Karabörk, Hakan
Loading...
Profile URL
Name Variants
Karabörk, H.
Karabork, H.
Karabork, Hakan
Karabork, H.
Karabork, Hakan
Job Title
Email Address
hkarabork@gmail.com
hkarabork@ktun.edu.tr
hkarabork@ktun.edu.tr
Main Affiliation
02.08. Department of Geomatic Engineering
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
2
ZERO HUNGER
1
Research Products
3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
1
Research Products
6
CLEAN WATER AND SANITATION
1
Research Products
7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
1
Research Products
11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
2
Research Products
13
CLIMATE ACTION
1
Research Products
14
LIFE BELOW WATER
2
Research Products
Documents
35
Citations
319
h-index
10
Documents
33
Citations
283
Scholarly Output
23
Articles
14
Views / Downloads
2/0
Supervised MSc Theses
5
Supervised PhD Theses
4
WoS Citation Count
30
Scopus Citation Count
43
WoS h-index
3
Scopus h-index
4
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
1.30
Scopus Citations per Publication
1.87
Open Access Source
12
Supervised Theses
9
Google Analytics Visitor Traffic
| Journal | Count |
|---|---|
| Turkish Journal of Geosciences | 3 |
| Turkish Journal of Remote Sensing | 2 |
| Engineering Research Express | 1 |
| Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi | 1 |
| International Journal of Environment and Geoinformatics | 1 |
Current Page: 1 / 3
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
23 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 23
Doctoral Thesis Bafa Gölü için Uzaktan Algılama Teknikleri ile Siyanobakterilerin Tespiti, İzlenmesi, Zamansal Analizi ve Göle Ulaşan Kirletici Yükleriyle İlişkisinin Değerlendirilmesi(Konya Teknik Üniversitesi, 2023) Kırtıloğlu, Elif; Karabörk, HakanSiyanobakteriyel zararlı alg oluşumları (CyanoHABs) insan ve çevre sağlığı üzerinde ciddi zarar verici etkilere sahiptir. İç sularda farklı türlerde alg patlamalarına neden olan faktörler yıllardır araştırılmaktadır. Artan kanıtlar, küresel iklim değişikliğinin, kontrolsüz kentleşmenin, artan besin yüklemesinin ve düzensiz akış rejimlerinin, CyanoHAB'ların artan sıklığına, şiddetine, kapsamına ve daha geniş coğrafi dağılımına katkıda bulunduğunu göstermektedir. Su kütlelerindeki pigment konsantrasyonlarının izlenmesi ve tahmin edilmesi, erken müdahalede veya önleme yöntemlerinin araştırılmasında kritik bir role sahiptir. Geleneksel izleme teknikleri son derece doğru olmasına rağmen, mekânsal ve zamansal kapsam açısından büyük ölçüde yetersizdir. Geleneksel yöntemin aksine, uzaktan algılama tabanlı yöntemler, mükemmel zamansal ve mekânsal kapsama sahiptir. Gelişmekte olan ve veri temininde sıkıntı yaşanan bölgelerde idealdir. Birleşmiş Milletler Çevre Programı'na (UNEP) göre iklim değişikliğinin sıcak noktası olan Akdeniz Bölgesi'nde yer alan Bafa Gölü, yıllardır CyanoHAB ve kirlilik sorunlarıyla mücadele etmektedir. Ege Bölgesi'nin en büyük gölü olan Bafa, Türkiye'nin önemli sulak alanlarından biridir. Göl hidrolojik projelerle korunmaya çalışılmaktadır. Bafa Gölü, su yönetimi açısından önemli bir nehir havzası olan Büyük Menderes Nehri Havzası'nda (BMN) yer almaktadır. BMN havzası çok sayıda baraj ve sulama yapıları ile hidrolojik olarak yoğun düzenlenmiş, aynı zamanda tarımsal ve endüstriyel kirlilik yükü baskısı altındaki bir havzadır. Bu tez çalışmasının odak noktası, BMN'nin oluşturduğu sığ bir alüvyon set gölü olan Bafa'daki CyanoHAB'ların izlenmesi ve sebeplerinin araştırılmasıdır. 2013, 2014, 2018 ve 2019 yıllarında yerinde ölçülmüş klorofil-a (Chl-a) değerleri ile Landsat-8 OLI Rrc RED, Blue/Green, Rrc SWIR ve Floating Algae Index (FAI) bant/endeksleri kullanılarak, bir rastgele orman algoritması Chl-a (Random Forest Chl-a, RFchl-a) tahmin modeli oluşturulmuştur. Modelde sırasıyla kalibrasyon ve doğrulama için Karesel Ortalama Hata (KOH) 18,10 ve 14,25 µg/L ve normalleştirilmiş KOH yüzdeleri olarak (%KOH) %15,8 ve %29,2 değerleri elde edilmiştir. CyanoHAB eğilim ve frekans değerlerinin belirlenmesi amacıyla Landsat-8 OLI sensörlerinden 2013-2019 yılları arasında bir RFchl-a zaman serisi oluşturulmuştur. CyanoHAB'a sebep olabilecek hidroloji, sediment, nütrient yükleri gibi çevresel faktörler ve meteorolojik çıktılar, ayrıntılı bir havza ölçekli Soil and Water Assessment Tool (SWAT) modelinden elde edilmiştir. Model 2010-2013 yılları için kalibre edilmiş ve 2014-2019 yılları için doğrulanmıştır. Kalibrasyonda akış verileri için R2 (coefficient of determination) 0,64-0,92, NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) 0,63-0,82, sediment verileri için, R2 0,55-0,82, NSE 0,33-0,67, nütrient verileri için R2 0,59-0,79, NSE -1,55 – 0,50'dir. Doğrulama da ise bu değerler akış verileri için R2 0,57-0,97, NSE 0,54-0,92, sediment verileri için, R2 0,66-0,81, NSE 0,10-0,79, nütrient verileri için R2 0,40-0,77, NSE -0,51-0,71 olmuştur. SWAT modeli ve RFchl-a zaman serilerinin birlikte değerlendirilmesi ile elde edilen sonuçlar, RFchl-a değerlerini etkileyen parametrelerin mevsimsel olduğunu göstermiştir. Kurak-sıcak dönemde RFchl-a ile anlamlı korelasyon bulunan parametreler (Pearson korelasyon katsayısı) evapotranspirasyon (0,60), toprak su içeriği (0,59) ve göl hacmi (0,55) olurken; yağışlı-soğuk dönemde perkolasyon (0,70), yağış (0,70) ve yüzey akışı (0,66) olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, Landsat-8 OLI verilerine dayalı Chl-a tahmin modeli ile SWAT modelinin birlikte kullanımının, bir havza ölçeğinde iç su kütlelerinde meydana gelen CyanoHAB olaylarının faktörlerini analiz etme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymuştur.Master Thesis Element Eksikliği Olan Bölgelerdeki Ürünlerin Derin Öğrenme ve İha ile Sınıflandırılması(Konya Teknik Üniversitesi, 2022) Kırcalı, Kübra; Karabörk, Hakan; Baykan, Ömer Kaanİnsansız hava aracı (İHA) teknolojisinin sivil alanda kullanıma geçmesi ile kullanım alanı genişlemiştir. Tarımsal çalışmalardan sinema sektörüne kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Uydu görüntülerinden daha yüksek doğrulukta, hızlı ve uygun maliyetli veri üretimi İHA'ların daha çok tercih edilmesini sağlamaktadır. Derin öğrenme, en çok araştırma yapılan ve uygulama geliştirilen yapay zekâ çalışma alanlarından biridir. Derin öğrenme, görüntülerin sınıflandırılmasında klasik yöntemlere kıyasla genellikle yüksek başarılar elde eden bir yöntemdir. Bu başarının temelinde çok katmanlı sinir ağlarına sahip olması yatmaktadır. Verilerin özniteliklerini doğrudan tespit etmesi ile yapılacak iş yükünü azaltması ve eğitilmiş bir ağ için sonuç elde etmenin kısa sürmesi açısından önemlidir. Bu tez çalışmasında, Karaman ili Kisecik köyüne ait çalışma alanında element eksikliği olan mısır bitkilerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. İHA ile 3 farklı tarihte 2 farklı irtifadan olmak üzere toplam 6 uçuş gerçekleştirilmiştir. Veri setleri, İHA ile alınan görüntülerin 270x270 piksel boyutundaki alt görüntülerinin alınması ile oluşturulmuştur. Derin sinir ağ mimarilerinden olan VGG-16 modeli geliştirilerek eğitilmiş ve element eksikliği olan mısır görüntülerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Model sonuçları, uzman tespiti ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, en iyi sonuç 8 Temmuz 2021 tarihli 50m irtifadan alınan görüntülerle eğitilen modelden alınmıştır. Model performansı %97 olarak hesaplanmıştır.Doctoral Thesis İnsansız Hava Aracı ile Fotogrametrik Temelli Görüntü Alımı ve Uçuş Optimizasyonu(Konya Teknik Üniversitesi, 2020) Makineci, Hasan Bilgehan; Karabörk, Hakanİnsansız Hava Araçları (İHA) ve İnsansız Hava Araçları Sistemleri (İHAS) son yüzyılın en önemli araştırma konularından biridir. Sivil kullanımın yaygınlaşması ve araştırmacıların kolay erişebilmesi sayesinde, doğal yaşamda ve insan hayatında çok önemli kullanım alanlarında İHAS'lar tercih edilmektedir. Hızla gelişen İHAS teknolojisi yardımıyla, yeni konular ortaya çıkmakta ve herkese hitap eden araştırmalar yapılmaktadır. Son yıllarda haritacılık alanında İHA kullanımının artması beraberinde birtakım problemlerinde oluşmasına sebep olmuştur. Özellikle araştırmacıların üzerine çalışmalar yaptıkları konulardan biri de İHA uçuş optimizasyonudur. Günümüzde birçoğunun (güneş pili taşıyanlar hariç) yakıtı sonlu kaynaklar tarafından sağlanan İHA'lar için enerji çok önemlidir. Gündelik hayatta insan beyninin kendiliğinden yaptığı optimizasyon işlemleri yakın zamanda, insan gibi düşünebilen Yapay Zeka (YZ) uygulamalarına konu olmaktadır. Bilgisayar öğrenmesi, derin öğrenme, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve bunlara benzer birçok optimizasyon algoritması da YZ çalışmalarının ilerlemesine vesile olmaktadır. YZ algoritmalarının elektronik işlerdeki optimizasyon ihtiyacını gidererek gündelik hayata yönelik önemli avantajlar sağlayacağı aşikardır. Bu çalışmada amaç, İHA'nın fotogrametrik kullanımında havada kalabileceği optimum koşulları belirlemek ve sonuçları analiz ederek uçuş optimizasyonunu gerçekleştirebilmektir. Bu amaca uygun olarak havada kalma süresine etki eden tüm parametreler çeşitlendirilerek, farklı deney sonuçları gözlemlenmiştir. Kırsal alan, kentsel alan gibi farklı tip alanlarda ve eğimli arazi, çok eğimli arazi gibi farklı eğim koşullarında yapılan arazi çalışmaları sonucunda elli üç adet deneme uçuşu gerçekleştirilmiş ve gözlemler kayıt edilmiştir. YSA kullanılarak yapılan optimizasyon çalışmasında, arazide gerçekleştirilen elli üç farklı İHA uçuşunda belirlenen girdi parametreleri (İHA Tipi, Yer Örnekleme Aralığı, Bindirme Oranı ve Atmosferik Koşullar) kullanılarak eğitilmiş ağ ile çıktı parametreleri olarak belirlenen Batarya Durumu ve Uçuş Süresi test edilmiştir. Fotogrametrik ürünler üretilecek şekilde alınan görüntüler değerlendirilerek, uçuş planlaması parametrelerinin optimizasyonu hedeflenmiştir. Uçuş optimizasyonu bir bütün olarak ele alınarak girdi parametreleri çeşitlendirilip, çıktı parametrelerin regresyon değerleri irdelenmiştir. YSA çerçevesinde farklı eğitim algoritmalarının (Gradient Descent –GD- Algoritması ve Levenberg-Marquet - LM- Algoritması) optimizasyona etkileri araştırılmış, girdilerin normalizasyon öncesi ve sonrası durumları karşılaştırılmıştır. Sonuçların kullanıcıya ulaşması amacıyla bir grafik tabanlı arayüz hazırlanarak optimize edilmiş veriler grafik arayüze altlık olarak atanmıştır. Geliştirilen grafik ara yüzün haritacılıkta en sık kullanılan uçuş planlamalarına örnekler tanımlayarak, optimizasyon için fikir vermesi hedeflenmiştir. Sonuçlar tüm girdi parametrelerinin kullanıldığı optimizasyon modelinin en iyi sonuçlar için GD algoritmasında normalizasyon sonrası verilerle %82 doğrulukla tahmin yürüttüğünü ortaya koymuştur. Farklı parametrelerin optimizasyondan çıkarıldığı tahmin sonuçlarında da en iyi sonuçların normalizasyon öncesi verilerle GD algoritmasında %69 olduğu görülmüştür. Sonuç olarak fotogrametrik amaçlı İHA kullanımında uçuş optimizasyonunun YSA ile optimizasyonunun gerçekleştirildiği belirlenmiştir.Article Defining the Relationship Between the Diameters of the Points Used in 2d Test Platforms and the Parameters Obtained From Camera Calibration(2022) Sağdıç, Zeki Samet; Makineci, Hasan Bilgehan; Karabörk, HakanWith the developing technology in recent years, there has been a significant increase in 3D spatial data needs and data production. 3D spatial data occupy an essential place in almost every field. As a result, there is a need for 3D spatial data production and the produced data's reliability. Like all spatial measuring equipment, cameras, which are data production units used in photogrammetry, must also be calibrated to produce reliable data. Calibration for non-metric cameras is critical to ensure that the measurements made are of high accuracy and at standards acceptable to everyone. In this study, to determine the factors affecting the calibration, terrestrial photogrammetric images were taken with a Canon EOS 600D non-metric camera with different point diameters on the calibration paper. These images were evaluated in the camera calibration software, and the photogrammetric result accuracies were investigated. The effects of the point diameters on the camera calibration paper on the calibration results have been observed. For both calibration papers, A4, A3, A0 sizes were printed and calibrated. As a result of the printouts, as can be predicted, the largest point sizes are A0, which has the largest paper size, and according to the results, it was seen that the highest accuracy was achieved in the A0 dimension. The relationship between the accuracy obtained in the calibration process and the point diameters in the test area was examined in this study. When the 144-point test area presented by the software is printed in A0 size, the point diameters were measured as 1.00 cm. In this study, calibration processes were performed as 1.00 cm, 1.20 cm, 1.40 cm, 1.60 cm, 1.80 cm and 2.00 cm by enlarging the point diameters by 20%, and more accurate results were obtained more easily than other paper sizes and calibration methods. As a result, since the calibration of the device to be used in the studies directly affects the accuracy of the model to be obtained at the end of the study, it is necessary to take the maximum accuracy obtained in the calibration process. In this research, the calibration process's highest accuracy is aimed and how the calibration process can be performed more effortless and more accurately by increasing the size of the point diameter on the test area.Article Spatio-Temporal Analysis of Yield Estimation of Corn and Sunflower Using Single-Dated Satellite Imagery Between 2014-2016(Berg Fac Technical Univ Kosice, 2024) Karakus, Pinar; Karabork, Hakan; Kaya, SinasiMulti-temporal satellite images are generally used to calculate yield estimation. However, investigating the feasibility of yield estimation using a single-dated satellite image still needs to be solved today. The benefits of using a single-dated satellite image in yield estimation and optimum timing are among the issues to be considered in future studies. This study developed a parcel-based yield model using a single satellite image for the 2014, 2015, and 2016 years and meteorological data in Kadirli-Osmaniye, T & uuml;rkiye. The SPOT 6&7 satellite images were acquired at an appropriate time of the plant cover (the greenest period of the plant). For four months, photographs and values of plant height are provided weekly from fieldwork to determine crop cover fraction and monitor vegetation development. Regression analysis was performed with 12 vegetation indexes obtained from satellite images and crop cover fractions. In all calculated yield models, the relationship between I.-II.-III. soil classes selected, considering soil maps and yield, are compared. The relative errors of the low-yield fields were calculated between 10% and 35% (according to the yields obtained at harvest time). As a result, it was determined that a single satellite image could model yield estimation of corn and sunflower for each year on fields with an average of 0.10 relative errors.Master Thesis A New Approach to Obtaining Digital Terrain Model from Digital Surface Model in Forested Areas(2025) Soysal, Ahmet Ali; Karabörk, HakanSayısal Yüzey Modeli (SYÜM), yeryüzünün bitki örtüsü, binalar ve diğer yapılar dahil olmak üzere tüm yüzey özelliklerini içeren bir yüksek modelidir. SYÜM'den farklı olarak Sayısal Arazi Modeli (SAM), yalnızca çıplak zemin yüzeyini temsil eder ve hidrografik analizlerden mühendislik projelerine kadar birçok alanda kritik öneme sahiptir. Ancak SYÜM'den doğrudan SAM elde edilmesi, özellikle ormanlık ve kentsel alanlarda oldukça zordur. Çünkü bu bölgelerde yüzey örtüsünün karmaşık yapısı, arazi yüzeyini doğrudan ayırt etmeyi güçleştirir. Bu nedenle, SYÜM verilerinden doğru ve otomatik şekilde SAM üretmek, zaman ve maliyet açısından büyük avantajlar sunmakta ve manuel arazi ölçümlerine olan bağımlılığı azaltmaktadır. Bu çalışmada, ormanlık alanlarda hava fotograflarından fotogrametrik yöntemlerle elde edilen SYÜM'den SAM çıkarımı için görüntü indislenmesine dayalı yeni bir algoritmik yaklaşım sunulmaktadır. SYÜM verileri, özellikle yoğun orman örtüsü gibi karmaşık yüzey yapılarına sahip bölgelerde, gerçek arazi yüzeyini temsil etmede yetersiz kalabilmektedir. Bu sorunu aşmak amacıyla, görüntü işleme teknikleri ile morfolojik filtreleme yöntemlerinin bütünleştirildiği bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım; maksimum yeşil alan tespiti, kenar filtreleme, yaklaşık orman yüksekliği hesaplaması ve eşikleme adımlarından oluşmakta olup bu adımlar sırasıyla uygulanarak zemin üstü nesnelerin modelden ayrıştırılması hedeflenmiştir. Çalışmada, beş farklı ağaç yoğunluğunda ormanlık çalışma bölgesi seçilmiş ve her bölgede dört geleneksel SAM çıkarım yöntemi (morfolojik filtreleme, Ormanlık ortamlarda LiDAR verisinin sınıflandırılması için çok ölçekli eğrilik tabanlı bir algoritma, Bulldozer ve ATIN algoritmaları) ile önerilen yaklaşım karşılaştırılmıştır. Elde edilen SAM'ler referans veri setleri kullanılarak istatistiksel doğruluk analizlerine tabi tutulmuştur. Analiz sonuçları, önerilen yaklaşımın geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk sunduğunu göstermekte; özellikle zemin modeli çıkarımında otomasyon sağlayarak işlem süresi ve iş gücünde önemli ölçüde tasarruf sağladığını ortaya koymaktadır. Bu yönüyle geliştirilen algoritma, başta haritacılık, hidrolojik modelleme, askeri uygulamalar ve jeodezik çalışmalar olmak üzere birçok disiplinde etkin bir arazi modeli çıkarım aracı olarak değerlendirilmektedir.Article Determination of Solar Reflection Coefficients (Albedo) From Satellite Images Using Google Earth Engine Platform(Konya Teknik Univ, 2024) Yildiz, Mehmet Alper; Karabork, Hakan; Rusen, Selmin E. N. E. R.In many models calculating solar radiation, a combination of physical measurements and mathematical models is used to achieve results close to reality. In these calculations, the slope values and shading effects in the region being analyzed are often disregarded. Mathematical models such as ArcGIS's Area Solar Radiation (ASR) can calculate shading effects on three-dimensional surfaces. When solar radiation models are computed in three dimensions, accounting for solar rays reflected from the ground, in addition to atmospheric reflections, will increase accuracy. This study aimed to determine the surface reflectance coefficients that should be added in threedimensional radiation models. In literature, general assumptions exist for surface reflectance coefficients, which represent very broad average values. However, this study aimed to establish precise albedo values for all land classes and surfaces. An area of approximately 1600 km2 located in the mountainous region south of Karaman was chosen as the test area. This area was chosen in Karaman province because, as is known, this region has high solar energy potential. Sentinel 2A satellite images with a spatial resolution of 10 meters were used for both summer and winter seasons through the Google Earth Engine (GEE) platform. For the summer and winter applications, the albedo value for snowy surfaces was calculated as 0.86, while for light-colored buildings, it was 0.36 for summer and 0.28 for winter. Although examples were provided for some land classes, the study ultimately determined albedo values for all land surfaces without differentiation between classes.Article Citation - Scopus: 5Comparison Of Dem Based On Geodetic Methods And Photogrammetric Usage Of Uav(Osman Orhan, 2020) Makineci, H.B.; Karabörk, H.; Durdu, A.Unmanned Aerial Vehicles (UAV) use in the production of the map for photogrammetric purposes. Unlike aerial photogrammetry, UAV cameras are non-metric amateur cameras. Therefore, they need some operations to use in photogrammetry. Structure from Motion (SfM) algorithms prefers for processing images because of the usage of the non-metric cameras. These algorithms generally identify key-points (via feature extraction) on the photos and match tie-points (via feature point matching) in overlap images. SfM is a photogrammetric technique that produces keypoint to match by identifying key points, such as edge-to-corner points, through high-resolution RGB photos. The scope of this study was to compare the results obtained by UAVs and the results acquired by ground truth data. In this comparison, SfM algorithm performance, the effects of flight height, overlap rate, and UAV-type on the model investigated, and significant results achieved. Additionally, the models obtained from the UAV photographs with different flight heights and overlaps in the areas with varying characteristics of the slope compared. Consequently, it determined the difference between around 20 cm (Z value), comparing the flight height of 80 m and the flight height of 120 m. Since it is observed that the flight height does not have a significant effect. © Author(s) 2021.Article Digital Documentation of a Byzantine Rock-Carved Structure in Konya: Kiriakon Monastery, Sille(Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2025) Mimiroğlu, İlker; Karabörk, Hakan; Makineci, Hasan Bilgehan; Yaldız, EsraDigital documentation methods enable the acquisition of viable data to preserve cultural heritage and its accurate transfer to future generations. Unmanned aerial vehicle (UAV) and terrestrial laser scanning (TLS) equipment are technical tools that have essential functions in the three-dimensional (3D) modeling of structures of historical importance. In the geographic referencing and visualization of historical structures with their surroundings, UAVs are often used, and for the visualization of the interior spaces of structures as a whole, TLS is popular. The Kiriakon Monastery, a rock-carved, cross-in-square, four-supports simple provincial type of church, and several different structures around it within the borders of Sille in Konya Province are investigated in this study. As one of the essential rock-carved monasteries in the Lycaonia region, the Kiriakon Monastery, which was designed around a courtyard and features spaces carved into the rock, is one of the most important Middle Byzantine period structures that have survived to the present day in Sille. Although both time and external factors have damaged the church section of the monastery, it reveals the richness of Byzantine period rock-carved church decoration designs with rich relief decorations. The Kiriakon Monastery, which is being increasingly damaged with time, does not have smooth geometric surfaces and consists of rock-carved spaces, and so documentation studies cannot be performed reliably with classical measurement methods. Instead, the Kiriakon Monastery can be evaluated as an important part of the historical cultural heritage of Anatolia, mainly containing rock-carved spaces from the Byzantine period, through documentation based on measurements obtained with the help of technological methods that are subsequently transferred to a digital environment. In this study, the digital documentation of Sille’s Kiriakon Monastery was georeferenced using UAV technology. Interior 3D models of the structure were created from TLS data and then integrated with the interior and exterior surface data.Article Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 4Estimation of Uav Flight Time and Battery Consumption for Photogrammetric Application Using Multiple Machine Learning Algorithms(Institute of Physics, 2022) Bilgehan, Makineci Hasan; Mustafa, Hüsrevoğlu; Hakan, KarabörkIn recent years, important research has been conducted in Machine Learning (ML), especially on Artificial Neural Networks (ANN). Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and Particle Swarm Optimization-Fuzzy Inference System (PSO-FIS) algorithms are popular ML algorithms like ANN. In terms of their working architecture and results, ANN, ANFIS, and PSO-FIS algorithms can obtain useful solutions for different nonlinear problems. This study evaluated the performance of the ANN, ANFIS, and PSO-FIS algorithms and compared the estimation results. Regarding the application, the test and target data was obtained from the flights performed with Unmanned Aerial Vehicles (UAV), including how long the UAV operates (i.e., Flight Time, FT) and how much battery the UAV consumes during the flight (i.e., Battery Consumption, BC). To obtain FT and BC outputs, sixty-five pre- and post-flight data tables were created. The best iterations for estimating the outputs using the three ML algorithms (considering the minimum/maximum values, RMSE, R, and R2) were determined and discussed based on the training, validation, and test estimations. © 2022 IOP Publishing Ltd.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »