Orman yangınlarının iha sürüleriyle erken tespiti için kapsama planlama algoritmalarının değerlendirilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞABAN AYVAZ

Danışman: ERDEM ARSLAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, erken orman yangını tespiti görevini görev planlama hiyerarşisi içinde Kapsama Planlama (CPP) ve Çoklu İHA Kapsama Planlama (mCPP) çerçevesinde ele almaktadır. Erken tespitte operasyonel başarı; yanabilir alanların sistematik taranması ve yeniden ziyaret süresinin düşürülmesi hedeflerinin zaman/mesafe/manevra kısıtları altında sürdürülebilmesine bağlıdır. Bu çalışma, geniş alanların sürekli gözetlenmesine elverişli sabit kanatlı İHA'lar için farklı mCPP bölütleme ve CPP rota üretimi yöntemlerini karşılaştırmaktadır. Çalışma kapsamında MATLAB tabanlı bir simülasyon ve değerlendirme altyapısı geliştirilmiştir. Deneyler, kontrollü sentetik senaryolar (orman parçalılığı, nehir/su bariyeri, yerleşim/engel yoğunluğu) ve ESA WorldCover 2021 tabanlı gerçek arazi örtüsü haritaları üzerinde yürütülmüştür. Gerçek haritalar için maskeleme/filtreleme ön-işleme uygulanmış; ayrıca İHA sayısı değişiminin etkisi incelenmiştir. Her senaryoda 7 mCPP ve 5 CPP yaklaşımı birlikte değerlendirilerek harita başına 35 algoritma çifti, altı metrikle nicelleştirilmiştir: toplam yol uzunluğu, görev süresi, dönüş sayısı, tekrar tarama oranı, kapsama oranı, iş yükü dengesidir. Bulgular, tek bir yöntemin tüm senaryolarda sürekli üstün olmadığını; performansın harita topolojisine, çevresel kısıtlara, filtreleme düzeyine ve filo büyüklüğüne duyarlı biçimde değiştiğini göstermektedir. Bu nedenle yöntem seçimi, "tek bir en iyi" yerine özellikle görev süresi–tekrar tarama–dönüş maliyetleri ile iş yükü dengesi birlikte gözetilerek yapılmalıdır.