Yapay sinir ağları ve K-en yakın komşu algoritması ile toprak çeşitliliğinin belirlenmesi
Determination of soil diversity with artificial neural networks and k nearest neighbor algorithm
Yazar: ERAY DENİZ
Danışman: PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yer yüzeyinde gömülü yapıların tespiti için kullanılan yöntemlerden yere nüfuz eden radar (YNR)  sistemleri başlıca askeri ve sivil alanlar olmakla birlikte birçok farklı alanda da kullanımı yaygın bir şekilde görülmektedir. YNR'ler manyetik dalganın iletilmesiyle birlikte yansıyan dalgaların algılaması ile tarama gerçekleştirirler. YNR'lerin bilgisayar ortamında modellemesi amacıyla geliştirilen gprMax, açık kodlu bilgisayar yazılımı olarak tasarlanmıştır. GprMax programının ürettiği A, B ve C tarama modelleri bulunmaktadır. Yere nüfuz eden radar sistemlerinde yer alan antenlerinin sabit bir konumdayken aldığı tek bir tarama modellemesinden elde edilen veriye A-tarama görüntüsü, A-taramaların farklı konumlardayken topladıkları kesitlerin toplamına ise B-tarama görüntüsü ifadeleri kullanılmaktadır. Yer yüzeyine gömülü bir yapının ya da herhangi bir cismin sınıflandırılması için az sayıda sınıflandırma örneklemesiyle birlikte bir nesnenin kategorisini doğru sınıflandırmak mümkün olmamaktadır. Başarı oranı yüksek bir sınıflandırma elde etmek için farklı eğitim örneklemelerine ihtiyaç duyulmaktadır. Toprak türünün (Ör: kuru kum) yapısına uygun başarılı bir sınıflandırıcı eğitimi gerçekleşse bile toprağın türündeki değişim sınıflandırıcının başarısız olmasına neden olabilir. Bu sonuç itibari ile çalışmada elde edilecek sınıflandırma türünde birçok veri türüyle birlikte (Ör: kuru kum, ıslak kum, nemli kum) kullanılıp eğitilmiştir. Bu çalışmada gprMax yazılımı yardımı ile yapay sinir ağları (YSA) ve K en yakın komşu algoritması ile modellemeler oluşturularak, tek bir toprak türünün sınıflandırmanın başarısız bir sınıflandırma türü olacağı ancak veri çeşitliliğinin artması sonucunda sınıflandırmanın daha iyi sonuçlar üretebileceği görülmüştür. 
Tez çalışması kapsamında kullanılan YSA ve k-NN modellemelerinde 3000 adet gprMax B-görüntüsü Matlab aracılığıyla analiz edilerek sonuçları girdi olarak kullanılmıştır. YSA modellemelerinde en uygun mimarinin belirlenmesi amacı ile istatiksel analizler gerçekleştirilmiştir. Bu analizde elde edilen veriler üç farklı eğitim ve test kategorisine ayrılmış, her bir kategori içinde üç farklı katman çeşidi bu katmanlar içinde ise üç farklı öğrenme algoritması, iki farklı aktivasyon fonksiyonu ile farklı sayılarda nöronlar kullanılarak modellemeler gerçekleştirilmiştir. K-NN modellemelerinde ise üç farklı veri seti ve tahmin olarak kategoriye ayrılmış,  her bir kategori içinde beş farklı k komşuluk değeri belirlenmiştir. 270 adet farklı YSA modellemesi ile 15 farklı k-NN mimarisi arasında istatiksel analiz ve değerlendirmeler ile performans sonuçları karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: GprMax, Yere nüfuz eden radar, Yapay sinir ağları, k En Yakın Komşu Algoritması

Abstract:
Ground penetrating radar (GPR) systems, one of the methods used for the detection of buried structures on the ground surface, are mainly used in military and civilian areas as well as in many different areas. GPRs perform scanning by detecting the reflected waves along with the transmission of the magnetic wave. Developed for the modeling of GPRs in a computer environment, gprMax is designed as open-source computer software. There are A, B and C scanning models produced by the GprMax program. A-scan image is used for the data obtained from a single scan modeling when the antennas in ground penetrating radar systems are in a fixed position, and B-scan image expressions are used for the sum of the sections collected by A-scans when they are in different positions. It is not possible to classify the category of an object correctly with a small number of classification examples for the classification of a structure or any object buried on the ground surface. Different training samples are needed to obtain a classification with a high success rate. Even if a successful classifier training takes place in accordance with the structure of the soil type (e.g dry sand), a change in the type of soil may cause the classifier to fail. As a result, the classification type to be obtained in the study was used and trained with many data types (e.g dry sand, wet sand, moist sand). In this study, by creating models with artificial neural networks (ANN) and K nearest neighbor algorithm (k-NN) with the help of gprMax software, it has been seen that classification of a single soil type will be an unsuccessful classification type, but classification can produce better results as a result of increasing data diversity. 
In the ANN and k-NN models used within the scope of the thesis, 3000 gprMax B-images were analyzed via Matlab and the results were used as input. Statistical analyzes were conducted in order to determine the most suitable architecture in ANN models. The data obtained in this analysis were divided into three different training and testing categories, and modeling was conducted using three different types of layers within each category and three different learning algorithms, two different activation functions, and different numbers of neurons in these layers. In K-NN models, on the other hand, three different data sets and predictions were categorized, and five different k neighborhood values were determined in each category. Statistical analysis and evaluations and performance results were compared between 270 different ANN models and 15 different k-NN architectures.

Key Words: GprMax, Ground Penetrating Radar, Artificial Neural Networks, K- Nearest Neighbor Algorithm