Geri Dön

Orman yangınlarının İHA sistemi ile erken tespiti amacıyla yer veri terminallerinin konumlandırılması

Positioning of ground data terminals for early detection of forest fires with UAV system

  1. Tez No: 879574
  2. Yazar: TUĞBA BEGÜM ATALIK İLTER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL GÜROL KURTAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri ve Milli Güvenlik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde orman yangınlarıyla mücadele, iklimi ve coğrafi konumu itibarıyla orman yangınlarına hassas bir bölgede yer alan ülkemiz için üzerinde durulması gereken öncelikli konulardan birisi haline gelmiştir. Orman yangınlarıyla mücadelenin etkin bir biçimde yürütülebilmesi için potansiyel risk alanlarının izlenmesi, yangınların erken tespiti ve yangın bölgesine kritik müdahale süresi içerisinde ulaşılması potansiyel hasarı büyük ölçüde azaltabilmektedir. Son yıllarda meydana gelen büyük çaplı orman yangınlarında insansız hava araçlarının (İHA) kullanımı büyük bir etki uyandırmıştır. İHA'ların taşıdığı termal kameralar sayesinde yangın tespiti kolaylıkla yapılabilmiş ve devam eden yangınlarda elde edilen görüntülerin karar aşamasında yöneticiler için oldukça kullanışlı olduğu görülmüştür. İHA'lar ile verilen görevin kesintisiz olarak gerçekleştirilebilmesi için yer sistemlerinin uygun yerlere konuşlandırılması ve kapsama bölgesinin belirlenmesi kritik önem taşımaktadır. Tez çalışması kapsamında, İHA yer sistemlerinden birisi olan yer veri terminallerinin en uygun noktalara yerleştirilmesi üzerine çalışılmıştır. Çalışmanın çözüm metodolojisi olarak yer veri terminali konumlarını belirlemek amacıyla Orman Genel Müdürlüğünün orman yangını verileri ABC analizi yöntemi ile sınıflandırılmış ve çalışma alanı belirlenmiştir. Her bir aday nokta için görüş analizleri Global Mapper programı kullanılarak yapılmış ve aday yerler arasından optimal sonucun belirlenmesi amacıyla küme kapsama modelinden faydalanılmıştır. Oluşturulan model, GAMS 46.4.1 programlama yazılımı kullanılarak kodlanmış ve Cyplex çözücü kullanılarak çözülmüştür. Modelin çözülmesi sonucunda, tüm talep noktalarını kapsayacak 13 adet havalimanı belirlenmiştir. Oluşturulan model, gerçek kullanım koşullarında ve çeşitli görev sahalarında kolayca uygulanabilir bir yaklaşım sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Today, fighting forest fires has become one of the priority issues for our country, which is located in a region sensitive to forest fires due to its climate and geographical location. In order to fight forest fires effectively, monitoring potential risk areas, early detection of fires and reaching the fire zone within the critical response time can greatly reduce the potential damage. The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) has had a great impact on large-scale forest fires that have occurred in recent years. Thanks to the thermal cameras carried by unmanned aerial vehicles fire detection was easily made and the images obtained in ongoing fires were found to be very useful for managers at the decision stage. In order for the mission given by UAVs to be carried out uninterruptedly, it is critical to deploy ground systems to appropriate locations and determine the coverage area. Within the scope of the thesis study, it was studied on the placement of ground data terminals, which are one of the UAV ground systems, at the most suitable points. As the solution methodology of the study, in order to determine the location data terminal locations, the forest fire data of the General Directorate of Forestry were classified primarily with the ABC analysis method and the study area was determined. Opinion analyzes for each candidate point were made using the Global Mapper program, and the cluster coverage model was used to determine the optimal result among the candidate places. The created model was coded using GAMS 46.4.1 programming software and solved using the Cyplex solver. As a result of solving the model, 13 airports were determined to cover all demand points. The created model provided an approach that can be easily applied in real use conditions and in various task areas.

Benzer Tezler

  1. İHA kullanılarak orman yangınlarının tespiti ve görüntülenmesi için derin öğrenme tabanlı gözetleme sisteminin geliştirilmesi

    Development of a deep learning based surveillance system for forest fire detection and monitoring using UAV

    IBRAHIM SHAMTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BATIKAN ERDEM DEMİR

  2. Güney Ege ve Batı Akdeniz bölgelerinde meydana gelen orman yangınlarının hava kalitesiyle olan ilişkisinin araştırılması

    Investigation of the relationship between forest fires and air quality in the Southern Aegean and Western Mediterranean regions

    CANSU AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR

  3. Sabit görüntülerde görüntü işleme teknikleri ile orman yangını tespiti

    Forest fire detection in still images using image processing techniques

    VELİ BURAK ÇELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. FATİH DEMİRCİ

  4. Deprem sonrasında uydu verileri ve yersel veri entegrasyonu ile arazi örtüsü/arazi kullanımı analizi

    Land cover/land use analysis after an earthquake through integration of satellite and ground data

    CİHANGİR AYDÖNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. DERYA MAKTAV

  5. İnsansız hava aracı ile yangın bölgesinin tespiti ve müdahalesinin yapay zeka ile tahminlenmesi

    Detection of fire zone by unmanned aerial vehicle and prediction of fire intervention with artificial intelligence

    MEHMET YÜCEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY