Uydu ve meteoroloji verilerinden makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Adana Bölgesi için güneş enerjisi potansiyelinin tahmini

Nüfus artışı, hızla gelişen sanayileşme, teknolojinin gelişmesi, insanların ihtiyaçlarının artması gibi birçok sebepten dolayı dünyada büyük miktarda enerji ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu ihtiyacın ya geleneksel yöntemler olan fosil yakıtlara bağlı santrallerden ya da yeni nesil enerji kaynakları olan güneş enerjisi, rüzgâr enerjisi gibi temiz enerji olarak adlandıran kaynaklardan sağlanması zaruri hale gelmiştir. Bu çalışmada Adana meteoroloji istasyonunu temel alarak çevresini kapsayan bir alanda yer yüzeyine gelen güneş enerjisi miktarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda bu geniş bölgeyi en hızlı ve maliyetsiz olarak incelemek amacı ile uzaktan algılama verileri ve yöntemleri kullanılmıştır. NOAA-AVHRR uydu verileri NASA'nın resmi sitesi üzerinden temin edilip kalibrasyon ve coğrafik konumlandırma işlemleri yapılıp yüzey sıcaklığı değerleri hesaplanmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarında çalıştırılmak üzere 8 farklı veri seti hazırlanmıştır. Bu veri setleri makine öğrenmesi algoritmaları ile çalıştırılmış ve WEKA yazılımı kullanılarak algoritmaların hangi veri setleri ile uygun sonuçlar verdiği araştırılmıştır. Bu sonuçlar incelendiğinde lineer regresyon algoritmasının %79,9'luk, çok katmanlı algılayıcı algoritmasının %88,4'lük, destek vektör regresyon algoritmasının %89,2'lik başarım oranlarına sahip olduğu belirlenmiştir.