Dar bant nesnelerin interneti teknolojisi kullanan orman yangın riski tespiti ve uyarı sistemi
Forest fire risk detection and warning system using narrowband internet of things
Yazar: MEHMET OKTAY GÜVEN
Danışman: PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Mobil internet = Mobile internet ; Nesnelerin interneti = Internet of things

Özet:
Ormanlar, su rejimini düzenleme, toprak koruma ve çevre kirliliğini önleme gibi hayati fonksiyonlarının yanında, biyolojik çeşitliliğin korunmasındaki yeri de son derece önemli olan vazgeçilmez doğal kaynaklarımızdır. Ormanların yönetimine dair en önemli konu, doğal veya beşeri nedenlere bağlı olarak yangından dolayı meydana gelen tükenmedir. İnsan ve çevresel faktör kaynaklı orman yangınları doğal yaşamı, ekolojik dengeyi ve bizzat insan yaşamını tehdit etmektedir. Orman yangınlarının tespiti ve önlenmesi, birçok ülkenin karşılaştığı gerçek bir sorundur. Türkiye'de 1988 ile 2017 arasında 63724 orman yangını kayıt edilmiş ve 319.848 ha'lık alanın yandığı gözlemlenmiştir.
Yangın tehlikesi genel olarak, yangın çıkabilecek yerlerdeki sabit ve değişken çevre faktörlerinin (topografik özellikler, yanıcı madde özellikleri ve hava halleri) durumları ile açıklanır. Yangın tehlikesini etkileyen faktörlere bağlı olarak, mevcut şartlar altında oluşabilecek muhtemel bir yangın potansiyelinin belirlenmesi Yangın Tehlike Oranı olarak tanımlanır. Orman yangınlarıyla mücadelede bilinmesi gereken en önemli konulardan birisi, bir yerdeki yangın çıkma olasılığı ile çıkan bir yangının nasıl bir davranış sergileyeceğidir. Yangın çıkma olasılığını ve sergileyeceği davranışı belirleyen faktörlerin başında sıcaklık, bağıl nem, toprak nemi, rüzgar yönü ve hızı gelmektedir. Yangın risk tespiti yöntemlerinde en çok kullanılan yöntemler meteorolojik risk indeksleridir. Ayrıca toprak neminin, bitkilerin aktif bir şekilde büyüdüğü vejatasyon mevsimi boyunca orman yangınlarının oluşmasında önemli bir faktör olduğu görülmüştür.
Orman yangını tespiti birçok ülkede temel bir sorun olduğundan, orman yangınlarını izlemek için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. En geleneksel yöntemlerden biri, yüksek noktalarda bulunan gözetleme kuleleridir. Teknolojinin gelişmesi ve algılayıcı maliyetlerinin azalması ile birden fazla algılayıcı kaynağının kullanılması, erken yangın algılama sistemlerinin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Örnek olarak telsiz algılayıcı ağlar ile sıcaklık, nem, basınç, duman ve güneş ışınımı gibi farklı türdeki verileri toplamak ve iletmek mümkündür.
Bu tezde, orman yangınlarının erken tespit edilebilmesi için sıcaklık, bağıl nem ve ölü toprak örtüsü nemini ölçebilen ve arazi şartlarında düşük güç tüketimi ile çalışabilecek akıllı algılayıcılardan oluşan, yüksek hizmet kalitesi ve düşük gecikme süresi sunan NB-IoT teknolojisini kullanan bir ağ sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemden alınan ve orman yangınlarının başlangıcında önemli rol oynayan hava sıcaklığı ve bağıl nem parametrelerinden oluşturulmuş meteorolojik yangın riski indeksi formülü ile yangın tespiti yapılmıştır. Yangın riski indeks değerleri ve Bollinger bantları metodunun kullanılmasıyla erken yangın tespiti yapılabildiği görülmüştür. Geliştirilen sistemin kontrollü yangın alanı testi ve güvenilirlik testi hata oranı sonuçlarına bakıldığında başarılı bir şekilde çalıştığı görülmüştür.
İlerleyen çalışmalarda sistemimiz tarafından toplanan veriler ile orman yangın riskini etkileyen toprak türü, rüzgar ölçümleri gibi diğer faktörler dahil edilerek kapsam genişletilebilir.

Abstract:
Forests are our natural resources that are significantly important for saving the biological diversity besides their functions such as regulation of water regime, soil conservation, and preventing environmental pollution. The most significant issue about forest conservation is the extinction caused by the fire resulting from natural forces or human acts. Natural fire disasters cause many injuries and deaths every year. For instance, in Turkey, almost 63724 forest fires were registered between 1988 and 2017 which destroyed about 319.848 hectare of forest. Wildfires caused by humans or environmental factors threaten the natural life, ecological balance and especially human life. The risk of fire is generally linked anthropogenic causes, vegetation, topography and weather.
The most important issue that must be acknowledged to manage wildfires is the possibility of a fire in a specific area and the possible behavior of the fire in that specific area. Temperature, relative humidity, soil humidity, wind direction and fire spread speed are the primary factors that determine the fire possibility and behavior. Therefore, early detection of forest fires is the most important issue for firefighters. Since forest fire monitoring and detection is a major problem in many countries, various techniques have been developed to monitor forest fires. Traditionally, observation towers at high points are used to monitor wildfires. With the invention of new technologies such as; charge-coupled device cameras, infrared detectors, satellite systems and UAV-based imaginary, forest fire monitoring and methods are increased. Additionally, using wireless sensor networks make it possible to collect and transmit different types of data such as temperature, humidity, pressure, smoke and solar radiation.
In this study, we propose to develop a network system using narrowband Internet of Things (NB-IoT) technology, which provides high quality of services and low latency, consisting of smart sensors that can collect required data with low power consumption in the harsh geographical conditions. The Internet of Things, named as IoT, is helping industries to connect anything with everything virtually. The evolution of the IoT means that there is an urgent need for a low power way to connect thousands of devices in field. Different technologies have been developed to fulfil low power wide area (LPWA) requirements. NB-IoT is a new radio access technology which reuses technical components from LTE to facilitate operation within an LTE carrier. NB-IoT supports three modes of operation such as stand-alone, in-band, and guard-band, to support maximum flexibility of deployment. It offers long range and power efficiency solution with low prices. NB-IoT operates in a narrow spectrum that helps to support extreme coverage and high uplink capacity. The 200 kHz is divided into channels as narrow as 3.75 kHz during narrow spectrum deployment. In addition to coverage enhancements, it is designed to offer low latency communication with long battery lifetime. Finally, NB-IoT has been designed to support of Massive Number of Devices.
To identify the current possibility of a fire by looking the natural and other factors causing a fire is defined as Fire Risk Index. The meteorological risk index is the simple and practical method based on relative humidity and temperature values to identify fire risk. Besides, it is observed that soil types, soil moisture, precipitation wind direction and speed is a significant factor causing wildfires in growing seasons.
In this thesis, to detect wildfires early, a network has been developed with NB-loT technology, which consists of smart sensors to measure temperature, relative humidity and soil moisture besides providing high quality of services, low latency with low power consumption. NB-IoT circuit is placed into a bird nest to collect soil moisture, relative humidity, temperature, location information and NB-IoT signal strength. Bird nest can harvest solar energy and self-sufficient to run the NB-IoT circuit. The IoT data is stored by cloud-based IoT manager and be subject to analysis and real-time alerts. Fire risk detection has been succesfully performed by using the formula of meteorological fire risk index with evaluation of temperature and relative humidity values that are provided by system. Fire risk index values and Bollinger bands were used to determine early fire detection. Considering the controlled fire enviroment and system verification tests, it has been seen that the developed system works succesfully with very low error rate.
For the future work, sensor types can be extended to assess fire risk more realistic. Furthermore, the data collected by our system can be extended with other fire factors such as soil type, precipitation wind direction and speed.