Yazar "Aslan, İlyas" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Deep learning-based classification of mature and immature lavender plants using UAV orthophotos and a hybrid CNN approach
    (Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2023) Aslan, İlyas; Polat, Nizar
    The classification of vegetation types worldwide plays a significant role in studies involving remote sensing. This method, used notably in agriculture, aids producers in devising more efficient agricultural management models. It relies on satellite and aircraft technologies to analyze agricultural lands. Nevertheless, the recent emergence of unmanned aerial vehicles (UAVs) has introduced faster and more cost-effective alternatives to traditional satellite and aircraft systems. These UAVs provide higher resolution images, leading to a shift in remote sensing practices. For deep learning in UAV-based image classification, convolutional neural network (CNN) techniques are commonly employed due to their advantageous features and exceptional extraction capabilities. This study proposes a hybrid approach based on CNN, combining 2D depthwise separable convolution (DSC) with a conventional 2D CNN and a Squeeze-and-Excitation network (SENet). The inclusion of SENet aims to boost classification performance without significantly increasing the overall parameter count. By integrating 2D DSC, computational costs and the number of trainable parameters are notably reduced. The multipath network structure’s core purpose is to amplify the extracted features from UAV-derived images. The effectiveness of this multipath hybrid approach was evaluated using an orthophoto from Harran University’s campus captured by a UAV. The primary goal was to distinguish between mature and immature lavender plants. The results indicate a high accuracy, with immature lavender plants classified at 99.77% accuracy and mature lavender plants at 95.15% accuracy. These findings from experimental studies demonstrate the high effectiveness of our hybrid method in identifying immature lavender plants.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Farklı veri kaynaklarından üretilen 3B modellerin kıyaslanması; Diyarbakır Ulu camii Musalla taşı ve Güneş saati örneği
    (Mersin University, 2022) Aslan, İlyas; Kalaycı, Enis; Tektaş, Yunus
    Teknolojinin gelişimi ile birlikte tarihi eserlerin aslına uygun şekilde ileriye dönük olarak kullanılması büyük önem arz eder. 3 boyutlu modelleme işlemlerinde birçok teknik kullanılmaktadır. Apple iPhone 13 Pro, verilerini iki farklı yöntemle belgeleyebilen güçlü bir el bilgisayarıdır. Bu çalışmada iki farklı yöntem kullanılmıştır. Birinci yöntemde iPhone'un yersel lazer tarama ile Lidar sensörü kullanılmış, ikinci yöntemde ise iPhone'un fotoğraf özelliği ile yersel fotogrametri kullanılmıştır. Her iki yöntem de gerçek dünyadaki nesneleri veya ortamları analiz etmek, şekiller ve renkler hakkında veri toplamak için kullanılabilmektedir. Toplanan verilerin analizi için dijital üç boyutlu nokta bulutları oluşturulmuştur. Bu çalışmada Diyarbakır ilinin Merkez Sur ilçesine bağlı Ulucamii avlusunda bulunan tarihi güneş saati ile musalla taşının modellenmesi konu edinilmiştir. Her iki obje İphone 13 pro lidar sensörü ile tarandıktan sonra, İphone 13 pro kamerası ile de fotoğraf çekilmiştir. Ayrı ayrı 3 boyutlu modellemeleri oluşturulmuştur. Lidar modellemesi için Cloud compare, yersel fotogrametri modellemesi için de Agisoft yazılımı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldıktan sonra, fotogrametri ile elde edilen verilerin lidar ile orta çıkan sonuçlardan daha doğru daha güvenilir olduğu tespit edilmiştir.