Başkentli öğrencilerden yağışı 7 seviyede ölçen radar algoritması

Ankara’da Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman, hava radarlarındaki yağış sinyallerini bina, dağ ve köprü gibi sabit nesnelerden ayıran algoritma geliştirdi. Doç. Dr. Selda Güney danışmanlığındaki çalışma, yağışı 7 farklı şiddet seviyesinde yüzde 97 doğrulukla sınıflandırdı.

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİLERİNDEN RADAR ALGORİTMASI

Başkent Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman, hava radarlarında yağış tespitini daha doğru hâle getirmeyi amaçlayan bir algoritma geliştirdi. Ankara’da yürütülen proje, radar görüntülerindeki karmaşık sinyalleri analiz ederek yağış verisini sabit engellerden ayırabiliyor.

Çalışma, Doç. Dr. Selda Güney danışmanlığında hazırlandı. Öğrencilerin geliştirdiği algoritma, hava radarlarının atmosfer taraması sırasında aldığı sinyalleri işleyerek bina, dağ, köprü gibi sabit nesnelerden gelen yansımalar ile yağış sinyallerini otomatik biçimde ayırt ediyor.

YAĞIŞ SİNYALLERİ SABİT ENGELLERDEN AYRILIYOR

Hava radarları atmosferi tararken yalnızca yağıştan değil, çevredeki sabit yapılardan da sinyal alıyor. Binalar, dağlar, köprüler ve benzeri nesnelerden gelen yansımalar, radar ekranlarında yağış sinyalleriyle iç içe geçebiliyor.

Bu durum, özellikle yoğun hava trafiği, meteoroloji takibi ve savunma sistemleri açısından hatalı yorumlara yol açabiliyor. Başkent Üniversitesi öğrencilerinin geliştirdiği algoritma, karmaşık radar verilerini analiz ederek hangi sinyalin yağıştan, hangisinin çevresel engelden kaynaklandığını belirliyor.

YAĞIŞ 7 FARKLI ŞİDDET SEVİYESİNDE SINIFLANDIRILIYOR

Geliştirilen sistem yalnızca yağış olup olmadığını tespit etmekle kalmıyor. Algoritma, çiseleyen yağıştan dolu fırtınasına kadar farklı yoğunlukları 7 ayrı şiddet seviyesinde sınıflandırabiliyor.

Bu sınıflandırma, radar verilerinin saha operasyonlarında daha anlaşılır ve kullanılabilir hâle gelmesini sağlıyor. Özellikle pilotlar, hava trafik kontrol birimleri, meteoroloji uzmanları ve insansız hava aracı operatörleri için yağışın şiddetini doğru belirlemek kritik önem taşıyor.

YÜZDE 97 DOĞRULUK ORANINA ULAŞILDI

Projede geliştirilen algoritmanın yüzde 97 doğruluk oranına ulaştığı belirtildi. Bu başarı oranı, radar görüntülerinde yağış sinyallerinin sabit nesnelerden ayrılmasında ve yağış seviyesinin belirlenmesinde önemli bir performans olarak değerlendirildi.

Öğrenciler, algoritmayı makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak eğitti. Böylece sistem, farklı senaryolardaki radar görüntülerini analiz etmeyi ve karşılaştığı sinyalleri doğru sınıflandırmayı öğrendi.

MAKİNE ÖĞRENMESİYLE EĞİTİLEN SİSTEM GELİŞTİRİLDİ

Algoritma, makine öğrenmesi temelli yöntemlerle geliştirildi. Bu sayede sistem, radar verilerinde tekrar eden örüntüleri öğrenerek yağış hücrelerini çevresel faktörlerden ayırabiliyor.

Makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım, klasik radar yorumlama yöntemlerine kıyasla daha esnek ve geliştirilebilir bir yapı sunuyor. Gerçek veri setleriyle ilerleyen dönemde yapılacak çalışmaların, algoritmanın başarısını daha da artırması bekleniyor.

PPI GÖRÜNTÜSÜ OLARAK GÖRSELLEŞTİRİLEBİLİYOR

Geliştirilen algoritmanın sonuçları, standart bir hava radarının ürettiği renkli PPI görüntüsü şeklinde görselleştirilebiliyor. Bu özellik, sistemin mevcut radar ekranlarına uyum sağlayabilecek biçimde tasarlandığını gösteriyor.

Renkli PPI görüntüleri, yağışın konumunu ve şiddetini görsel olarak takip etmeye imkân tanıyor. Böylece radar operatörleri ve ilgili birimler, analiz sonuçlarını kolayca yorumlayabiliyor.

SİVİL HAVACILIKTA UÇUŞ GÜVENLİĞİNE KATKI SAĞLAYACAK

Öğrencilerden Doğa Yoldaş, projenin temel amacının sivil havacılıkta ve savunma sanayisinde uçuş güvenliğini artırmak olduğunu söyledi. Yoldaş, havalimanı pistlerinde ve hava araçlarında kullanılan radarların yağış hücrelerini çevresel faktörlerden her zaman yeterince doğru ayıramadığını belirtti.

Yoldaş’a göre radar ekranlarında yağışın doğru tespit edilmesi, pilotların güvenli rota oluşturması ve hava trafik kontrolünün sağlıklı yürütülmesi açısından büyük önem taşıyor. Bu nedenle geliştirilen algoritmanın anlık radar görüntülerinde doğru ayrıştırma yapması hedeflendi.

“DOĞRU HEDEF TESPİTİ SAĞLIYOR”

Doğa Yoldaş, algoritmanın savunma sanayisinde de kullanılabilecek bir altyapı sunduğunu ifade etti. İHA ve SİHA sistemlerinde çevresel faktörlerin yağışla karıştırılmasının hedef tespitinde sorunlara yol açabileceğini belirten Yoldaş, geliştirilen sistemin bu riski azaltmayı amaçladığını söyledi.

Yoldaş, “Biz yüzde 97 oranında bir doğruluk gerçekleştirdik. Anlık görüntülerin doğru şekilde ayrıştırılabilmesi, yağışın yoğun olduğu alanlarda doğru rota çizilebilmesi için önemli” dedi. Algoritmanın, doğru atış ve doğru hedef tespiti süreçlerine katkı sunabileceğini vurguladı.

İHA VE SİHA OPERASYONLARINDA KULLANILABİLİR

Geliştirilen radar algoritmasının İHA ve SİHA operasyonlarında da kullanılabilecek düzeyde olduğu ifade edildi. Özellikle yağış, kuş, rüzgâr, yoğun nem ve sabit engellerin radar görüntülerinde karışabildiği durumlarda sistemin karar destek aracı olabileceği belirtildi.

Bu yönüyle çalışma, yalnızca meteorolojik tahminler için değil, aynı zamanda operasyonel güvenlik ve hedef doğrulama süreçleri için de önem taşıyor. Savunma sanayisinde radar verilerinin doğru yorumlanması, görev başarısı açısından kritik görülüyor.

METEOROLOJİ VE HAVA TRAFİK KONTROLÜ İÇİN ÖNEMLİ

Algoritma, meteoroloji birimlerinin yağış takibini daha hassas yapmasına yardımcı olabilecek bir teknoloji olarak öne çıkıyor. Yağışın şiddetinin doğru belirlenmesi, hava durumu uyarılarının zamanında ve daha isabetli yapılmasına katkı sağlayabilir.

Hava trafik kontrolünde de yağış hücrelerinin konumu ve yoğunluğu kritik veriler arasında yer alıyor. Bu nedenle sistemin, pilotların güvenli rota seçmesine ve hava trafiğinin daha verimli yönetilmesine destek olabileceği değerlendiriliyor.

“MEVCUT RADARLAR YAPAY ZEKA TABANLI ALGORİTMA KULLANMIYOR”

Doğa Yoldaş, mevcut radar sistemlerinde yağış tespitinin çoğunlukla cihazların kendi analiz yöntemleriyle yapıldığını belirtti. Bu sistemlerde yapay zekâ tabanlı algoritmaların yeterince kullanılmadığını ifade eden Yoldaş, bu nedenle bazı sinyallerin karışabildiğini söyledi.

Yoldaş, kuş, İHA, SİHA, rüzgâr ve yoğun nem gibi faktörlerin yağışla karıştırılabildiğine dikkat çekti. Geliştirdikleri algoritmanın bu karışıklığı azaltarak daha doğru yağış tespiti ve güvenli uçuş kontrolü sağlamayı hedeflediğini belirtti.

TAM BAĞIMSIZ GÜVENLİ UÇUŞ HEDEFİYLE GELİŞTİRİLDİ

Projenin herhangi bir şirkete veya hazır veri setine bağlı kalmadan, öğrencilerin kendi bilgi birikimiyle modellendiği aktarıldı. Doğa Yoldaş, farklı senaryoları kendi öğrencilik bilgileriyle modelleyerek bu çalışmayı ülkeye kazandırmayı hedeflediklerini söyledi.

Yoldaş, “Tam bağımsız bir şekilde güvenli uçuş sağlayabilmeyi hedefliyoruz” dedi. Projenin ilerleyen aşamalarda gerçek radar verileriyle daha kapsamlı biçimde test edilmesi planlanıyor.

GERÇEK VERİ SETLERİYLE GELİŞTİRİLMESİ HEDEFLENİYOR

Öğrenciler, gelecekte meteoroloji birimleri veya savunma sanayisindeki şirketlerle iş birliği yaparak algoritmayı gerçek veri setleriyle geliştirmeyi hedefliyor. Gerçek radar verilerinin kullanılması, sistemin saha koşullarında daha yüksek performans göstermesine katkı sağlayabilir.

Bu aşama, projenin akademik bir çalışmadan uygulamaya dönük bir teknolojiye dönüşmesi açısından önemli görülüyor. Geliştirme süreci tamamlandığında algoritmanın farklı radar sistemlerine uyarlanabileceği değerlendiriliyor.

KRİTİK ALANLARDA KULLANILABİLECEK DÜZEYDE

Başkent Üniversitesi öğrencilerinin geliştirdiği sistemin sivil havacılık, meteoroloji, İHA operasyonları ve savunma sanayisi gibi kritik alanlarda kullanılabilecek düzeyde olduğu belirtildi. Bu alanların tamamında doğru radar okuması, güvenlik ve operasyon başarısı için belirleyici rol oynuyor.

Yağışın doğru tespiti, uçuş rotalarının planlanmasından hava durumu uyarılarına kadar geniş bir kullanım alanı sunuyor. Algoritmanın yüzde 97 doğruluk oranıyla çalışması, projenin gelecekte daha da geliştirilebileceğini gösteriyor.

ANKARA’DAN TEKNOLOJİ ODAKLI ÖĞRENCİ PROJESİ

Ankara’da geliştirilen radar algoritması, üniversite öğrencilerinin mühendislik bilgisiyle ortaya koyduğu yenilikçi projeler arasında yer aldı. Başkent Üniversitesi öğrencileri Doğa Yoldaş ve Sevgi Yaman’ın çalışması, genç mühendis adaylarının savunma, havacılık ve meteoroloji alanlarına katkı sunabileceğini gösterdi.

Proje, yerli ve bağımsız teknoloji geliştirme hedefiyle dikkat çekti. Öğrenciler, algoritmanın ilerleyen süreçte gerçek verilerle daha güçlü hâle gelmesini ve kritik alanlarda kullanılmasını amaçlıyor.