Makine öğrenmesi ile kuş radarı verilerinin sınıflandırılması ve bir eğitim uygulamasının geliştirilmesi

Bu çalışmanın temel amacı, kuş radarı verilerini yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırmak ve elde edilen sınıflandırma algoritması ile geliştirilecek bir uygulamanın eğitiminin verilmesidir. Araştırmada kullanılan veriler İstanbul'da bulunan bir kuş radarından elde edilmiştir. Kuş radarı, kuşları tespit edebilmesi için özelleştirilmiş bir araç olsa da istenmeyen yankılar (clutter) olarak isimlendirilen, radar tarafından algılanması istenilmeyen, nesneleri de algılayabilir. Bu çalışmada istenmeyen yankılardan olan yağmurun, yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması hedeflenmiştir. Bu amaçla yağmur-kuş sınıflandırılması için TPR görüntüleri kullanarak eğitim ve test veri kümeleri hazırlanmıştır. Model, Spyder geliştirme ortamında python 3.7 dili kullanılarak yazılmıştır. En uygun gizli katman sayısını ve her gizli katmandaki nöronların sayısını bulmak için sistematik denemeler yapıldı. Çalışmanın sonucu, YSA'nın kuş radarı hedeflerini yağmur ve kuş olarak sınıflandırmasında başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Yağmur olarak etiketlenen verilerin %85'i ve kuş olarak etiketlenen verilerin %80'i doğru sınıflandırılmıştır.