Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 9
 Görüntüleme 22
Derin öğrenmeye dayalı orman yangını tahmin modeli geliştirilmesi ve Türkiye yangın risk haritasının oluşturulması
2022
Dergi:  
Ormancılık Araştırma Dergisi
Yazar:  
Özet:

Orman yangınları doğal hayatı, biyolojik ekosistemi tehdit eden ve ormancılık faaliyetlerini sekteye uğratarak ekonomik kayıplara neden olan ana sorunlardan birisidir. Yangınlar bitki örtüsü, su ve hava gibi doğal kaynakların zarar görmesine veya tamamen yok olmasına neden olabilir. Ayrıca ormanların çevresinde bulunan yerleşim veya tarım alanlarına da hasar vererek can ve mal kayıplarına sebep olabilir. Bu yüzden orman yangınlarıyla mücadele edilmesi ve tahribatın asgari düzeye indirilmesi için kaynakların kullanılmasında doğru kararların verilmesi ve etkili planlamaların yapılması önem arz etmektedir. Bu çalışmada orman yangınlarıyla mücadelede kullanılmak için Orman Yangını Analiz Tahmin (OYAT) modeli oluşturulmuştur. OYAT resmi kaynaklardan elde edilen bitki örtüsü, iklim değişiklikleri, beşeri etmenler ve daha önceki yangın verilerine dayandırılarak geliştirilmiştir. Bu veriler derin öğrenme tekniği ile işlenerek OYAT modeli oluşturulmuştur. OYAT kullanılarak, analiz edilen veriler ile orman yangını tahmini yapılır ve bölgesel yangın risk haritası elde edilir. OYAT coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ile uyumlu çalışabilmesi sayesinde kolay kullanıma sahip, dinamik veriler ile güncellenebilen ve görselleştirilerek saklanabilen bir yapıya sahiptir. Türkiye’deki 2013-2019 yılları arasındaki orman yangını verileri OYAT modelinin değerlendirilmesinde kullanılmıştır. OYAT ile oluşturulan risk haritalarının %98 doğruluk oranına sahip olduğu gözlenmiştir. İzleyen yıllarda veri havuzunun büyümesiyle birlikte, OYAT modelinin yangın önleme için yapılacak planlamalarda daha verimli ve başarılı olacağı öngörülmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Developing A Forest Fire Prediction Model Based On Deep Learning and Forecast A Fire Risk Map Of Turkey
2022
Yazar:  
Özet:

Forest fires are one of the main problems that cause economic losses by threatening natural life and biological ecosystem by disrupting forestry activities. Fires can cause damage to the natural sources like vegetation, water and air, or completely eradicate them. They can also cause loss of life and property by damaging the residential areas and cultivated areas around the forests. Therefore, it is important to make the right decisions and make effective planning on using these resources in order to reduce the risk of forest fires and minimize destruction. In this study, Forest Fire Analysis Forecasting (OYAT) model has created to be used in the fight against forest fires. OYAT has built based on previous fires, vegetation, climate changes and human factors datasets obtained from official sources. OYAT has created by processing these datasets with deep learning techniques. By using OYAT, forest fires can be predicted and a regional fire risk map can be forecasted with analyzed datasets. By its compatibility with geographic information systems (GIS), OYAT has a structure that is easy to use, can be updated with dynamic data, and can be visualized and stored. Forest fire data in Turkey between 2013 and 2019 has used for evaluation OYAT. The maps created with OYAT, have got 98% successful ratio. With the growth of the datasets in the following years, it has predicted that OYAT model will be more efficient and successful in planning for fire prevention.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler












Ormancılık Araştırma Dergisi

Alan :   Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 204
Atıf : 362
2023 Impact/Etki : 0.375
Ormancılık Araştırma Dergisi