Uzaktan algılama yöntemi kullanarak Sentinel-1 uydu görüntülerinden makine öğrenmesi yaklaşımı ile yüksek gerilim direği tespiti

Elektrik enerjisi, modern toplumların ekonomik ve teknolojik gelişiminde kritik bir rol oynamaktadır. Elektrik, sanayi üretimi, sağlık hizmetleri, eğitim ve iletişim gibi temel sektörlerde kesintisiz hizmet sunumunu mümkün kılarak yaşam kalitesini artırmaktadır. Elektrik enerjisinin iletilmesi, verimli enerji dağıtımı için yüksek gerilim hatları aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Bu hatlar, enerji iletim kayıplarını minimize ederek, enerji verimliliğini ve sürdürülebilirliğini artırır. Elektrik enerjisinin güvenli ve kesintisiz iletimi, altyapının sağlamlığı ve bakımı açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, uzaktan algılama ve farklı makine öğrenme teknikleri kullanarak Batman çevresindeki yüksek gerilim hattı direklerinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) uydusu kullanılmıştır. DY (Düşey-Yatay), DD (Düşey-Düşey) polarizasyon modları verisetini oluşturmuştur. Bu verisetleri makine öğrenmesi yöntemi türü olan gözetimli öğrenme modeline ait algoritmalar (Destek vektör makinesi, KNN, Karar Ağacı, Quadratic Discriminant, Naive Bayes) tarafından çözümlenmiştir. Sonuç olarak Destek vektör makinesi modeli ile %85.0; Quadratic Discriminant modeli ile %82.5; KNN modeli ile %82.2; Karar Ağacı modeli ile %76.8; Naive Bayes modeli ile %74.0 başarı oranı sağlanmıştır. Çalışma yapay zekâ kullanılarak yüksek gerilim direklerinin daha doğru, hızlı ve belirli periyotlarla kontrolüne olanak sağlamaktadır. Geleneksel yöntemlerin yüksek gerilim hatlarının kontrolünde zaman alıcı ve maliyetli olduğu göz önüne alındığında, bu çalışma amacı, enerji nakil hatlarının izlenmesi ve bakım süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunarak enerji altyapısının verimliliğini artırmaktır.