιβλιογραφίας, με νέα πιο σύνθετα δεδομένα αξιολόγησης σε εκτεταμένες γεωγραφικά περιοχές και αριθμό κλάσεων (>90). Σε όλες τις περιπτώσεις τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα με βαθιά μάθηση έδωσαν αποτελέσματα με τις μεγαλύτερες ακρίβειες ταξινόμησης. Τα αποτελέσματα αυτά συμφωνούν με τη βιβλιογραφία, ενώ τα αποτελέσματα στα νέα δεδομένα ελέγχου υποδεικνύουν ότι ακόμα και με 98 κλάσεις και ποσοστό δειγμάτων μάθησης στο 1%, οι ακρίβειες μπορεί να φτάσουν πάνω από 89%. Παράλληλα, η συγκριτική ανάλυση των τεχνικών ανέδειξαν τις δυνατότητες των τριών ταξινομητών τόσο σε επίπεδο ακρίβειας όσο και υπολογιστικής πολυπλοκότητας κατά την διαδικασία της εκπαίδευσής τους. Τέλος, τα συμπεράσματα και οι προτάσεις που παρατίθενται μπορούν να αποτελέσουν βοηθητικό υλικό για μελλοντικές ερευνητικές εργασίες.