Orman yangınlarının görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Determination and classification of forest fire with image processing methods
Yazar: MURAT TOPTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Donanım Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Orman yangınları, orman ekosistemlerinde yıkıcı hasarlara sebep olmaktadır. Bu hasarların uzun süreli etkileri iklim değişikliğine ve kuraklığa neden olabilir. Orman yangınları sadece çevresel zararlara değil ayrıca ülkelerin ekonomik ve sosyal yaşamlarına da zarar vermektedir. Bu zararları en aza indirebilmek için orman yangınlarına erken müdahale etmek gerekir. Orman yangınlarına erken müdahale edebilmek yangının en kısa sürede algılanmasına bağlıdır. Yangının algılanmasında ise hızlı ve doğru uyarı verebilen sistemlere ihtiyaç vardır. 
 Bu tez çalışmasında, görüntü işleme teknikleri kullanılarak yangın erken uyarı sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde orman yangın görüntüleri kullanılarak dumanın algılanması üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Duman, yangın anında alevden önce oluşmaktadır. Bu nedenle dumanın tespit edilmesi yangına erken müdahale de önemli bir rol oynar. Dumanı tespit etmek için dumanın doku ve renk özellikleri kullanılmıştır. Doku özniteliklerinin çıkarılmasında Yerel İkili Örüntüler (LBP) ve Law's Doku Enerji Değerler (LAWS) yöntemleri kullanılmıştır. Renk özniteliklerinin çıkarılmasında ise RGB renk uzayında duman rengini tanımlayan öznitelikler kullanılmıştır. Dumana ait doku ve renk öznitelikleri çıkarıldıktan sonra bu öznitelikler, Destek Vektör Makinaları (SVM), Yapay Sinir Ağı (ANN) ve k-En Yakın Komşu (KNN) sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen başarılar gösterilmiş ve kıyaslanmıştır.

Abstract:
Forest fires cause destructive damage in forest ecosystems. The long-term effects of these damages can lead to climate change and drought. Forest fires damage not only environment but also economic and social life of countries. In order to minimize these damages, forest fires should be take into control of early time. Early control of forest fires depends on the detection of the fire as soon as possible. There is a need for fast and accurate warning systems for fire detection.
In this thesis, early warning system is designed by using image processing techniques. In this designed system, a study was carried out on the detection of smoke by using forest fire images. Smoke occurs before the flame at the time of fire. Therefore, early detection of smoke plays an important role in the detection of forest fire. Texture and color characteristic of smoke were used to detect smoke. Local Binary Patterns (LBP) and Law's Texture Energy Values (LAWS) method were used for the extraction of texture features. In the extraction of color features, the features that define the smoke color in RGB color space are used. After the texture and color features of the smoke were extracted, these features were classified by using Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Network (ANN) and k-Nearest Neighbor (KNN) classifiers. Achievements obtained as a result of classification are shown and compared with each other.