Veri Birleştirme Tabanlı Orman Yangını Önleme ve Yönetim Sistemi

Year 2008, Volume: 11 Issue: 2 - Volume: 11 Issue: 2, 99 - 108, 01.06.2008

Çetin Elmas Yusuf Sönmez

Abstract

Ülkemiz ormanlarının büyük bir bölümü üzerinde bulunduğu coğrafya ve sahip olduğu iklim özellikleri sebebi ile yoğun bir yangın tehdidi altında bulunmakta ve her yıl çeşitli sayıda orman yangını sonucu önemli ölçüde orman varlığı zarar görmektedir. Orman yangınlarından dolayı meydana gelen zararı azaltmanın en etkili yolu, koruyucu önlemlerin yanı sıra yangını hızlı bir şekilde tespit ve ona müdahale etmektir. Ülkemizdeki mevcut orman varlığını korumak amacıyla bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) temelli çok algılayıcılı veri birleştirmesi kullanılarak bir Orman Yangını Önleme ve Yönetim Sistemi (ORYÖS) geliştirilmiştir. ORYÖS orman yangını tehlike durumu derecelendirmesi yaparak olası bir yangının önceden tahminini yapmakta, çıkan yangınları otomatik olarak tespit etmekte ve yangının yayılma hızı hakkında tahminde bulunmaktadır. Bu sayede ORYÖS yangından önce, başlangıç anında ve yangın süresince, yangını önleme ve mücadele için en doğru stratejilerin geliştirilmesine yardımcı olmaktadır.

Keywords

Veri birleştirme, yapay zekâ, orman yangını tahmini, orman yangını tespiti

Enhancing The Data Fusion Based Forest Fire Preserving And Management System

Abstract

A great part of Turkey’s Forest is threatened by fires due to geographical position and climatic characteristic of their location. Hence, largely forest being is suffered from fires every year. The most effective way to get rid of the damage happened by fires is not only protective measures but also detection fires and interference rapidly to them. In this study, a Forest Fire Preserving and Management System (FPMAS) is enhanced using Artificial Neural Networks (ANN) based data fusion techniques so as to preserve exist forest being of Turkey. The FPMAS predictions forest fires grading the risk of fire, detections automatically and estimates the spread of them. Thus, it facilitates the determining of the best strategies for prevention and suppression of fires when before, initially and during the fire

Keywords

Data fusion, artificial intelligence, forest fire prediction, forest fire detection