Element eksikliği olan bölgelerdeki ürünlerin derin öğrenme ve İHA ile sınıflandırılması
Classification of products in element-deficient regions by deep learning and UAV
- Tez No: 731378
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN KARABÖRK, DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Mısır, Sınıflandırma, İnsansız hava aracı, Deep learning, Maize, Classification, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava aracı (İHA) teknolojisinin sivil alanda kullanıma geçmesi ile kullanım alanı genişlemiştir. Tarımsal çalışmalardan sinema sektörüne kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Uydu görüntülerinden daha yüksek doğrulukta, hızlı ve uygun maliyetli veri üretimi İHA'ların daha çok tercih edilmesini sağlamaktadır. Derin öğrenme, en çok araştırma yapılan ve uygulama geliştirilen yapay zekâ çalışma alanlarından biridir. Derin öğrenme, görüntülerin sınıflandırılmasında klasik yöntemlere kıyasla genellikle yüksek başarılar elde eden bir yöntemdir. Bu başarının temelinde çok katmanlı sinir ağlarına sahip olması yatmaktadır. Verilerin özniteliklerini doğrudan tespit etmesi ile yapılacak iş yükünü azaltması ve eğitilmiş bir ağ için sonuç elde etmenin kısa sürmesi açısından önemlidir. Bu tez çalışmasında, Karaman ili Kisecik köyüne ait çalışma alanında element eksikliği olan mısır bitkilerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. İHA ile 3 farklı tarihte 2 farklı irtifadan olmak üzere toplam 6 uçuş gerçekleştirilmiştir. Veri setleri, İHA ile alınan görüntülerin 270x270 piksel boyutundaki alt görüntülerinin alınması ile oluşturulmuştur. Derin sinir ağ mimarilerinden olan VGG-16 modeli geliştirilerek eğitilmiş ve element eksikliği olan mısır görüntülerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Model sonuçları, uzman tespiti ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, en iyi sonuç 8 Temmuz 2021 tarihli 50m irtifadan alınan görüntülerle eğitilen modelden alınmıştır. Model performansı %97 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicle (UAV) technology has been widely used in many fields from the agricultural sector to the cinema sector in recent years. Higher accuracy, fast and cost-effective data production from satellite images of unmanned aerial vehicles makes it more preferred. Deep learning is one of the most researched and applied fields of artificial intelligence. In addition, it is a method that generally achieves high success in classifying images compared to classical methods. The basis of this success lies in the fact that it has multi-layered neural networks. It is important in terms of reducing the workload by directly detecting the attributes of the data and obtaining results for a trained network. In this thesis, it is intended to classify the element deficient corn plants in the study area of Kisecik village of Karaman province. A total of six flights were carried out from the corn field by UAV on 3 different dates from 2 different altitudes. The datasets were created by taking subimages of 270x270 pixels. The VGG-16 model, which is one of the deep neural network architectures, has been developed and trained with the help of the model, and the classification of the corn images with element deficiencies was carried out. Model results were tested by comparing with expert determination. As a result, the best result was obtained from the model trained with images taken from 50m altitude dated 8 July 2021. Model performance was calculated as 97%.
Benzer Tezler
- Manisa yöresinde demir eksikliği anemi prevalansı ve demir eksikliği anemisinde tarama testi olarak rutin hemogram, RDW ve ferritinin kullanımı
The prevalance of iron deficieny anemia in Manisa and using of hemogram, RDW and ferritin for searcing of iron deficiency anemia
VİLDAN ÜRK TAŞYENEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıCelal Bayar ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ ONAĞ
- Sediment and water geochemistry records of volcanic rock alteration under glacial melt conditions in admiralty bay, antarctica
Sediman ve su jeokimyası verileri ile buzul erimesi etkisindeki volkanik kayaçların alterasyon profillerinin incelenmesi; admıralty körfezi, antarktika örneği
YAĞMUR GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURGUL ÇELİK BALCI
- Social innovation ecosystem as an analytical framework for sustainable rural development: evidence from rural Türki̇ye
Sürdürülebilir kırsal kalkınma için analitik bir çerçeve olarak sosyal inovasyon ekosistemi: Türkiye kırsalından bulgular
MELEK KARAHASAN
Doktora
İngilizce
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİYE AHU GÜLÜMSER
- Design of boron doped (nickel manganese cobalt containing) NMC 811 cathode active materials
Bor katkılanmış (nikel mangan kobalt içeren) NMC811 katot aktif malzemelerinin tasarımı
İBRAHİM CAN TOPAKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜL KELEŞ
- Designers in mobile lifestyle: Creativity, digital nomadism and environmental sustainability
Mobil yaşam tarzında tasarımcılar: Yaratıcılık, dijital göçebelik ve çevresel sürdürülebilirlik
DİLARA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KÜÇÜKSAYRAÇ