Geri Dön

Fotovoltaik güneş panellerinin uydu görüntü işleme ve füzyon teknikleri kullanılarak tespiti: Konya Çumra örneği

Detection of photovoltaic solar panels using satellite image processing and fusion techniques: The case of Konya Cumra

PDF İndir

  1. Tez No: 961268
  2. Yazar: ORHAN ÜMİT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR AVDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Coğrafya, Şehircilik ve Bölge Planlama, Energy, Geography, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Coğrafi bilgi, Coğrafi bilgi sistemleri, Görüntü füzyonu, Güneş paneli, Hiperspektral görüntüleme, Uzaktan algılama, Veri füzyonu, Geographical knowledge, Geographical information systems, Image fusion, Solar panel, Hyperspectral imaging, Remote sensing, Data fusion
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde artan enerji ihtiyacının sürdürülebilir biçimde karşılanması, fosil yakıtların tükenme riski ve çevresel etkilerin azaltılması gerekliliği, yenilenebilir enerji kaynaklarının önemini artırmaktadır. Fotovoltaik (PV) paneller, çevre dostu ve sürdürülebilir enerji üretiminde önemli bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. Ancak bu teknolojinin yaygınlaşması, panellerin coğrafi dağılımının etkin bir şekilde tespit edilmesi ve izlenmesini gerekli kılmaktadır. Literatürdeki çalışmaların büyük bir kısmı PV kurulumu için uygun yer tespitine ve kurulu panellerin arıza tespitine odaklı uygulamalar üzerine yürütülmüştür. Bu tez çalışmasında, PV panellerinin tespitinde etkili bir spektral indeks olan NSPI kullanımı ve spektral ve mekânsal çözünürlüğün birleştirildiği farklı füzyon tekniklerinin obje tabanlı yöntemler sonucu sınıflandırma doğrulukları üzerine karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. PRISMA ve Sentinel-2 uydu verileri kullanılarak oluşturulan pan-keskinleştirilmiş görüntülerde yapılan analizlerde, spektral bilgi kaybına bağlı olarak doğruluk değerlerinde düşüş gözlenmiş; en yüksek doğruluk orijinal hiperspektral verinin NSPI kullanılması sonucundan elde edilmiştir. Türkiye'de PV güneş paneli tespitinde spektral ve mekânsal çözünürlük entegrasyonuna dayalı görüntü füzyon yöntemlerini NSPI ile değerlendiren ilk çalışmalardan biri olan bu tez, elde edilen bulgular ile güneş enerjisi projelerinin planlanması ve yönetimi süreçlerine ulusal ve uluslararası düzeyde katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The increasing global demand for energy, coupled with the depletion risk of fossil fuels and the necessity to reduce environmental impacts, has significantly emphasized the importance of renewable energy sources. Among these, photovoltaic (PV) panels have emerged as a prominent and environmentally friendly alternative for sustainable energy production. However, the widespread deployment of this technology necessitates the accurate detection and monitoring of the geographic distribution of solar panel installations. In the existing literature, the majority of studies have focused on site suitability analysis for PV installation and fault detection of operational systems. This thesis presents a comparative analysis of classification accuracies in the detection of PV panels by integrating spectral and spatial resolutions through image fusion techniques, using the NSPI as a spectral indicator and object-based classification approaches. PRISMA and Sentinel-2 satellite datasets were used to generate pansharpened images, upon which NSPI was computed and analyzed. The results indicate a decline in classification accuracy due to spectral distortion introduced by fusion processes, while the highest accuracy was achieved using the original hyperspectral data. This study represents one of the first academic efforts in Turkey to evaluate NSPI in conjunction with image fusion methods based on spectral and spatial resolution integration for PV panel detection. The findings contribute to the planning and management of solar energy projects, offering valuable insights for both national and international applications.projects.

Geri Dön