Uydu Görüntülerinden Güneş Panellerinin Tespiti ve Segmentasyonu
Detection and Segmentation of Solar Panels from Satellite Images
- Tez No: 1003905
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVZAT OLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılımları, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Yapay zeka, Computer softwares, Image processing-computer assisted, Artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan elektrik enerjisi ihtiyacını karşılamak için hızla tüketilen sınırlı fosil yakıtlar karbon emisyonlarını artırarak geri döndürülemez iklim değişikliğine neden olmaktadır. Güneş gibi yenilenebilir ve temiz enerji kaynaklarının kullanımı bu sorunu ortadan kaldırabilir. Ancak planlı üretim için güneş enerjisinden elektrik üreten tesislerin konum, alan, kapasite vb. verilerinin elde edilmesi gerekir. Bu işlem bilgisayarlı görü ile derin öğrenme sınıflandırma ve segmentasyon yöntemleri kullanılarak, uydu görüntüleri üzerinden gerçek zamanlı olarak yapılabilir. Bu çalışmada Türkiye'nin farklı coğrafi bölgelerine ait 1000 adet güneş paneli ve benzer nesneler içeren uydu görüntüsünden oluşan bir veri seti oluşturulmuş ve görüntülere çeşitli dönüşümler uygulanmıştır. Geliştirilen derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde yapılan sınıflandırma testlerinde ortalama %94,50 doğruluk ve segmentasyon testlerinde ortalama %90,67 IoU oranları elde edilmiştir. Bu yüksek oranlar geliştirilen modellerinin uydu görüntülerinden güneş panellerinin tespiti ve segmentasyonu işlemlerinde kullanılarak sürdürülebilir enerji uygulamalarını destekleyebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
To meet the growing demand for electrical energy, limited fossil fuels are being rapidly depleted, increasing carbon emissions and causing irreversible climate change. The use of renewable and clean energy sources such as solar power can eliminate this problem. However, data on the location, area, capacity, etc., of facilities that generate electricity from solar energy must be obtained for planned production. This process can be performed in real time using satellite images through computer vision with deep learning classification and segmentation methods. In this study, a dataset consisting of 1000 satellite images containing solar panels and similar objects from different geographical regions of Turkey was created, and various transformations were applied to the images. Classification tests performed on the images using the developed deep learning models achieved an average accuracy of 94.50%, and segmentation tests achieved an average IoU rate of 90.67%. These high rates demonstrate that the developed models can be used to detect and segment solar panels from satellite images, thereby supporting sustainable energy applications.
Benzer Tezler
- Uydu görüntülerinden çatı alanı tespiti için derin öğrenme tabanlı model optimizasyonu ve şehir ölçeğinde çatı üstü fotovoltaik potansiyelin belirlenmesi
Deep learning–based model optimization for rooftop area detection from satellite imagery and determination of urban-scale rooftop photovoltaic potential
AHMET HAMZAOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KIRÇAY
DOÇ. DR. ALİ ERDUMAN
- Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery
Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim
ELNAZ NAJATISHENDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Predicting the bandgap of hole-transport materials by deep learning
Derin öğrenme ile delik geçiş malzemelerinin bant aralığı tahmini
MİRAÇ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ADEM TEKİN
- Uydu görüntülerinden arazinin güneş yansıma katsayılarının belirlenmesi ve sayısal yükseklik modeli üzerinden eğik radyasyon modelinin oluşturulması
Determining the solar reflectance coefficients of terrain from satellite images and creating a tilted radiation model based on a digital elevation model
MEHMET ALPER YILDIZ
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN KARABÖRK
PROF. DR. SELMİN ENER RÜŞEN
- Uydu tabanlı kuadratik model ile Türkiye'de güneş radyasyonu dağılımının belirlenmesi
Determination of the distribution of solar radiation in Turkey by satellite based quadratic model
YASEMİN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
EnerjiGazi Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF ORHAN
PROF. DR. BÜLENT G. AKINOĞLU