
Güneş enerjisi sistemleri arasında fotovoltaik piller aracılığıyla elektrik enerjisi üretimi, dünya genelinde yaygın bir eğilim haline gelmiştir. Güneş enerjisinin sınırsız bir kaynak olarak değerlendirilmesi ve geleneksel enerji santrallerinin yüksek sera gazı emisyonlarının fotovoltaik pillerle elektrik üretiminde bir engel teşkil etmemesi, küresel ısınmanın tehdit oluşturduğu günümüzde bu yöntemi oldukça cazip kılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin önde gelen üç metropolü olan İstanbul, Ankara ve İzmir'deki dağıtık fotovoltaik sistemler, hava görüntüleri aracılığıyla incelenmiştir. İnceleme süreci, derin öğrenme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bilgilerimize göre, Türkiye'de bu alanda gerçekleştirilen ilk araştırmadır. Ülkede fotovoltaik sistemlere dair hava görüntülerini içeren bir veri seti bulunmadığı için, test veri setinin oluşturulmasında Google Earth platformu kullanılmıştır. Çalışmanın amacı, dünya genelinde ilgi gören hava fotoğraflarını kullanarak Türkiye'de güneş enerjisi sistemleri pazarının büyüme potansiyelini araştırmaktır. Elde edilen sınıflandırma ve segmentasyon sonuçları başarılı olup, dünya genelindeki benzer hava görüntüleri ile Türkiye için güneş enerjisi sistemleri pazar analizi yapılabileceğini ortaya koymaktadır. Sınıflandırma skorları: AlexNet AUC skoru 0.9, GoogLeNet 0.87 ve Inception için 0.83
Deep Learning, Görüntü İşleme, Fotovoltaik;Hava görüntüleri;Derin öğrenme;Görüntü segmentasyonu, Image Processing, Derin Öğrenme, Photovoltaic;Aerial imagery;Deep learning;Image segmentation, Photovoltaic Power Systems, Fotovoltaik Güç Sistemleri
Deep Learning, Görüntü İşleme, Fotovoltaik;Hava görüntüleri;Derin öğrenme;Görüntü segmentasyonu, Image Processing, Derin Öğrenme, Photovoltaic;Aerial imagery;Deep learning;Image segmentation, Photovoltaic Power Systems, Fotovoltaik Güç Sistemleri
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
