Yapay zekâ kullanılarak ormanya doğal yaşam parkındaki ağaç formasyonunun tanımlanması
Tree formation in ormanya wildlife park using artificial intelligence
- Tez No: 776270
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA AKENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Ağaçlar, Bitki çeşitliliği, Coğrafya, Derin öğrenme, Formasyon, Parklar, Teknoloji kullanımı, Yapay zeka, Trees, Plant variety, Geography, Deep learning, Formation, Parks, Technology utilization, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Coğrafya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Coğrafya bilimi geçmişten bugüne kadar sorunlara kendine özgü bakış açısıyla yaklaşıp çözümler üretmiştir. Bu esnada günden güne gelişen teknolojinin ona sunduğu imkanları da kullanmaktan asla geri durmamıştır. Teknoloji kullanımının her geçen gün yaygınlaştığı alanlardan birinin de coğrafya olduğu bilinmektedir. Teknoloji kullanımının bilgiye erişim ve kullanma konusunda geniş ufuklar açtığı coğrafyadaki çalışmalarda hem beşerî coğrafya konularında hem de fiziki coğrafya konularında bilgi teknolojilerinin kullanımının önemli olduğu anlaşılmaktadır. Bu tez çalışması da bahsedilen olgunun günümüzdeki yansımasıdır. Coğrafya bilimi nezdinde arazi çalışmalarının gerekliliği ve sahada coğrafi unsurları tanımlamanın mahiyeti düşünüldüğünde incelemede öne sürülen yapay zekâ kullanımını içeren yöntemler bu alana yeni bir soluk getirme hedefi taşımaktadır. Çalışmanın başlıca problemi coğrafyada en azından Türkiye'de yapay zekâ uygulamalarına dayandırılmış çalışmaların sınırlı olmasıdır. Bununla birlikte gerçek olan bir durum var ki, gerek coğrafyacılar gerek coğrafya eğitimi gören öğrencilerin arazi çalışmaları esnasında karşılaştığı ağaç formasyonlarını tanımlamada zorlanmalarıdır. Bu çalışmanın amacı coğrafya alanında yapay zekâ konulu çalışmalara örnek teşkil etmek ve arazide karşılaşılan tanımlama sürecine yapay zekâ ile çözüm oluşturabileceğini kanıtlamaktır. Amaçlar doğrultusunda çalışmanın geçerliliğini arttırmak için inceleme, Ormanya Doğal Yaşam Parkı içerisindeki ağaç formasyonuyla sınırlandırılmıştır. Doğal yaşam parkında yoğun olan ağaç türleri belirlenmiş ve yapraklarının fotoğrafları çekilmiştir. Elde edilen veriler derin öğrenme algoritması olan YOLO Versiyon 4 eğitiminde kullanılmıştır. Sonuç olarak Ormanya Doğal Yaşam Parkında bulunan ağaç formasyonlarının gerçek zamanlı olarak tespiti sağlanmıştır. İncelemeler sonucunda coğrafi bakış açısıyla problem çözümünde yapay zekânın da kullanılabileceği yargısına net bir şekilde varılmıştır. Bu çalışmadan örnekle coğrafyacılar, alana dair farklı problemlerin de yapay zekâ ile çözülebilir olduğunu görecektir.
Özet (Çeviri)
Geography has approached and produced solutions to problems with its own unique perspective from the past to the present. During this time, it has never hesitated to use the opportunities provided by the technology that is constantly advancing day by day. It is known that geography is one of the areas where the use of technology is becoming more widespread every day. In studies in geography, where the use of technology has opened up wide horizons in terms of access to and use of information, the use of information technologies is seen to be important in both human geography and physical geography topics. This thesis work is also a reflection of the aforementioned maturity in today's world. When considering the necessity of fieldwork in geography and the nature of identifying geographic elements in the field, the methods that involve the use of artificial intelligence proposed in this study aim to bring a new perspective to this area. The main problem of this study is that artificial intelligence applications based studies in geography, at least in Turkey, are limited. In addition, a real situation is that both geographers and students receiving geography education struggle to identify tree formations during fieldwork. The aim of this study is to serve as an example of artificial intelligence studies in the field of geography and to demonstrate that artificial intelligence can provide a solution to the identification process encountered in the field. In order to increase the validity of the study in line with the objectives, the study is limited to the tree formations within the Ormanya Natural Life Park. The tree species prevalent in the natural life park have been identified and photographs of their leaves have been taken. The obtained data has been used in training the YOLO Version 4 deep learning algorithm. As a result, real-time identification of tree formations in the Ormanya Natural Life Park has been achieved. As a result of the studies, it has been clearly concluded that artificial intelligence can also be used in solving problems with a geographic perspective. Geographers will see from this example that different problems related to the field can also be solved with artificial intelligence.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak beceri ve yeterlilik belirlemeye dayalı kariyer eşleştirme
Career matching based on determining skills and competencies using artificial intelligence techniques
HİLAL ERİSEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Promptshıeld: polıcy-aware data loss preventıon framework for generatıve AI prompts
Promptshıeld: Politika farkındalıklı üretken yapay zekâ istemleri için veri kaybı önleme çerçevesi
EZGİ KELEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Türkçe E-ticaret yorumlarının çok etiketli analizi için derin öğrenme modellerinin uygulanması
Applying deep learning models for multi-label analysis of Turkish E-commerce comments
ABDULKADİR ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR