U-net derin öğrenme mimarisi kullanılarak yanmış alanların uydu görüntülerinden tespiti

Doğal afetlerden biri olan yangınlar canlı-cansız bütün varlıklara zarar vermektedir. Bu zararın tespit edilebilmesi gelecek planlamaları açısından önem arz eder. Çeşitli amaçlar için kullanım alanı sağlayan uzaktan algılama teknolojileri yanmış alanların tespiti için de kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında yanmış alanların uzaktan algılama teknolojileri ile tespit edilmesinde bant kombinasyonlarının, veri artırımının ve eşik değer seçiminin etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Landsat-8 uydu görüntüleri ve U-Net derin öğrenme mimarisi kullanılmıştır. İşlemler Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında yanmış alanların uydu görüntüleri üzerinden tespiti için farklı kombinasyonlar kullanılarak eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiş, elde edilen sonuçlar incelenmiştir. Test sonuçları için farklı eşik değerler (0.1, 0.5 ve 0.9) kullanılmıştır. Çalışma sonucunda eşik değerin 0.1 ve 0.5 olduğu durumlarda daha iyi sonuçlara ulaşılmıştır. Yapılan kombinasyonlar karşılaştırıldığında 7,5,4 bant kombinasyonunun ve AdaMax algoritması kullanımının diğer kombinasyonlardan daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu kombinasyondaki eğitim veri setine 90°, 180° ve 270° döndürme uygulanarak veri artırımı yapılmıştır. Veri artırımı gerçekleştirilen veri seti nihai modele girdi olarak verilmiştir. Nihai modele dair sonuçlar, veri artırımı yapılmadan elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında veri artırımının olumlu etki yaptığı görülmüştür. Sonuç olarak nihai modelde elde edilen test doğruluğu değeri eşik değerin 0.5 olduğu durumda en yüksek olup %97.76'dir. Aynı eşik değer için elde edilen F1-skoru değeri ise %79.38'dir.