FOREST FIRE DETECTION SCHEME USING MACHINELEARNING ALGORITHMS AND WIRELESS SENSORNETWORKS

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ALI MAKINE ABDEL-SALAM ALI

Danışman: Metin Öztürk

Özet:

Son yıllarda, orman yangınları çevre ve insan yaşamına risk oluşturan önemli doğal tehditlerden biri olarak ortaya çıkmıştır. Orman yangınları, doğal habitatların tahribatı ve biyolojik çeşitliliğin kaybı gibi çevre üzerinde önemli etkilere sahiptir. Ayrıca, ahşap ve tarımsal ürün kayıpları gibi ekonomik etkilere ve insan yaşamı ile mülke yönelik tehditlere yol açabilirler. Yangınların doğru bir şekilde öngörülmesi, yangınların önlenmesi ve potansiyel hasarın azaltılması için son derece önemlidir. Bu tez, orman yangınlarını tahmin edebilen bir makine öğrenme modeli oluşturmayı amaçlamaktadır ve bu amaçla orman yangınlarıyla ilgili bir veri seti kullanılmaktadır. Veri seti önceden işlenmiş ve eğitim ve test kümelerine bölünmüştür. Eğitim ve test kümeleri, destek vektör makinesi, rastgele orman, karar ağacı ve k-en yakın komşu gibi denetimli makine öğrenme algoritmalarının eğitiminde kullanılmaktadır. Deney birinde, veri setinin tüm öznitelikleri algoritmaları eğitmek için kullanılırken, deney ikiinde yalnızca en önemli öznitelikler seçilerek kullanılmıştır. Deney birinde, rastgele orman ve k-en yakın komşu modelleri 96% doğruluk elde etmiştir. Deney ikiinde ise, destek vektör makinesi ve k-en yakın komşu modelleri 95%'e kadar olan doğruluk oranıyla en etkili bulunmuştur. Denetimli makine öğrenme modelini kullanırken yanlış tahmin olasılığını azaltmak için kablosuz sensör ağları, yangının varlığını doğrulamak ve onaylamak için kullanılmaktadır. Sensör düğümleri veri iletimi ve alımı sırasında enerji tüketir, bu nedenle sensör düğümünün bilgisini ana üniteye iletebilmesi için enerji tüketimi enerji modeli kullanılarak tahmin edilir.