Yandan Taramalı Sonarla Deniz Tabanı Haritalaması ve Sınıflandırması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: İbrahim ÜNALMIŞ
Danışman: Nilhan Kızıldağ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.