İkili zemin karışımları için özgün bir görüntü veri seti oluşturulması ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması analizi

Abstract

Zeminlerin doğru biçimde tanımlanması ve sınıflandırılması, geçirgenlik, sıkışabilirlik ve dayanım gibi temel mühendislik özelliklerini anlamamıza sebep olduğundan, geoteknik mühendisliğinde kritik bir öneme sahiptir. Zemin sınıflandırmasında yaygın olarak kullanılan Birleştirilmiş Zemin Sınıflandırma Sistemi (USCS), güvenilir bir çerçeve sunmakla birlikte, laboratuvar deneylerine dayalı olması nedeniyle zaman alıcıdır ve uygulayıcıya bağlı belirsizlikler içerebilmektedir. Bu durum, özellikle hızlı ve tutarlı karar mekanizmalarına ihtiyaç duyulan mühendislik uygulamalarında alternatif yaklaşımların geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu tez çalışmasında, ikili zemin karışımlarının görüntü tabanlı sınıflandırılması amacıyla Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanılmıştır. Çalışma kapsamında, bu tez çalışması için oluşturulan özgün bir veri seti kullanılmış; hem ham görüntüler hem de Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi (YBMG) tabanlı bir öznitelik çıkarım yöntemi olan Çokdeğişkenliliği Yükseltilmiş Çarpımsal Gösterilim (ÇYÇG) uygulanmış görüntüler kullanılarak sınıflandırma performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. ÇYÇG yönteminin kullanılmasındaki temel amaç, görüntülerdeki renk ve doku bileşenleri arasındaki çok değişkenli etkileşimleri daha etkin biçimde temsil ederek sınıflar arasındaki ayırt edilebilirliği artırmaktır. Deneysel çalışmalarda, farklı geoteknik özelliklere sahip altı zemin numunesi uluslararası ASTM standartlarına göre karakterize edilmiştir. Bu numunelerden biri kum, ikisi çakıl ve üçü ince daneli zemin olmak üzere seçilmiş; bu zeminler kullanılarak kum–ince daneli zemin, kum–çakıl ve ince daneli zemin–çakıl olmak üzere üç temel ikili karışım sınıfı oluşturulmuştur. Her bir karışım farklı oranlarda hazırlanmış ve kontrollü bir görüntüleme düzeni altında çoklu açılardan fotoğraflanmıştır. Elde edilen görüntüler, ön işleme ve veri zenginleştirme adımlarının ardından sınıflandırma sürecinde kullanılmıştır. Sınıflandırma aşamasında doğrusal, polinom, radyal tabanlı (RBF) ve sigmoid çekirdek fonksiyonlarına sahip DVM modelleri değerlendirilmiş; model performansı 10 katlı çapraz doğrulama yöntemiyle doğruluk, duyarlılık ve standart sapma ölçütleri üzerinden analiz edilmiştir. Ham görüntülerle elde edilen sonuçlar, özellikle RBF çekirdeğinin daha yüksek ve daha kararlı bir sınıflandırma performansı sağladığını göstermiştir. ÇYÇG uygulanmış görüntülerde ise genel olarak daha dengeli bir performans elde edilmiş; özellikle renk ve doku bakımından ayırt edici ince daneli zeminlerin bulunduğu karışımlarda sınıflandırma başarımının arttığı gözlenmiştir. Bununla birlikte, ÇYÇG yönteminin katkısının zeminlerin görsel özelliklerine bağlı olarak değiştiği ve her senaryoda aynı düzeyde iyileşme sağlamadığı belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, görüntü tabanlı zemin sınıflandırmasında yalnızca kullanılan sınıflandırma algoritmasının değil, aynı zamanda görüntü temsili, çekirdek fonksiyonu ve model parametrelerinin doğru seçiminin de sınıflandırma başarımı üzerinde belirleyici olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, uygun öznitelik çıkarım yöntemleri ve uygun çekirdek–parametre seçimi ile DVM tabanlı yaklaşımların ikili zemin karışımlarının sınıflandırılmasında etkili ve uygulanabilir bir alternatif sunabileceğini göstermektedir.