Yandan taramalı sonarla deniz tabanı haritalaması ve sınıflandırması
Seabed mapping and classification using side-scan sonar
Yazar: İBRAHİM ÜNALMIŞ
Danışman: DOÇ. DR. NİLHAN KIZILDAĞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı / Deniz Jeolojisi ve Jeofiziği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Deniz Bilimleri = Marine Science ; Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering ; Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering

Özet:
Deniz bilimleri, sualtı arkeolojisi, çevresel izleme gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılan yandan taramalı sonar, deniz tabanı üzerindeki doğal ve yapay nesneleri akustik olarak görüntülemek için kullanılan bir uzaktan algılama teknolojisidir. Antik çağdan modern zamanlara kadar batmış gemileri tespit edip haritalamak, denizel habitatı görüntüleyerek sınıflandırmak, deniz tabanının jeomorfolojik özelliklerini belirlemek, kum hareketlerini inceleyerek oşinografik bilgi elde etmek, kablo ve boru hatlarını görüntülemek gibi birçok kullanım alanı bulunmaktadır. Deniz tabanındaki küçük nesneleri bile gösteren yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmesi, geleneksel yöntemlere kıyasla büyük alanları hızlı bir şekilde taraması, otonom sualtı araçları gibi çeşitli platformlara monte edilebilmesi ve gerçek zamanlı veri sunması açısından büyük avantaja sahiptir. Ayrıca, açık deniz enerji sektörünün büyümesi ile deniz üstü rüzgar türbini, deniz altı doğalgaz boru hatları ve telekomünikasyon-enerji kablo ağlarının genişlemesi taban yapısını haritalayabilmek için akustik yöntemleri ön planda tutmaktadır. En uygun teknikler ile hızlı ve doğru yüksek çözünürlüklü veriler elde edilmesi, zamandan ve bütçeden tasarruf sağlamaktadır. Sonar cihazının hassasiyeti, sörvey tasarımı, sonar operatörünün uzmanlığı ve veri işlem tekniklerinin doğru uygulanması görüntü kalitesi ve doğru yorumlama için kilit unsurlardır. Bu çalışmada yandan taramalı sonar kullanılarak deniz tabanı özelliklerinin akustik olarak yüksek kalitede görüntülenmesi ve ayırt edilebilmesi için yöntemler tartışılmaktadır. Bu çalışmanın önemi, deniz tabanı jeomorfolojik özelliklerinden batmış gemilere kadar birçok farklı sonar görüntüsünden oluşan veri setinin derlenerek karşılaştırmalı olarak ilk defa literatüre kazandırılmasıdır. Bu veri seti, sonar görüntü kalitesini ve nesne tanımayı artıran geliştirilmiş algoritmaların, deniz tabanı unsurları arasında ayrım yapmayı sağlayan yapay zeka entegrasyonu için yapılacak ileriki çalışmalara temel teşkil edecek niteliktedir.

Abstract:
Side Scan Sonar which is widely used in many fields such as marine sciences, underwater archaeology, environmental monitoring, is a remote sensing technology used to acoustically image natural and artificial objects on the seabed. It has many areas of use such as detecting and mapping sunken ships from ancient to modern times, classifying marine habitats by imaging, determining geomorphological features of the seabed, obtaining oceanographic information by examining sand movements and imaging submarine cables and pipelines. It has great advantages in terms of producing high-resolution images showing even small objects on the seabed, scanning large areas quickly compared to traditional methods, being mounted on various platforms such as autonomous underwater vehicles and providing real-time data. In addition, the growth of the offshore energy sector and the expansion of offshore wind turbines, submarine natural gas pipelines, and telecommunication-energy cable networks prioritize acoustic methods for mapping the bottom structure. Obtaining fast and accurate high-resolution data with the most appropriate techniques saves time and budget. The sensitivity of the sonar device, survey design, expertise of the sonar operator and correct application of data processing techniques are key elements for image quality and correct interpretation. This study discusses methods for acoustically imaging and distinguishing seabed features in high quality using side-scan sonar. The importance of this study is that a dataset consisting of many different sonar images ranging from seabed geomorphological features to sunken ships is compiled and introduced to the literature for the first time in a comparative manner. This dataset will form the basis for future studies to integrate improved algorithms that increase sonar image quality and object recognition with artificial intelligence that enables discrimination between seabed elements.