Coğrafyada yapay zeka uygulamaları: YOLO V3 ile gerçek zamanlı kayaç tespit uygulaması örneği
Artificial intelligence applications in geography: Example of real time rock detection application with YOLO V3
Yazar: SÜLEYMAN SİNAN YASAK
Danışman: PROF. DR. SEVİL SARGIN
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Coğrafya = Geography
Dizin: Coğrafya = Geography ; Derin öğrenme = Deep learning ; Kayaçlar = Rocks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Coğrafya tarih boyunca bir gelişim ve değişim içerisinde olmuştur. Öncelikle insanlar çevresinde gelişen coğrafi olguları tasvir etmiştir. Ardından coğrafi tasvir yerini coğrafi bilgi ve analize bırakmıştır. Teknolojinin hızlı gelişimi sayesinde coğrafi bilgi üretim ve analizi artık bilgisayar ortamına taşınmıştır. Nitekim coğrafi bilgi sistemleri ve ona veri sağlayan GPS, uzaktan algılama gibi teknolojiler, coğrafi araştırmalarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Bu gelişim ve değişimin son halkası ise yapay zekâdır. Genel olarak insana özgü düşünme, analiz etme, sonuç çıkarma ve karar verme gibi yeteneklere sahip bir sistem olan yapay zekâ, günümüzde birçok bilim ve sektör tarafından kullanılmakta ve kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Coğrafyada da yapay zekâ etkisini gün geçtikçe artırarak günümüzde çeşitli uygulamalar ile akademide yer bulmaktadır. Coğrafya ve yapay zekâ arasındaki ilk temastan bugüne kadar geçen kırk yıllık sürecin özellikle son on yılında, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zekânın hızında büyük iyileşmeler olmuş ve bu gelişmeler coğrafi uygulamalara da yansımıştır. Bu tez çalışmasında ise coğrafyanın alt dalları ile ilgili yapay zekâ uygulamalarını coğrafi bakış açısıyla değerlendirmek ve nesne tespiti algoritmaları kullanarak çeşitli kayaçların tespitini gerçekleştirmek amaçlanmıştır. Bu araştırmada birçok yöntem kullanılmıştır. Öncellikle literatür taraması ile elde edilen kaynaklar coğrafyanın alt dallarına göre tasnif edilerek incelenmiş, ardından arazide spesifik kayaçlar seçilmiş, son aşamada bu kayaçların internet ortamındaki fotoğrafları kullanılarak, derin öğrenme algoritması olan YOLO V3 ile eğitilmiş ve gerçek zamanlı olarak tespiti sağlanmıştır.
Genel olarak coğrafi yapay zekâ uygulamaları coğrafyacılardan ziyade diğer bilim dallarındaki araştırmacılar tarafından yapılmaktadır. Günümüzde yapay zekânın eğitimi konusunda atılacak adımlar ile birlikte gelecek yıllarda, coğrafyacılar yapay zekâ yöntemini kullanarak güçlü bir şekilde coğrafi araştırmalar yapabilir hale gelecektir.

Abstract:
Geography has been in a development and change throughout history. First of all, people described the geographical phenomena around them. Then, geographical description gave way to geographical information and analysis. Thanks to the rapid development of technology, geographical information production and analysis has now been transferred to the computer environment. As a matter of fact, geographic information systems and technologies such as GPS and remote sensing that provide data to it have been widely used in geographical research. The last link of this development and change is artificial intelligence. In general, artificial intelligence, which is a system with human-specific abilities such as thinking, analyzing, drawing conclusions and making decisions, is used by many sciences and sectors today, and its use is becoming increasingly common. Increasing the effect of artificial intelligence in geography day by day, it finds a place in academia with various applications today. Especially in the last ten years of this forty-year period, which has passed since the first contact between geography and artificial intelligence, there have been great improvements in the speed of artificial intelligence with the development of technology, and these developments have also been reflected in geographical applications. In this thesis, it is aimed to evaluate the artificial intelligence applications related to the sub-branches of geography from a geographical perspective and to detect various rocks by using object detection algorithms. Many methods were used in this study. First of all, the sources obtained by literature review were classified according to the sub-branches of geography, then specific rocks were selected in the field, and in the last step, these rocks were trained with YOLO V3, a deep learning algorithm, using the photos on the internet, and they were detected in real time.
In general, geographical artificial intelligence applications are made by researchers in other disciplines rather than geographers. Today, with the steps to be taken in the education of artificial intelligence, geographers will be able to conduct geographical researches using artificial intelligence method in the coming years.