Orman yangınlarının iha sürüleriyle erken tespiti için kapsama planlama algoritmalarının değerlendirilmesi
Evaluation of coverage planning algorithms for early detection of forest fires using uav swarms
- Tez No: 999881
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, erken orman yangını tespiti görevini görev planlama hiyerarşisi içinde Kapsama Planlama (CPP) ve Çoklu İHA Kapsama Planlama (mCPP) çerçevesinde ele almaktadır. Erken tespitte operasyonel başarı; yanabilir alanların sistematik taranması ve yeniden ziyaret süresinin düşürülmesi hedeflerinin zaman/mesafe/manevra kısıtları altında sürdürülebilmesine bağlıdır. Bu çalışma, geniş alanların sürekli gözetlenmesine elverişli sabit kanatlı İHA'lar için farklı mCPP bölütleme ve CPP rota üretimi yöntemlerini karşılaştırmaktadır. Çalışma kapsamında MATLAB tabanlı bir simülasyon ve değerlendirme altyapısı geliştirilmiştir. Deneyler, kontrollü sentetik senaryolar (orman parçalılığı, nehir/su bariyeri, yerleşim/engel yoğunluğu) ve ESA WorldCover 2021 tabanlı gerçek arazi örtüsü haritaları üzerinde yürütülmüştür. Gerçek haritalar için maskeleme/filtreleme ön-işleme uygulanmış; ayrıca İHA sayısı değişiminin etkisi incelenmiştir. Her senaryoda 7 mCPP ve 5 CPP yaklaşımı birlikte değerlendirilerek harita başına 35 algoritma çifti, altı metrikle nicelleştirilmiştir: toplam yol uzunluğu, görev süresi, dönüş sayısı, tekrar tarama oranı, kapsama oranı, iş yükü dengesidir. Bulgular, tek bir yöntemin tüm senaryolarda sürekli üstün olmadığını; performansın harita topolojisine, çevresel kısıtlara, filtreleme düzeyine ve filo büyüklüğüne duyarlı biçimde değiştiğini göstermektedir. Bu nedenle yöntem seçimi,“tek bir en iyi”yerine özellikle görev süresi–tekrar tarama–dönüş maliyetleri ile iş yükü dengesi birlikte gözetilerek yapılmalıdır.
Özet (Çeviri)
This study addresses early forest fire detection by formulating the mission as Coverage Path Planning (CPP) and multi-UAV Coverage Path Planning (mCPP). Effective early detection requires systematic scanning of burnable areas while reducing revisit time under time, distance, and maneuvering constraints. Accordingly, the study compares different mCPP partitioning and CPP intra-region route generation methods for fixed-wing UAVs suited to persistent wide-area surveillance. A MATLAB-based simulation and evaluation framework is developed. Experiments are conducted on (i) controlled synthetic scenarios (forest fragmentation, river/water barriers, and settlement/obstacle density) and (ii) real land-cover maps derived from ESA WorldCover 2021. Real maps are adapted via masking/filtering preprocessing, and the impact of varying the number of UAVs is also examined. Across scenarios, 7 mCPP and 5 CPP approaches are jointly evaluated (35 algorithm pairs per map) using six metrics: total path length, mission completion time, number of turns, re-coverage ratio, coverage ratio, and workload balance. Results indicate no single method consistently dominates; performance depends on map topology, environmental constraints, filtering level, and fleet size. Therefore, method selection should rely on a multi-metric view—particularly mission time, overlap, turning cost, and workload balance—rather than a single“best”solution.
Benzer Tezler
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Orman yangınlarının İHA sistemi ile erken tespiti amacıyla yer veri terminallerinin konumlandırılması
Positioning of ground data terminals for early detection of forest fires with UAV system
TUĞBA BEGÜM ATALIK İLTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Savunma ve Savunma TeknolojileriMilli Savunma ÜniversitesiSavunma Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL GÜROL KURTAY
- İHA kullanılarak orman yangınlarının tespiti ve görüntülenmesi için derin öğrenme tabanlı gözetleme sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep learning based surveillance system for forest fire detection and monitoring using UAV
IBRAHIM SHAMTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BATIKAN ERDEM DEMİR
- Güney Ege ve Batı Akdeniz bölgelerinde meydana gelen orman yangınlarının hava kalitesiyle olan ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship between forest fires and air quality in the Southern Aegean and Western Mediterranean regions
CANSU AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH TUNCAY ÖZDEMİR
- Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak iha görüntülerinden çevresel atık tespiti
Detection of environmental waste out of uav images by using deep learning methods
SERKAN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiEkobilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN ALTINÖRS