Classification of avian radar data by machine learning and developing an educational application
Makine öğrenmesi ile kuş radarı verilerinin sınıflandırılması ve bir eğitim uygulamasının geliştirilmesi
- Tez No: 592278
- Danışmanlar: PROF. DR. SERVET BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, kuş radarı verilerini yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırmak ve elde edilen sınıflandırma algoritması ile geliştirilecek bir uygulamanın eğitiminin verilmesidir. Araştırmada kullanılan veriler İstanbul'da bulunan bir kuş radarından elde edilmiştir. Kuş radarı, kuşları tespit edebilmesi için özelleştirilmiş bir araç olsa da istenmeyen yankılar (clutter) olarak isimlendirilen, radar tarafından algılanması istenilmeyen, nesneleri de algılayabilir. Bu çalışmada istenmeyen yankılardan olan yağmurun, yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması hedeflenmiştir. Bu amaçla yağmur-kuş sınıflandırılması için TPR görüntüleri kullanarak eğitim ve test veri kümeleri hazırlanmıştır. Model, Spyder geliştirme ortamında python 3.7 dili kullanılarak yazılmıştır. En uygun gizli katman sayısını ve her gizli katmandaki nöronların sayısını bulmak için sistematik denemeler yapıldı. Çalışmanın sonucu, YSA'nın kuş radarı hedeflerini yağmur ve kuş olarak sınıflandırmasında başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Yağmur olarak etiketlenen verilerin %85'i ve kuş olarak etiketlenen verilerin %80'i doğru sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this study is to classify the avian radar data with the artificial neural network (ANN) and to give training of an application to be developed with the obtained classification algorithm. The data used in the study were obtained from an avian radar in Istanbul. Although bird radar is a specialized tool for detecting birds, it can also detect objects called clutter that are not desired to be detected by the radar. In this study, it is aimed to classify the rain which is one of the unwanted echoes by using artificial neural network. For this purpose, training and test data sets were prepared using TPR images for rain-bird classification. The model is written in the Spyder development environment using the python 3.7 language. Systematic experiments were performed to find the optimal number of hidden layers and the number of neurons in each hidden layer. The outcome of the study showed that ANN achieved successful results in classifying radar targets as rain and bird. 85% of the data tagged as rain and 80% of the data tagged as bird are correctly classified.
Benzer Tezler
- Remote sensing image fusion for mapping and monitoring wetlands in the Central Anatolian Region, Turkey
Uzaktan algılama görüntü kaynaştırma yöntemiyle İç Anadolu Bölgesinde sulak alanların haritalanması ve izlenmesi
GORDANA KAPLAN
Doktora
İngilizce
2019
Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
- ERS-2 SAR verisi ile Eskişehir yerleşim bölgesinin kentsel gelişiminin incelenmesi
Examining the urban development of Eskişehir settlement area with ERS-2 SAR data
UĞUR AVDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- Derin sinir ağları ile havaalanlarında kuş yoğunluk durumu tespit ve sınıflandırılması
Detection and classification of bird density status in airports using deep neural networks
TOLGA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
- Flamingolarda (Phoenicopteriformes) ayak lezyonlarının klinik olarak değerlendirilmesi
Clinical evaluation of foot lesions in flamingos (Phoenicopteriformes)
EZGİ CAN VATANSEVER ÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
Veteriner Hekimliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaCerrahi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK OLĞUN ERDİKMEN
- Roma Cumhuriyet Dönemi Asia Eyaleti Legatusları: M. Ö. 133 - M. Ö. 31
Başlık çevirisi yok
MEHMET ALİ KAYA