1 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Öğe Orman yangınlarının makine öğrenmesi ve uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi ve duyarlılık haritasının oluşturulması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025-01-13) Sumer, Yusuf Fırat; Acar, EmrullahTürkiye’de orman yangınları, özellikle Akdeniz ve Ege Bölgesi’nde yaz aylarında meydana gelmektedir. İklim değişikliği, insani sebepler, bölgenin iklimsel özellikleri orman yangınlarına sebep olmakta, hem meydana geldiği yerdeki orman varlığını yok etmekte hem de ekonomik ve çeşitli çevresel sorunlara sebep olmaktadır. Bu sebeple roman yangınlarının önceden tespit edilmesi ve yangın meydana gelme potansiyeli bulunan alanların analiz edilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de orman yangınların tespit ve tahmin edilmesi amacıyla uzaktan algılama ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Fire Information for Resource Management (FIRMS) veri setinden zamansal orman yangınlarına ilişkin veriler elde edilmiş, ECMWF Re-Analysis-5 (ERA-5), National Aeronautics and Space Administration (NASA) Global Land Data Assimilation System (GLDAS), National Aeronautics and Space Administration (NASA) Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) veritabanlarından ise Antalya ilinin çeşitli iklim özellikleri elde edilerek yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Veri seti, Ada Boost, Decision Tree (Karar Ağaçları), Gradient Boosting Machine (GBM), K-Nearest Neighbours (KNN), Logistic Regression (Lojistik Regresyon), Support Vector Machine (Destek Vektör Makinesi, SVM) ve Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağı, YSA) algoritmaları ile değerlendirilmiş ve sonuçlar Jenks Natural Breaks sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılarak bölgenin orman yangını duyarlılık haritalarının oluşturulması sağlanmıştır. Deneysel sonuçlara göre en başarılı algoritma Ada Boost olarak tespit edilmiştir (Sensitivity=0,93, Specificity=0,95, Accuracy=0,94, Kappa=0,88, AUC=0,99). Bu modeller Türkiye’de Akdeniz ve Ege Bölge’sinde orman yangınlarının aylık ve mevsimlik duyarlılık haritalarının oluşturulmasında kullanılabilecek, böylece orman yangınları meydana gelmeden önce gerekli önleyici tedbirler alınabilecektir.
