रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

डीप आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके वर्गीकरण सटीकता पर सक्रियण फ़ंक्शन के प्रभाव का अध्ययन करना

सेरवा ए*

रिमोट सेंसिंग वर्गीकरण में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। ANN का अनुकूलन अभी भी शोध का एक रहस्यपूर्ण क्षेत्र है, खासकर रिमोट सेंसिंग में। यह शोध कार्य वर्गीकरण (लैंडकवर मैपिंग) में पूरी तरह से उपयोग किए जाने वाले ANN सक्रियण फ़ंक्शन की खोज करने का एक परीक्षण है। पहला चरण संदर्भ मानचित्र तैयार करना है, फिर एक चयनित सक्रियण फ़ंक्शन को मान लेना है और ANN फ़ज़ीफ़ाइड आउटपुट प्राप्त करना है। अंतिम चरण सटीकता मूल्यांकन तक पहुँचने के लिए आउटपुट की तुलना संदर्भ से करना है। शोध परिणाम सक्रियण फ़ंक्शन को ठीक कर रहा है जो रिमोट सेंसिंग वर्गीकरण में उपयोग किए जाने के लिए एकदम सही है। एक वास्तविक मल्टी-स्पेक्ट्रल लैंडसैट 7 उपग्रह छवियों का उपयोग किया गया और वर्गीकृत किया गया (ANN का उपयोग करके) और वर्गीकरण की सटीकता का मूल्यांकन विभिन्न सक्रियण फ़ंक्शनों के साथ किया गया। सिग्मॉइड फ़ंक्शन को सबसे अच्छा सक्रियण फ़ंक्शन पाया गया।