Uydu görünyülerinde heyelan tespiti için yolo ve faster R-CNN mimarilerinin karşılaştırılması
Comparative analysis of yolo and faster R-CNN architectures for landslide detection in satellite images
- Tez No: 970752
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALEV MUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Heyelan, doğal faktörler veya insan yapımı müdahaleler etkisiyle büyüklüğüne ve oluştuğu bölgeye göre can ve mal kayıplarına neden olabilir. Bu sebeple heyelanların doğru tespiti ve tanımlanması tehlike yönetimi için önemlidir. Bu çalışmada, uydu görüntülerinden heyelan tespiti için YOLOv8 ve Faster R-CNN performansları incelenmiştir. Bu amaçla Çin'in Guzihou bölgesindeki Bijei'de meydana gelen heyelanlara ait uydu görüntülerini içeren veri seti üzerinde bu modeler kullanılarak heyelan tespitinde performans etkisinin karşılaştırmalı analizi oluşturulmuştur. Kullanılan veri setinde, 770 adet heyelan içeren uydu görüntüsü bulunmaktadır. Sadece eğitim veri setinde performansı iyileştirmek amacıyla veri setindeki görüntüler veri arttırma yöntemleri ile sentetik olarak çoğaltılmıştır. Bu sayede 1617 adet görüntü eğitim, 154 adet görüntü doğrulama ve 77 adet görüntü test veri seti olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar literatürde bildirilen sonuçlarla örtüşmekte olup, YOLOv8'in uydu görüntülerinden heyelanların tespit edilmesi ve yetkililere heyelan meydana geldiğinde planlamada yardımcı olması amacıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Landslides are natural hazards that may result in great economic loss and mortalities depending on their size or the region where they occur. For this reason, accurate detection and identification of landslides is important for hazard management. In this study, we evaluate the performance of YOLOv8 and Faster R-CNN for landslide detection from satellite images. For this purpose, a comparative analysis of the performance effect in landslide detection was created using these models on the dataset containing satellite images of landslides that occurred in Bijei, Guzihou region of China. The dataset includes 770 satellite images containing landslides. In order to improve the performance, only in the training images in the dataset were synthetically reproduced with data augmentation methods. In this way, the models are trained using 1617 images, validated on 154 images and tested on 77 images. The results obtained in this study are consistent with those reported in the literature, indicating that YOLOv8 can be used to detect landslides from satellite images and assist authorities in planning when a landslide occurs.
Benzer Tezler
- An improved flood detection and susceptibility mapping using remote sensing and GIS technologies
Uzaktan algılama ve Cbs teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir sel algılama ve duyarlılık haritalaması
MAHYAT SHAFAPOURTEHRANY
Doktora
İngilizce
2015
Jeodezi ve FotogrametriUnıversıtı Putra Malaysıa Upmİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BISWAJEET PRADHAN
- İklim değişikliğinde kentsel hasar görebilirlik: İstanbul- Bağcılar örneği
Urban damage vulnerability in climate change: İstanbul- Bağcılar
KÜBRA ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiAfet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHAN KAHYA
- Salıpazarı (Samsun) ilçesinde heyelan duyarlılık değerlendirmesi
Landslide susceptibility assessment in Salıpazarı district (Samsun)
SERDAR DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
CoğrafyaOndokuz Mayıs ÜniversitesiCoğrafya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN REŞİT BAĞCI
- Kelkit Çayı vadisinde (Umurca-Koyulhisar arası) heyelan riskinin belirlenmesi
Landslide risk assesment in the Kelkit river valley (Between Umurca-Koyulhisar)
MEHMET EMİN CİHANGİR
- Optik uydu görüntüleri yardımıyla heyelan alanlarında meydana gelen kütle hareketlerinin incelenmesi
Investigation of mass movements in landslide areas by means of optical satellite images
YASİN DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TARIK TÜRK