Derin Öğrenme Temelli Kıyı Çizgisi ve Deniz Üstü Buzul Sınıflarının Otomatik Tespiti : Antarktika Örneği


Balık Şanlı F. (Yürütücü), Bayrak O. C., Acar U., Abdikan S., Bayık Ç.

TÜBİTAK Projesi, 2023 - 2025

  • Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
  • Başlama Tarihi: Eylül 2023
  • Bitiş Tarihi: Eylül 2025

Proje Özeti

Buzulların ve buz tabakalarının Dünya'nın iklimini düzenlemeye yardımcı olduğu bilinmektedir, ancak son yıllarda yüzen buz sahanlıklarının kalınlığındaki ve boyutundaki ivmelenen azalmalar iklim üzerinde olumsuz etkileri artırmaktadır. Bu bağlamda buzulların izlenmesi küresel ısınma konusunda alınacak önlemler açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışma ile buz tabakalarını ve okyanusu birbirine bağlayan önemli bir alan olarak Antarktika buz sahanlıkları (ice shelves) incelenecektir. Proje kapsamında ücretsiz olarak sağlanan uydu görüntüleri kullanılarak Antarktika’da Horseshoe Adası ve çevresindeki kıyı bilgileri ile birlikte denizde yer alan buzul ve kıyı bilgisinin tespit edilmesini zorlaştıran buz tabakalarının (ice sheet) da ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Sentinel-1 ve Sentinel-2 uydu görüntüleri ile aynı konumsal çözünürlüğe sahip 10 m çözünürlükteki Antarktika'nın Referans Yükseklik Modeli (REMA) Sayısal Yükseklik Verisi (SYM) indirilip kullanılması planlanmaktadır. 2019-2021 yıllarını kapsayan bölgeye ait optik ve SAR uydu görüntüleri ve SYM girdi verileriyle derin öğrenme mimarileri kullanılarak sınıflandırılacaktır. Dört ayrı sınıf için (deniz, kara, kara-buz, deniz-buz) eğitim ve test olmak üzere birbirinden bağımsız iki veri kümesinde etiketleme yapılacaktır. Test verisi olarak Göktürk-1 kullanılarak doğruluk analizi gerçekleştirilecektir. Ayrıca sonuçlar, Sentinel-2 verileri ve makine öğrenme algoritmaları ile üretilmiş küresel arazi kullanımı verileri olan ESRI Land Cover ve Dynamic World ile karşılaştırılacaktır. SAR ve optik verileri kullanılarak, derin öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi, Horseshoe Adası ve çevresi özelinde ilk kez yapılacaktır. Yine daha önce farklı alanlarda test edilen ESRI Land Cover ve Dynamic World küresel arazi kullanımı verileri Antarktika bölgesinde de test ederek bölgeye ait ilk sonuçlar sunulacaktır. Elde edilecek model ve eğitilmiş verilerin Antarktika’nın farklı bölgelerinde de kullanılabilmesi için GitHub üzerinden paylaşılması planlanmıştır. Böylece hem çalışma alanı hem de farklı alanlar için sonraki çalışmalarda kullanılabilecek altlık bir veri oluşturularak Birleşmiş Milletlerin 13. sürdürülebilir kalkınma hedefi olan İklim Eylemine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.