Coğrafi ve meteorolojik parametrelere bağlı olarak orman yangınının verdiği zararın yapay zeka yöntemleriyle tespiti
Estimation the expected loss from a forest fire related to geographical and meteorological parameters by using artificial intelligence methods
- Tez No: 302424
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Orman yangınları, Temel bileşenler analizi, Yapay sinir ağları, Fuzzy logic, Forest fires, Principal components analysis, Artificial neural networks
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Orman yangınları, ekolojik olduğu kadar ekonomik zararlar da veren, çoğu zaman insan hayatını tehdit eden çevresel sorunlardır. Bu çalışmada, daha önce gerçekleşmiş orman yangını kayıtlarındaki ortamın mevcut coğrafi koşulları, yangının çıktığı gün ve saat ile sıcaklık, nem, rüzgar hızı gibi meteorolojik verileri ve yangın bölgesindeki ağaç türleri ile birim alandaki ağaç sayıları gibi parametreler kullanılarak çıkması muhtemel orman yangınlarında beklenen kayıplar tahmin edilmiştir. Çalışmada elde edilen çıktı ise yangın sonucunda kaybedilen yani yanan alan olmuştur. Buna göre, bir orman yangınının çevreyi nasıl etkileyeceği önceden tahmin edilmeye çalışılmış, ilgili yangınla mücadelede kaynak yönetiminin yapılması konusunda yol gösterici olmaya çalışılmıştır. Kullanılan veri kümesi, Türkiye Cumhuriyeti Orman ve Su İşleri Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü'nden elde edilmiştir. Veri kümesi, 2000-2009 yılları arasında Türkiye genelinde meydana gelen toplam 10.597 adet orman yangını kaydını içermektedir. Çalışma kapsamında verilerin düzenlenmesi aşamasında, girdi parametreleri için farklı bulanık modeller oluşturulmuş, yapılan testlerde çok katmanlı algılayıcı ağları ve merkezcil tabanlı fonksiyon ağları ile birlikte bulanık mantık kullanılmış, temel bileşenler analizi ile girdi parametreleri yeniden düzenlenerek test sonuçlarındaki iyileşmeler gözlemlenmeye çalışılmıştır. Güvenilir bir tahmin modeli oluşturmak için farklı çıktılar analiz edilmiştir. Ortalama hata karesi 53,68 hektar², ortalama mutlak hata 3,36 hektar, ortalama mutlak oransal hata %51, ortalama hata karesinin kökü RMSE 7,33 hektar, bulanık mantık kullanımında ise en iyi toplam doğru tahmin oranı %99,94 ve grup bazında en iyi ortalama doğruluk değeri %65,63 olarak elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Forest fires are environmental issues that create economic problems as well as ecological damage. In this study, the loss due to the possible forest fire was estimated by using the records of previously occurred forest fire parameters like geographical conditions of the existing environment, day and hour when the fire broke out, meteorological data like temperature, humidity and wind speed, and type of trees and number of trees in unit area. The estimated output of this study is the lost area due to the fire. With reference to this output, an analysis about how a forest fire affects the environment was studied and a guideline for providing the proper resource management of fire fighting was aimed. The data used in this analysis was obtained from the Department of Forestry, a section of the Ministry of Forestry and Water Affairs in Turkey. This data set consists of 10.597 forest fire records which belong to the years between 2000 and 2009. During the organization of data, different fuzzy models were created for input parameters. The tests were implemented by using Multilayer Perceptron, Radial Basis Function Networks (RBFN), Support Vector Machines (SVM) and fuzzy logic. In order to observe improvements in the test results, input parameters were reorganized by using Principal Component Analysis (PCA). To create a reliable prediction model different outputs were analyzed. As a result, for performance measurement values were obtained as MSE 53,68 hectare², MAE 3,36 hectare, MAPE 51%, RMSE 7,33 hectare. From fuzzy logic experiments, the best total estimate rate was calculated as 99,94% and the best average accuracy value for fuzzy groups was obtained as 65,63%.
Benzer Tezler
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN
- Urla yarımadası güneydoğusunda (Seferihisar-Menderes) orman yangını risk modellemesi ve yangın simülasyonu
Forest fire risk modeling and fire simulation in the southeast of Urla peninsula (Seferihisar-Menderes)
ENES KARADENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
CoğrafyaFırat ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. TANER ŞENGÜN
PROF. DR. ŞERMİN TAĞIL
- Analysis of wildfire dynamics in the Himalayan region (2016-2025) using remote sensing and geographic information systems
Himalaya bölgesinde orman yangını dinamiklerinin (2016-2025) uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri ile analizi
ZARAK KHAN AFRIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ALPEREN COŞKUNER
- Trakya bölgesi bağ alanlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri ile incelenmesi
Investigation of the Trakya (Thrace) region vineyard areas by using remote sensing and geographic information systems
EMRE ÖZELKAN
Doktora
Türkçe
2014
Ziraatİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Su kalitesi parametrelerinin uzaktan algılama ve derin öğrenme teknikleriyle modellenmesi
Modelling of water quality parameters with remote sensing and deep learning techniques
OSMAN KARAKOÇ
Doktora
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY BUĞDAYCI