Yapay Zeka ile Orman Yangınlarını Önceden Tanıyan Drone Görüntü Analizi
Merhaba! Özellikle son yıllarda artan ağaçlandırma çabaları ve iklim değişikliğinin getirdiği kuraklık sonrasında, orman yangınları küresel ölçekte büyük bir tehdit haline geldi. Bu noktada, yapay zeka ve drone teknolojisinin birleşimi, orman yangınlarının erken tespiti için devrim yaratan bir çözüm sunuyor.
## Nasıl Çalışıyor?
1. **Uydu & Drone Görüntüleri** – Drone’lar, belirlenen orman bölgesini yüksek çözünürlükte tarar ve 1/10 metre seviyesinde altı kanallı infra‑red (IR) görüntüler toplar.
2. **Ön İşleme** – Görüntüler Google Earth Engine ile toplanan veri setleriyle birleştirilir; nem içerik, bitki yoğunluğu ve sıcaklık gibi metrikler hesaplanır.
3. **Model Eğitimi** – Convolutional Neural Networks (CNN) sınıflandırıcıları, tarihsel yangın verileri (satış noktası, sıcaklık, rüzgar hızı) ile birlikte
*ResNet‑50* üzerine transfer öğrenme ile EVOLUTION yapılarak eğitilir. Model, %98’den fazla doğrulukla potansiyel yangın bölgelerini ısırık öncesinde tahmin eder.
4. **Gerçek Zamanlı Bildirim** – Özellikle *ASP.NET Core* API üzerinden anlık MQTT yayını ile acil durum ekiplerine push bildirimleri gönderilir. Ayrıca, *Kubernetes* ortamında otomatik ölçeklendirme ile yoğun kuyruklar anlık hâle getirilir.
## Nelere Katkı Sağlıyor?
- **Zaman Avantajı** – Ortak gözlem yöntemlerine göre 3‑4 kat daha erken uyarı alabilme.
- **Maliyet Tasarrufu** – 92 % azalıp, ağaç kurulum harcamaları ve canlı kurtarma operasyonlarına geniş bir maliyet yelpazesi ajansi.
- **Çevresel Sürdürülebilirlik** – Yangınların yayılmasını engelleyerek biyoçeşitliliğin korunması.
- **Şeffaflık & İzlenebilirlik** – Tüm veri akışı bir *blockchain* tescili ile güvenli gibi toplanır; kaza raporu oluşturma için tamamen açık bir kayıt.
## Uygulama Örneği: Kocaeli Ormanları
2024 yılında Kocaeli Açık Hava Parkı’nda pilot bir proje başlatıldı. Dizüstü PLLR dronları, haftada iki kez sabah saati 04:00’da her kilometri 30 metre üzerinden çalıştı. Aşağıda 2000 saatlik görüntüden elde edilen IP‑distortion sınırlı, düşük sıcaklık varlıkları gösteren bir CO‑sahibi ragını açıklıyoruz.
```
DataSource: DroneFly 3.12
Sensor: FLIR Systems Lepton 5.4
Model: ResNet‑50, 3.1 GB memory
Accuracy: 98.7% (ROC = 0.99)
Alert Frequency: 6 terim / 24h
Resolution: 0.35 m per pixel
```
Bu proje sayesinde, yaklaşık 1/3 oranında kısmi yangınlar önceden tespit edildi ve 5 gözlem noktasında tam yangın oluşumunun önüne geçildi.
## Sonuç
Yapay zeka ve drone sistemlerinin entegrasyonu, orman yangınlarıyla mücadelede bize “gölgelerin önünde” bir perspektif sunar. Altı kanallı IR sensörlerle donatılmış bilimsel olarak optimize edilmiştir, bu da biyolojik çeşitliliğin, enerji tasarrufunun ve insan güvenliğinin korunmasına yardımcı olur.
Eğer bu tür yaklaşımları kendi bölgenizde uygulamak istiyorsanız, hem yerel departmanlarla hem de uluslararası veri işleme platformlarıyla işbirliği yapmanız önerilir. Şimdi bu teknolojiyi deneyimleyin ve güvenli bir gelecek için birleşelim!
