Ana gezinime geç Aramaya geç Ana içeriğe geç

Uydu ve Dron Verileri ile Aga Konumlarinin Tespiti

  • Uysal Demirci*
  • , Melike Girgin
  • , Tayfun Akgul
  • *Bu çalışma için yazışmadan sorumlu yazar
  • Istanbul Technical University

Araştırma sonucu: Kitap/Rapor/Konferans Bildirisinde BölümKonferans katkısıbilirkişi

Özet

In this study, an artificial intelligence-based system is being developed to detect tree locations using satellite and drone imagery. The system utilizes the YOLOv8 model to identify trees and processes location and altitude data obtained from the drone to determine the geographical coordinates of each tree. While the model performs successfully on static images, it also employs drone flight and camera parameters to achieve precise location calculations. Additionally, real-time tree detection and location estimation algorithms are being tested using drone-captured videos, with ongoing efforts to enhance the system. The accuracy of location calculations are being tested by comparing with Google Earth and other mapping tools are ongoing. This study aims to improve agricultural productivity, optimize forest management, and contribute to environmental sustainability.

Tercüme edilen katkı başlığıDetermining Tree Locations via Satellite and Drone Data
Orijinal dilTürkçe
Ana bilgisayar yayını başlığı33rd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2025 - Proceedings
YayınlayanInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (Elektronik)9798331566555
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - 2025
Etkinlik33rd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2025 - Istanbul, Türkiye
Süre: 25 Haz 202528 Haz 2025

Yayın serisi

Adı33rd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2025 - Proceedings

???event.eventtypes.event.conference???

???event.eventtypes.event.conference???33rd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2025
Ülke/BölgeTürkiye
ŞehirIstanbul
Periyot25/06/2528/06/25

Bibliyografik not

Publisher Copyright:
© 2025 IEEE.

BM SKH

Bu sonuç, aşağıdaki Sürdürülebilir Kalkınma Hedefine/Hedeflerine katkıda bulunur

  1. SKH 2 - Açlığa Son
    SKH 2 Açlığa Son
  2. SKH 8 - İnsana Yakışır İş ve Ekonomik Büyüme
    SKH 8 İnsana Yakışır İş ve Ekonomik Büyüme
  3. SKH 12 - Sorumlu Üretim ve Tüketim
    SKH 12 Sorumlu Üretim ve Tüketim
  4. SKH 15 - Karasal Yaşam
    SKH 15 Karasal Yaşam

Keywords

  • Detection
  • Drone
  • Geolocation
  • Image Processing
  • Olive Tree
  • Satellite
  • YOLO

Parmak izi

Uydu ve Dron Verileri ile Aga Konumlarinin Tespiti' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Alıntı Yap