İnsansız hava aracı ile fotogrametrik temelli görüntü alımı ve uçuş optimizasyonu

İnsansız Hava Araçları (İHA) ve İnsansız Hava Araçları Sistemleri (İHAS) son yüzyılın en önemli araştırma konularından biridir. Sivil kullanımın yaygınlaşması ve araştırmacıların kolay erişebilmesi sayesinde, doğal yaşamda ve insan hayatında çok önemli kullanım alanlarında İHAS'lar tercih edilmektedir. Hızla gelişen İHAS teknolojisi yardımıyla, yeni konular ortaya çıkmakta ve herkese hitap eden araştırmalar yapılmaktadır. Son yıllarda haritacılık alanında İHA kullanımının artması beraberinde birtakım problemlerinde oluşmasına sebep olmuştur. Özellikle araştırmacıların üzerine çalışmalar yaptıkları konulardan biri de İHA uçuş optimizasyonudur. Günümüzde birçoğunun (güneş pili taşıyanlar hariç) yakıtı sonlu kaynaklar tarafından sağlanan İHA'lar için enerji çok önemlidir. Gündelik hayatta insan beyninin kendiliğinden yaptığı optimizasyon işlemleri yakın zamanda, insan gibi düşünebilen Yapay Zeka (YZ) uygulamalarına konu olmaktadır. Bilgisayar öğrenmesi, derin öğrenme, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve bunlara benzer birçok optimizasyon algoritması da YZ çalışmalarının ilerlemesine vesile olmaktadır. YZ algoritmalarının elektronik işlerdeki optimizasyon ihtiyacını gidererek gündelik hayata yönelik önemli avantajlar sağlayacağı aşikardır. Bu çalışmada amaç, İHA'nın fotogrametrik kullanımında havada kalabileceği optimum koşulları belirlemek ve sonuçları analiz ederek uçuş optimizasyonunu gerçekleştirebilmektir. Bu amaca uygun olarak havada kalma süresine etki eden tüm parametreler çeşitlendirilerek, farklı deney sonuçları gözlemlenmiştir. Kırsal alan, kentsel alan gibi farklı tip alanlarda ve eğimli arazi, çok eğimli arazi gibi farklı eğim koşullarında yapılan arazi çalışmaları sonucunda elli üç adet deneme uçuşu gerçekleştirilmiş ve gözlemler kayıt edilmiştir. YSA kullanılarak yapılan optimizasyon çalışmasında, arazide gerçekleştirilen elli üç farklı İHA uçuşunda belirlenen girdi parametreleri (İHA Tipi, Yer Örnekleme Aralığı, Bindirme Oranı ve Atmosferik Koşullar) kullanılarak eğitilmiş ağ ile çıktı parametreleri olarak belirlenen Batarya Durumu ve Uçuş Süresi test edilmiştir. Fotogrametrik ürünler üretilecek şekilde alınan görüntüler değerlendirilerek, uçuş planlaması parametrelerinin optimizasyonu hedeflenmiştir. Uçuş optimizasyonu bir bütün olarak ele alınarak girdi parametreleri çeşitlendirilip, çıktı parametrelerin regresyon değerleri irdelenmiştir. YSA çerçevesinde farklı eğitim algoritmalarının (Gradient Descent –GD- Algoritması ve Levenberg-Marquet - LM- Algoritması) optimizasyona etkileri araştırılmış, girdilerin normalizasyon öncesi ve sonrası durumları karşılaştırılmıştır. Sonuçların kullanıcıya ulaşması amacıyla bir grafik tabanlı arayüz hazırlanarak optimize edilmiş veriler grafik arayüze altlık olarak atanmıştır. Geliştirilen grafik ara yüzün haritacılıkta en sık kullanılan uçuş planlamalarına örnekler tanımlayarak, optimizasyon için fikir vermesi hedeflenmiştir. Sonuçlar tüm girdi parametrelerinin kullanıldığı optimizasyon modelinin en iyi sonuçlar için GD algoritmasında normalizasyon sonrası verilerle %82 doğrulukla tahmin yürüttüğünü ortaya koymuştur. Farklı parametrelerin optimizasyondan çıkarıldığı tahmin sonuçlarında da en iyi sonuçların normalizasyon öncesi verilerle GD algoritmasında %69 olduğu görülmüştür. Sonuç olarak fotogrametrik amaçlı İHA kullanımında uçuş optimizasyonunun YSA ile optimizasyonunun gerçekleştirildiği belirlenmiştir.