Araştırma Makalesi

YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması

Cilt: 7 Sayı: 14 27 Temmuz 2026
PDF İndir
TR EN

YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması

Öz

Bu çalışmada, tarımsal alanlarda şeftali meyvelerinin otomatik tespiti ve üç boyutlu gerçek dünya konumlarının belirlenmesine yönelik derin öğrenme ve fotogrametri tabanlı bütünleşik bir yöntem sunulmaktadır. İHA ve yer tabanlı kameralarla farklı bakış açıları ve aydınlatma koşullarında elde edilen görüntüler ve açık kaynaklı hazırlanan benzer veri setleri ile zenginleştirilerek oluşturulan veri seti 3463 adet etiket ile YOLOv8 formatında hazırlanmıştır. Bu veri seti ile eğitilen YOLOv8 modeli kullanılarak şeftali meyvelerinin iki boyutlu tespiti görüntüler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Model performansı test verileri üzerinde mAP50 ve mAP50–95 değerleri sırasıyla %84,62 ve %60,33 olarak elde edilmiştir. 2B tespit sonuçları, kamera dış yöneltme parametreleri kullanılarak ışın izleme yöntemiyle fotogrametrik 3B modele aktarılmıştır. Toplam 340 ışından 268’inin mesh yüzeyiyle kesiştiği belirlenmiş, aynı meyveye ait çoklu kesişimler DBSCAN tabanlı kümelenme yöntemiyle elimine edilmiştir. Sonuç olarak, ağaç üzerinde bulunan 14 şeftaliden 13’ü 3B model üzerinde konumlandırılmıştır; tespit edilemeyen meyvenin yoğun yaprak örtüsü nedeniyle görüntülerde görünür olmadığı gözlemlenmiştir. Meyvelerin mekânsal konumları; kullanılan 3B altlık modelin üretim aşamasında ışın demeti blok dengelemesi ve Yer Kontrol Noktaları (YKN) kullanılarak ITRF96 (TM27 direkt olarak referans koordinat sisteminde elde edilmiştir. Önerilen yöntem, literatürde çoğunlukla ayrı ayrı ele alınan 2B nesne tespiti ile 3B mekânsal konumlandırma süreçlerini tek bir otomatik iş akışında birleştirerek, tarımsal ürünlerin uzaysal dağılımının santimetre mertebesinde belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Bu yönüyle çalışma; ürün sayımı, verim analizi ve hassas tarım uygulamaları için yenilikçi, uygulanabilir ve yüksek doğruluklu bir çözüm sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Alami, A. and Remondino, F (2025).: Towards annotation-less semantic segmentation of aerial point clouds, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.
  2. Albayrak E. (2021): Derin Öğrenme ile İHA Görüntülerinden Nesne Tespitinin Yapılması. Yüksek Lisans Tezi, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  3. Ataberdiyev K. (2022) İnsansız Hava Aracı Sistemi ile Çekilen Multispektral Zaman Serisi Görüntüleri ve Makine Öğrenmesi ile Bazı Bitki Türlerinin Sınıflandırılması. Yüksek Lisans Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  4. Atmaca A.Ş. (2024) Derin Öğrenme Yaklaşımıyla Gerçek Zamanlı Görüntüler Üzerinde Tehlikeli Nesne Tespiti. Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  5. Biçgi M. ve Karaca İ.:(2022) Nesne Tespit Algoritması (YOLOv4) Kullanarak Patates Böceğinin (Leptinotarsa decemlineata) (Say) Patates Bitkisi Üzerinde Tespiti ve Populasyon İzleme Olanakları. Turkish Journal of Science and Engineering.
  6. Demo. (2024). Peaches Dataset [Veri seti], 60 Görüntü. Roboflow.
  7. Gülmez F. (2024): İHA ve Yersel Fotogrametri Yöntemlerinin Entegrasyonu ile 3B Bina Modelleme: YTÜ Prototip Laboratuvarı Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  8. Gündüz, T. (2023). Derinlik Kamerası ile Derin Öğrenme Tabanlı Nesne Tespiti. Yüksek Lisans Tezi, İskenderun Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Fotogrametri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

27 Temmuz 2026

Gönderilme Tarihi

22 Aralık 2025

Kabul Tarihi

6 Nisan 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 7 Sayı: 14

Kaynak Göster

APA
Ulaş, C. (2026). YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi, 7(14). https://izlik.org/JA32KF34EC
AMA
1.Ulaş C. YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması. LJAR. 2026;7(14). https://izlik.org/JA32KF34EC
Chicago
Ulaş, Canan. 2026. “YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması”. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi 7 (14). https://izlik.org/JA32KF34EC.
EndNote
Ulaş C (01 Temmuz 2026) YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi 7 14
IEEE
[1]C. Ulaş, “YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması”, LJAR, c. 7, sy 14, Tem. 2026, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA32KF34EC
ISNAD
Ulaş, Canan. “YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması”. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi 7/14 (01 Temmuz 2026). https://izlik.org/JA32KF34EC.
JAMA
1.Ulaş C. YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması. LJAR. 2026;7. Available at https://izlik.org/JA32KF34EC.
MLA
Ulaş, Canan. “YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması”. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi, c. 7, sy 14, Temmuz 2026, https://izlik.org/JA32KF34EC.
Vancouver
1.Canan Ulaş. YOLOv8 Tabanlı 2B Nesne Tespiti ve Işın İzleme Entegrasyonu ile Fotogrametrik Ağaç Modeli Üzerinde Şeftali Meyvelerinin Coğrafi Referanslı 3B Konumlandırılması. LJAR [Internet]. 01 Temmuz 2026;7(14). Erişim adresi: https://izlik.org/JA32KF34EC

Lapseki MYO Uygulamalı Araştırmalar Dergisi ücretsizdir. Yayınlanacak makaleler için herhangi bir ücret talep edilmez