Bu araştırma, orman yangınlarını kısa dalga kızılötesi (Short-Wave Infrared, SWIR) uydu görüntülerinden ayırt etmek amacıyla Sentinel-2'nin B8, B11 ve B12 bantlarını; optik-elektronik faydalı yük tasarımını, InGaAs sensör modellemesini, Hybrid CNN–ResNet50 derin öğrenme mimarisini ve Grey Wolf Optimization (GWO) yöntemini tek bir çerçevede birleştirmektedir. Yazarlar tam çerçeve için %91,03 doğruluk, %91,27 precision, %91,03 recall ve %91,01 F1-score bildirmiştir. Ancak çalışmanın gösterdiği 465 örnekli karışıklık matrisindeki sayılar bu performans metrikleriyle matematiksel olarak uyuşmamaktadır; matris hücrelerinden hesaplanan genel doğruluk yaklaşık %94,62'dir. Bu nedenle yöntemin umut verici bir sınıflandırma sonucu verdiği söylenebilse de kesin başarı yüzdesi kaynak içinde tutarlı biçimde doğrulanamamaktadır.

Çalışmada kullanılan temel görüntü girdisi gerçek zamanlı olarak araştırmacıların geliştirdiği bir SWIR kamerasından gelmemektedir. Deneysel sınıflandırma, BC Wildfire Sentinel-2 veri setindeki çevrimdışı uydu görüntüleri üzerinde yapılmıştır. Optik lens sistemi, SWIR filtreleri, görüş alanı, elektronik sinyal zinciri ve InGaAs sensör davranışı ise gelecekte uygulanabilecek bir SWIR optik-elektronik faydalı yük için kavramsal ve matematiksel olarak modellenmiştir. Dolayısıyla çalışma, yörüngede veya hava aracında çalışan fiziksel bir yangın algılama payload'ının performansını kanıtlamamaktadır.

Yöntemde B8 yakın kızılötesi (NIR), B11 SWIR-1 ve B12 SWIR-2 bantları 128 × 128 piksele yeniden boyutlandırılmış, normalize edilmiş ve üç kanallı 128 × 128 × 3 giriş tensöründe birleştirilmiştir. Yangınla ilişkili spektral özellikler Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ve B12–B11 farkına dayalı termal anomali yaklaşımıyla ele alınmıştır. Hybrid CNN–ResNet50 modeli, CNN kolundaki daha yerel uzamsal özelliklerle ResNet50 kolundaki daha derin anlamsal özellikleri birleştirmiş; GWO ise öğrenme oranı, batch size, dropout ve eğitilebilir ResNet50 katmanları gibi hiperparametreleri aramak için kullanılmıştır.

Türkiye açısından: SWIR tabanlı uzaktan algılama; Türkiye'nin orman yangını riski yüksek bölgelerinde uydu, insansız hava aracı veya gelecekte geliştirilecek yerli gözlem payload'ları için araştırmaya değer bir yaklaşım sunmaktadır. Ancak bu çalışmanın sonuçları British Columbia kaynaklı Sentinel-2 veri seti ve belirli bir ikili sınıflandırma düzenine dayanmaktadır. Türkiye'deki bitki örtüsü, topoğrafya, atmosferik koşullar, yangın türleri ve sensör geometrisi farklı olabileceğinden raporlanan performans yüzdeleri Türkiye'ye doğrudan aktarılamaz; yerel veri ve gerçek donanımla doğrulama gerekir.

Araştırmanın çözmeye çalıştığı problem nedir?

Görünür spektrum görüntülerine dayalı yangın izleme sistemleri duman, pus ve düşük aydınlatma altında hedef ayrımında zorlanabilir. Çalışmanın temel yaklaşımı, kısa dalga kızılötesi spektral bilginin yanmış yüzey, bitki nemi/stresi ve bazı termal anomaliler hakkında görünür görüntüden farklı bilgi taşıyabilmesinden yararlanmaktır.

Yazarların belirlediği literatür boşluğu yalnız daha yüksek sınıflandırma doğruluğu değildir. Mevcut çalışmaların çoğunun yazılım düzeyinde görüntü sınıflandırmaya odaklandığını; SWIR optik sistem, sensör, elektronik sinyal zinciri, spektral özellik çıkarımı ve yapay zekâ optimizasyonunu tek bir uçtan uca mimaride yeterince birleştirmediğini savunmaktadırlar.

Önerilen uçtan uca sistem nasıl çalışıyor?

Çalışmanın Şekil 1'inde süreç beş ana aşama halinde verilmektedir: Sentinel-2 tabanlı görüntülerin alınması, ön işleme, SWIR spektral özellik çıkarımı, Hybrid CNN–ResNet50 ile sınıflandırma ve GWO tabanlı optimizasyon. Son aşamada model accuracy, precision, recall ve F1-score ile değerlendirilmektedir.

Bu yazılım zincirine paralel olarak araştırmacılar gelecekteki SWIR uzaktan algılama sisteminin fiziksel tarafını temsil eden bir payload mimarisi tanımlamaktadır: optik lens, SWIR filtresi, InGaAs dedektör, sinyal koşullandırma, analog-sayısal dönüştürme, gömülü kontrolcü ve veri iletim modülü.

Sentinel-2 görüntüleri nasıl hazırlandı?

Orijinal veri seti 516 PNG görüntüsünden oluşmaktadır: 258 wildfire ve 258 non-wildfire örneği. Veri artırma işlemi sonrası toplam görüntü sayısı 3096'ya çıkarılmıştır. Çalışmanın Tablo 1'inde 2167 görüntü (%70) eğitim ve 464 görüntü (%15) doğrulama kümesi olarak verilmektedir. Test satırı tabloda yer almamakla birlikte sonuç bölümünde 465 test örneğinin kullanıldığı belirtilmektedir; 2167 + 464 + 465 toplamı 3096'dır.

Her bir B8, B11 ve B12 bandı önce 128 × 128 piksele yeniden boyutlandırılmış ve ayrı ayrı normalize edilmiştir. Ardından üç bant kanal ekseninde birleştirilerek 128 × 128 × 3 giriş tensörü oluşturulmuştur.

Görüntü yeniden boyutlandırma ve normalizasyon nasıl tanımlandı?

Kaynakta yeniden boyutlandırma işlemi şu ilişkiyle ifade edilmektedir:

\[ I_r(x,y)=I\left(x\frac{W}{W_r},y\frac{H}{H_r}\right) \]

Burada \(I_r(x,y)\) yeniden boyutlandırılmış görüntünün ilgili pikselini; \(I(x,y)\) özgün görüntüyü; \(W\) ve \(H\) özgün genişlik ve yüksekliği; \(W_r\) ve \(H_r\) ise hedef genişlik ve yüksekliği ifade etmektedir.

Yoğunluk ölçeklerini ortak aralığa getirmek için kullanılan min–max normalizasyonu:

\[ I_n=\frac{I-I_{min}}{I_{max}-I_{min}} \]

biçimindedir. \(I_n\) normalize piksel değerini, \(I_{min}\) ve \(I_{max}\) ilgili görüntünün minimum ve maksimum yoğunluklarını temsil etmektedir.

Hangi spektral bantlar kullanıldı?

Üç kanallı sınıflandırma girdisi B8, B11 ve B12 bantlarından oluşturulmuştur:

\[ B_{SWIR}=\{B11,B12,B8\} \]

B8 yakın kızılötesi (NIR), B11 SWIR-1 ve B12 SWIR-2 bilgisini taşımaktadır. Çalışmada özellikle B11 ve B12'nin yanmış alan, yüzey koşulları ve bitki nemi/stresiyle ilişkili spektral farklılıkları yakalamak için kullanıldığı belirtilmektedir.

Yanmış alan NBR ile nasıl değerlendirildi?

Normalized Burn Ratio (NBR), B8 ve B12 bantlarını karşılaştırmaktadır:

\[ NBR=\frac{B8-B12}{B8+B12} \]

Çalışmanın Şekil 7'sinde wildfire ve non-wildfire sahnelerinin NBR haritaları ile fark haritası gösterilmektedir. Kaynağın yorumuna göre −1'e yaklaşan daha düşük NBR değerleri yanmış alanlarla, +1'e yönelen yüksek değerler ise daha sağlıklı bitki örtüsüyle ilişkilendirilmektedir.

Şekilde ayrıca yüksek yanma şiddeti için NBR < −0,44; orta yanma için −0,44 ile −0,27; düşük yanma için −0,27 ile −0,10; yanmamış alan için −0,10 ile 0,10 ve sağlıklı bitki örtüsü için 0,10'un üzerindeki sınıflar gösterilmiştir. Bu eşikler çalışmanın görselinde kullanılan sınıflandırmadır ve farklı ekosistemlere otomatik olarak genellenmemelidir.

Bitki stresi ve termal anomali nasıl ele alındı?

Bitki örtüsü analizi için Normalized Difference Vegetation Index kullanılmıştır:

\[ NDVI=\frac{B8-B4}{B8+B4} \]

Burada B8 NIR, B4 ise kırmızı görünür banttır. Bu denklem dikkat çekici biçimde üç kanallı model girdisinde bulunmayan B4 bandını kullanmaktadır; NDVI spektral özellik analizi içinde tanımlanırken sınıflandırma tensörü B8/B11/B12 üzerinden kurulmuştur.

Termal anomali göstergesi ise kaynakta basit bir SWIR bant farkıyla ifade edilmektedir:

\[ T_a=B12-B11 \]

\(T_a\) termal anomali değerini, B12 ve B11 ilgili bant yoğunluklarını temsil etmektedir. Bu ilişki doğrudan fiziksel yüzey sıcaklığı ölçümü değildir; çalışma bunu SWIR bant yoğunlukları arasındaki fark temelli bir anomali göstergesi olarak kullanmaktadır.

SWIR optik faydalı yük nasıl modellenmiştir?

Önerilen faydalı yük; optik lens sistemi, SWIR filtreleri, görüntüleme optiği ve görüş alanı düzeninden oluşmaktadır. İnce lens ilişkisi:

\[ \frac{1}{f}=\frac{1}{d_o}+\frac{1}{d_i} \]

biçiminde verilmiştir. \(f\) odak uzaklığı, \(d_o\) Dünya yüzeyi ile lens arasındaki nesne uzaklığı ve \(d_i\) görüntü uzaklığıdır.

Optik büyütme:

\[ M=\frac{d_i}{d_o} \]

olarak tanımlanmaktadır.

Kaynakta SWIR filtrenin hedef dalga boyu aralığı:

\[ \lambda_{SWIR}=1.0\,\mu m-2.5\,\mu m \]

şeklinde verilmiştir. Filtrenin spektral geçirgenliği ise:

\[ T_{SWIR}=\frac{I_t}{I_i} \]

ile ifade edilmektedir; \(I_t\) geçen ve \(I_i\) gelen SWIR ışınım yoğunluğudur.

Görüş alanı ve yer örnekleme uzaklığı nasıl belirleniyor?

Field of View (FOV) için:

\[ FOV=2\tan^{-1}\left(\frac{S}{2f}\right) \]

ilişkisi kullanılmıştır. \(S\) sensör boyutunu ve \(f\) odak uzaklığını temsil eder. Geniş FOV daha fazla yer alanını kapsarken daha dar FOV daha yüksek hedef çözünürlüğü sağlayabilir.

Ground Sampling Distance (GSD) ise:

\[ GSD=\frac{H p}{f} \]

ile ifade edilmiştir. \(H\) uydu yüksekliği, \(p\) piksel boyutu ve \(f\) odak uzaklığıdır. Çalışmanın sonuç grafiğinde geliştirilen sensör sistemi için GSD değeri 50,0 m olarak gösterilmektedir.

Elektronik alt sistemde veri nasıl ilerliyor?

SWIR dedektör gelen optik ışınımı elektrik akımına dönüştürür:

\[ I_d=R_{\lambda}P_{opt} \]

\(I_d\) dedektör çıkış akımı, \(R_{\lambda}\) spektral responsivity ve \(P_{opt}\) gelen optik güçtür.

Zayıf sinyal daha sonra sinyal koşullandırma devresinde yükseltilir:

\[ V_o=A_vV_i \]

Analog-sayısal dönüştürücünün quantization adımı:

\[ Q=\frac{V_{max}-V_{min}}{2^n} \]

olarak tanımlanmıştır. Gömülü kontrolcü için işlem süresi:

\[ T_p=\frac{N_i}{f_c} \]

ve veri iletim oranı:

\[ R_t=\frac{D_t}{T_t} \]

ilişkileriyle modellenmiştir. Bunlar sistem mimarisini tanımlayan genel mühendislik ilişkileridir; çalışma belirli bir uçuş donanımı üzerinde bu elektronik zincirin gerçek zamanlı performansını deneysel olarak ölçmemiştir.

InGaAs sensör modeli hangi parametreleri kullanıyor?

InGaAs SWIR sensör modeli spektral responsivity, gürültü, dinamik aralık ve piksel çözünürlüğü üzerinden tanımlanmıştır. Spektral responsivity:

\[ R_{\lambda}=\frac{I_o}{P_i} \]

gürültü eşdeğer gücü:

\[ NEP=\frac{N}{R_{\lambda}} \]

ve dinamik aralık:

\[ DR=20\log_{10}\left(\frac{S_{max}}{S_{min}}\right) \]

biçiminde verilmektedir.

Çalışmanın Şekil 8'inde önerilen sensör sistemi için 70,5 dB dinamik aralık, 50,0 m GSD ve 100,0 ke− full-well capacity değerleri gösterilmektedir. Bunlar gerçek bir yörünge testinden ölçülen değerler değil, çalışmada geliştirilen/modellediği sistem parametreleridir.

Hybrid CNN–ResNet50 neden iki kola ayrılmıştır?

Modelin CNN kolu daha yerel uzamsal özellikleri öğrenmek üzere art arda convolution, ReLU ve pooling katmanları kullanmaktadır. Convolution işlemi kaynakta:

\[ F(i,j)=\sum_m\sum_n I(i-m,j-n)K(m,n) \]

olarak verilmiştir. Burada \(I\) giriş görüntüsü, \(K\) convolution kernel ve \(F\) elde edilen feature map'tir.

ReLU aktivasyonu:

\[ A(x)=\max(0,x) \]

biçimindedir.

ResNet50 kolunda residual bağlantı:

\[ H(x)=F(x)+x \]

ilişkisiyle açıklanmaktadır. Bu yapı daha derin katmanlarda özellik aktarımını desteklemek ve vanishing gradient problemini azaltmak amacıyla kullanılmaktadır.

İki koldan çıkan özellik vektörleri:

\[ F_{fusion}=[F_{CNN},F_{ResNet50}] \]

biçiminde birleştirilmekte ve ardından dense katmanlar ile iki sınıflı Softmax çıkışına aktarılmaktadır.

Model hangi hiperparametrelerle eğitildi?

Eğitim bilgisayarında 12. nesil Intel Core i5-12400F işlemci, 16 GB RAM ve 64 bit Windows 11 Pro kullanıldığı bildirilmiştir. Çalışmanın donanım tablosunda GPU bilgisi verilmemiştir.

GWO gerçekten neyi optimize ediyor?

Grey Wolf Optimization bölümünde her aday çözüm:

\[ X_i=[LR_i,BS_i,DR_i,TL_i] \]

şeklinde tanımlanmıştır. Burada LR learning rate, BS batch size, DR dropout rate ve TL ResNet50'nin eğitilebilir katman sayısıdır.

Arama aralıkları:

• Learning rate: 1 × 10⁻⁵ – 1 × 10⁻³
• Batch size: 16 – 64
• Dropout rate: 0,2 – 0,5
• Eğitilebilir katman: 20 – 80

olarak verilmiştir.

Dolayısıyla çalışmanın matematiksel yöntemine göre GWO'nun açıkça optimize ettiği büyüklükler derin öğrenme hiperparametreleridir. Metinde bazı yerlerde GWO'nun “payload design optimization” yaptığı veya “feature selection” gerçekleştirdiği belirtilse de fiziksel odak uzaklığı, FOV, sensör piksel boyutu veya ADC gibi payload parametreleri GWO çözüm vektöründe bulunmamaktadır. Bu nedenle bu iddialar hiperparametre optimizasyonundan ayrı bir fiziksel payload optimizasyonu kanıtı olarak değerlendirilmemelidir.

GWO yakınsaması nasıl raporlandı?

Şekil 6'da Alpha Wolf fitness değeri ilk iterasyonlarda yaklaşık 84,5 seviyesindedir; dördüncü iterasyonda 89,0'a, beşinci iterasyonda 91,0'a ulaşmakta ve 5–10. iterasyonlar arasında 91,0 düzeyinde kalmaktadır. Kaynak bunu hızlı yakınsama olarak yorumlamaktadır.

Sınıflandırma sonucu ne gösteriyor?

Yazarlar tam çerçeve için şu metrikleri raporlamıştır:

Ancak aynı sonuç bölümündeki karışıklık matrisi 465 test görüntüsü için 221 doğru non-wildfire, 219 doğru wildfire, 12 ve 13 hatalı sınıflandırma göstermektedir. Matris hücrelerinden doğrudan hesaplandığında:

\[ Accuracy=\frac{221+219}{465}\approx0.9462 \]

yani yaklaşık %94,62 elde edilmektedir. Wildfire sınıfı pozitif kabul edildiğinde aynı matris yaklaşık %94,8 precision, %94,4 recall ve %94,6 F1-score verir. Bu değerler makalenin raporladığı %91 düzeyindeki metriklerle uyuşmamaktadır.

Bu nedenle Verianla açısından doğru yaklaşım, raporlanan %91,03 doğruluğu çalışmanın kesin ve kendi içinde doğrulanmış performansı olarak sunmak değil; yazarların %91,03 bildirdiğini, fakat yayımlanan karışıklık matrisinin farklı bir performansa işaret ettiğini açıkça belirtmektir.

Karışıklık matrisindeki ikinci tutarsızlık nedir?

Şekil 3'ün eksenlerine göre true non-wildfire satırında 221 doğru non-wildfire ve 12 yanlış wildfire sınıflandırması; true wildfire satırında 13 yanlış non-wildfire ve 219 doğru wildfire bulunmaktadır. Buna karşılık metindeki 12 ve 13 sayılarının hangi sınıfa yanlış atandığını açıklayan ifade ters sırada görünmektedir. Matris görseli ile metinsel anlatım bu noktada tam uyuşmamaktadır.

Spektral yanıt sonuçları ne gösteriyor?

Çalışmanın Şekil 10'unda üç bandın ortalama normalize spektral yanıtı kesin sayılarla verilmiştir. B12 SWIR-2, 0,6543 ile en yüksek ortalama normalize yanıta; B8 NIR 0,5491'e; B11 SWIR-1 ise 0,4467'ye sahiptir.

B12'nin bu veri setinde daha yüksek ortalama normalize spektral yanıt göstermesi, yazarlar tarafından yüzey koşulları ve bitki örtüsü değişimlerine yönelik daha yüksek duyarlılıkla ilişkilendirilmiştir. Ancak tek başına bu üç ortalama değer B12'nin bütün yangın senaryolarında diğer bantlardan üstün olduğunu kanıtlamaz.

SNR sonuçları ne gösteriyor?

Şekil 9'da non-wildfire görüntüler için raporlanan SNR değeri 1,884, wildfire görüntüler için ise 2,378'dir. Yazarlar daha yüksek wildfire SNR değerini önerilen SWIR yaklaşımının yangınla ilişkili sinyali ayırt edebilmesine destek olarak yorumlamaktadır.

Bununla birlikte bu değerlerin deneysel fiziksel InGaAs payload ölçümünden değil Sentinel-2 görüntülerine dayanan çalışma çerçevesinden elde edildiği dikkate alınmalıdır. Bu nedenle gerçek sensörün sahadaki sinyal-gürültü performansı olarak yorumlanmamalıdır.

Ablasyon analizi ne söylüyor?

Çalışmanın Tablo 4'ünde tam çerçevenin raporlanan accuracy değeri 0,9103'tür. Bazı bileşenler çıkarıldığında kaynakta şu sonuçlar verilmektedir:

Kaynak bu tabloyu bütün modüllerin sınıflandırmaya katkıda bulunduğunun kanıtı olarak yorumlamaktadır. Ancak gerçek deneylerde fiziksel bir SWIR payload veya gerçek InGaAs kamera kullanılmadığı için “payload design olmadan” ve “sensor modeling olmadan” satırları fiziksel bir donanımın sökülüp deneyin tekrarlandığı donanım ablasyonu olarak değerlendirilmemelidir. Çalışma bu bileşenlerin yazılım/modelleme çerçevesindeki rolünü raporlamaktadır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Sentinel-2 B8, B11 ve B12 görüntülerinden oluşturulan üç kanallı veri, Hybrid CNN–ResNet50 ile wildfire/non-wildfire sınıflandırması için kullanılabilmiştir.
• Yazarlar tam model için %91,03 accuracy, %91,27 precision, %91,03 recall ve %91,01 F1-score raporlamıştır.
• GWO'nun tanımlanan arama uzayında öğrenme oranı, batch size, dropout ve eğitilebilir ResNet50 katman sayısını optimize ettiği gösterilmiştir.
• B12 bandı çalışmada 0,6543 ile üç seçili bant arasındaki en yüksek ortalama normalize spektral yanıtı göstermiştir.
• Kaynakta wildfire görüntülerinin SNR değeri 2,378, non-wildfire görüntülerin değeri 1,884 olarak raporlanmıştır.
• NBR haritaları wildfire ve non-wildfire sahneleri arasında spektral farklılık göstermektedir.
• Önerilen mimari; görüntü ön işleme, spektral özellikler, CNN–ResNet50 ve GWO'yu tek bir yazılım çerçevesinde birleştirmektedir.

Çalışmanın desteklemediği veya kanıtlamadığı sonuçlar

• Gerçek bir SWIR optik-elektronik payload'ın yörüngede veya hava aracında yangını %91,03 doğrulukla tespit ettiği kanıtlanmamıştır.
• InGaAs sensörün fiziksel prototipi çalışmada gerçek Sentinel-2 yerine veri üretmek için kullanılmamıştır.
• Onboard gerçek zamanlı processing performansı deneysel olarak doğrulanmamıştır.
• Yoğun bulut, farklı atmosferik koşullar ve farklı coğrafyalar altında aynı performansın korunacağı gösterilmemiştir.
• Rapordaki %91,03 doğruluk karışıklık matrisi ile matematiksel olarak uzlaştırılamadığı için kesin başarı oranı olarak bağımsız biçimde doğrulanmamıştır.
• GWO'nun fiziksel lens, FOV, sensör veya elektronik payload parametrelerini optimize ettiği matematiksel çözüm vektörüyle gösterilmemiştir.
• B12'nin bütün yangın tespit sistemlerinde evrensel olarak en iyi bant olduğu kanıtlanmamıştır.
• Çalışmanın sonuçları Türkiye'deki orman yangınlarına doğrudan aynı doğruluk değerleriyle genellenemez.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Deneysel veri ve ön işleme zinciri

Çalışma BC Wildfire Sentinel2 Dataset'i kullanmaktadır. 516 özgün görüntü, data augmentation sonrasında 3096 örneğe çıkarılmıştır. Eğitim, doğrulama ve sonuç bölümünde belirtilen test örnekleri sırasıyla 2167, 464 ve 465'tir. Her görüntü için B8, B11 ve B12 bantları 128 × 128 piksele getirilip normalize edilerek üç kanallı giriş oluşturulmuştur.

Çalışma augmentation işlevini genel biçimde:

\[ I_a=T(I) \]

olarak göstermektedir. \(T\) görüntüye uygulanan dönüşüm fonksiyonudur. Ancak kaynak, augmentation işlemlerinin bütün ayrıntılı türlerini ve her dönüşümün dağılımını matematiksel denklem dışında tam bir tekrarlanabilir protokol halinde vermemektedir.

SWIR sensör ve elektronik model

Modelde sensörün gelen SWIR radyasyonu elektrik sinyaline dönüştürmesi, sinyalin yükseltilmesi, ADC ile sayısallaştırılması, gömülü kontrolcüde işlenmesi ve iletilmesi ardışık bir elektronik zincir olarak tanımlanmaktadır. InGaAs sensör modeli responsivity, noise-equivalent power, dinamik aralık ve piksel çözünürlüğü gibi büyüklükleri kapsamaktadır.

Ancak çalışma gerçek bir sensör parça numarasıyla yapılan laboratuvar kalibrasyonunu, gerçek optik lens tolerans ölçümlerini, MTF testini, dedektör sıcaklığına bağlı dark-current ölçümünü veya yörünge seviyesinde radyometrik kalibrasyonu raporlamamaktadır. Dolayısıyla bu bölüm sensör/faydalı yük tasarım modeli olarak okunmalıdır.

Derin öğrenme ve optimizasyon

CNN ve ResNet50 iki paralel özellik çıkarım koludur. ResNet50 ImageNet ön eğitimli ağırlıklarla başlatılmış, son 60 katman wildfire verisine uyarlanmak üzere eğitilebilir bırakılmıştır. İki feature vektörü fusion katmanında birleştirilmiş ve Softmax ile wildfire/non-wildfire sınıfına dönüştürülmüştür.

Cross-entropy loss:

\[ L=-\sum_{i=1}^{C}y_i\log(P_i) \]

ile minimize edilmiştir. \(y_i\) gerçek sınıf etiketi, \(P_i\) tahmin olasılığı ve \(C\) sınıf sayısıdır.

GWO fitness değeri kaynakta accuracy ile tanımlanmıştır:

\[ F=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} \]

Optimal hiperparametre çözümü ise:

\[ X_{best}=\arg\max(F_i) \]

şeklindedir.

Karışıklık matrisi ve raporlanan metriklerin ayrıntılı kontrolü

Şekil 3'te görüntülenen matris şöyledir:

Bu dört hücre toplam 465 örnektir ve 440'ı doğru sınıflandırılmıştır. Bu nedenle görseldeki matrisin kendi doğruluğu yaklaşık %94,62'dir. Çalışmanın Şekil 4 ve metninde verilen %91,03 değerinin hangi farklı tahmin kümesinden veya hesaplama aşamasından geldiği açıklanmamıştır.

Verianla değerlendirmesinde bu fark kritik kabul edilmiştir; çünkü classification accuracy çalışmanın ana iddialarından biridir. Kaynakta açıklanmayan bir varsayım üretmek veya sayılardan birini sessizce “doğru” kabul etmek yerine her iki veri birlikte verilmiştir.

Karşılaştırma tablosundaki bibliyografik sorun

Kaynağın Tablo 5'i önerilen modeli iki önceki yöntemle karşılaştırmaktadır. Ancak ikinci karşılaştırma “Deep Learning Wildfire Detection Using Multi-Source Remote Sensing [32]” adıyla sunulurken kaynakçadaki 32 numaralı kayıt wildfire sınıflandırma modeli değil, yangın yönetimine ilişkin farklı bir çalışmadır. Bu nedenle Tablo 5'teki ikinci referansın bibliyografik eşleşmesi kaynak içinde doğrulanamamaktadır.

Ayrıca Tablo 5 sütun adlarında yüzde işareti bulunmasına rağmen değerler 0,8840, 0,8932 ve 0,9103 biçiminde 0–1 ölçeğinde yazılmıştır. Anlam olarak bunların sırasıyla %88,40, %89,32 ve %91,03 olması muhtemeldir; ancak tablo biçimi kaynakta bulunduğu haliyle bir ölçek etiketleme tutarsızlığı taşımaktadır.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Yangın tespitini yalnız RGB görüntü sınıflandırması olarak ele almayıp SWIR spektral bilgiye odaklanmaktadır.
• Sentinel-2 B8/B11/B12 bantlarını açık biçimde tanımlamaktadır.
• NBR, NDVI ve SWIR bant farkı gibi fiziksel/spektral göstergeleri derin öğrenme yaklaşımıyla aynı çerçevede tartışmaktadır.
• Hybrid CNN ve ResNet50 özelliklerini birleştiren açık bir mimari sunmaktadır.
• GWO arama uzayını ve optimize edilen hiperparametreleri matematiksel olarak tanımlamaktadır.
• Ablasyon analizi sunarak model bileşenlerinin raporlanan performansa etkisini karşılaştırmaya çalışmaktadır.
• Gerçek zamanlı donanım doğrulamasının yapılmadığını tartışma bölümünde açıkça belirtmektedir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

• Gerçek SWIR payload donanımı üretilip deneysel olarak test edilmemiştir.
• Deneyler çevrimdışı Sentinel-2 görüntülerine dayanmaktadır.
• Gerçek zamanlı onboard processing doğrulaması yapılmamıştır.
• Yoğun bulut ve olumsuz atmosfer koşulları performansı düşürebilir.
• Hybrid CNN–ResNet50 ve GWO hesaplama maliyeti yüksektir.
• Karışıklık matrisi ile raporlanan ana performans metrikleri arasında ciddi sayısal uyuşmazlık vardır.
• Karşılaştırma tablosunda en az bir referans numarası ile tarif edilen çalışma eşleşmemektedir.
• GWO'nun fiziksel payload optimizasyonu yaptığı yönündeki bazı ifadeler, tanımlanan çözüm değişkenleriyle doğrudan desteklenmemektedir.
• Ablasyonda fiziksel payload/sensör bileşenlerinin etkisi, gerçek donanım çıkarma deneyiyle gösterilmemiştir.

Gelecek çalışma önerileri

Yazarlar gelecekte sistemi gerçek bir SWIR payload ve gömülü donanım üzerinde deneysel olarak doğrulamayı, daha hafif derin öğrenme mimarileriyle gerçek zamanlı uygulamayı, multimodal sensör füzyonunu ve transformer tabanlı modelleri araştırmayı önermektedir. UAV ve hyperspectral görüntülerin eklenmesi de belirtilen geliştirme yönleri arasındadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: Design and Development of a SWIR Optical-Electronic Payload for Earth Remote Sensing Applications

Yazarlar: Ainur Zhetpisbayeva; Samal Kaliyeva; Berik Zhumazhanov; Almira Mukhamejanova; Ainur Satpayeva; Aliya Kargulova.

Yazar sırası: Kaynaktaki özgün sıra aynen korunmuştur.

Eş katkı/eş birinci yazar: Kaynakta belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Samal Kaliyeva.

Kurumlar: Department of Radio Engineering, Electronics and Telecommunications, Institute of Physical and Technical Sciences, L.N. Gumilyov Eurasian National University, Astana, Kazakhstan; Ghalam LLP, Astana, Kazakhstan; Department of Telecommunication Engineering, Almaty University of Power Engineering and Telecommunications Named After Gumarbek Daukeyev, Almaty, Kazakhstan; Department of Electric Power Supply NCJSC, S. Seifullin Kazakh Agro Technical Research University, Astana, Kazakhstan.

Kaynak türü: Hakemli araştırma makalesi. Çevrimdışı Sentinel-2 görüntülerine dayalı derin öğrenme sınıflandırması ile kavramsal SWIR optik-elektronik payload ve InGaAs sensör modellemesini birleştirmektedir.

Dergi: Aerospace

Yayınevi: MDPI

Cilt / makale numarası: 13, 649

Yayın tarihi: 17 Temmuz 2026

DOI: 10.3390/aerospace13070649

Resmî yayın bağlantısı: https://www.mdpi.com/2226-4310/13/7/649

DOI bağlantısı: https://doi.org/10.3390/aerospace13070649

Hakemlik durumu: Aerospace dergisinde yayımlanmış hakemli araştırma makalesidir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY) açık erişim lisansı.

Finansman: Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan tarafından, Research Identification Registration Number (IRN) BR27198365 kapsamında finanse edilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Çalışmada sunulan verilerin talep üzerine sorumlu yazarlardan edinilebildiği belirtilmiştir.

Çıkar çatışması beyanı: Kaynak metin “All authors were employed by the company Ghalam LLP” ifadesini kullanmaktadır ve ardından “remaining authors” için ticari veya finansal ilişki bulunmadığını belirtmektedir. Ancak makaledeki afiliyasyon listesinde Ghalam LLP yalnız bazı yazarlara atanmıştır. Bu görünür uyumsuzluk sessizce düzeltilmemiştir.

Yazar katkısı notu: Kaynakta investigation katkısı “S.K., A.S., B.Z., B.Z. and A.Z.” biçiminde verilmiş ve B.Z. iki kez tekrarlanmıştır. Verianla bu tekrarın hangi yazarın yerine yazıldığını varsaymamaktadır.

Performans tutarlılığı notu: Yazarlar %91,03 accuracy, %91,27 precision, %91,03 recall ve %91,01 F1-score bildirmektedir. Buna karşılık Şekil 3'teki 221/12/13/219 karışıklık matrisi yaklaşık %94,62 genel doğruluğa karşılık gelmektedir. Kaynak bu farkın nedenini açıklamamaktadır. Bu nedenle Verianla raporlanan ve matristen hesaplanan değerlerden birini sessizce diğerinin yerine koymamıştır.

Karşılaştırmalı kaynak notu: Tablo 5'te [32] ile gösterilen “Deep Learning Wildfire Detection Using Multi-Source Remote Sensing” karşılaştırmasının kaynakçadaki 32 numaralı çalışma ile bibliyografik olarak eşleşmediği görülmektedir. Bu nedenle söz konusu karşılaştırma bağımsız bir bibliyografik doğruluk varsayımıyla yeniden yazılmamıştır.

GWO kapsam notu: GWO çözüm vektörü learning rate, batch size, dropout rate ve trainable layers parametrelerini içermektedir. Bu nedenle yöntemin açıkça doğrulanan optimizasyon kapsamı derin öğrenme hiperparametreleridir; fiziksel SWIR payload parametrelerinin GWO tarafından optimize edildiği bu denklem setinden çıkarılamaz.

Bilimsel sınır: Çalışma gerçek zamanlı SWIR payload uygulaması veya onboard donanım doğrulaması yapmamıştır. Sınıflandırma deneyleri çevrimdışı Sentinel-2 görüntüleriyle gerçekleştirilmiştir. Optik payload ve InGaAs sensör kısmı gelecekteki fiziksel uygulama için model/kavramsal mimari niteliğindedir.

İçerik üretim yöntemi: Bu Verianla açıklamasındaki bilimsel yöntemler, denklemler, sayısal veriler, grafik yorumları ve sınırlılıklar incelenen kaynak çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynak kullanımı yalnız çalışma kimliği ve derginin hakemlik durumunun bibliyografik doğrulanmasıyla sınırlandırılmış; dışarıdan yeni bilimsel bulgu veya performans verisi ana makaleye eklenmemiştir.