5 Aralık 2019

Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Süha Tuna, hiperspektral görüntüleme alanında dünyanın önde gelen merkezlerinden biri olan İskoçya’nın Strathclyde Üniversitesi Hiperspektral Görüntüleme Merkezi’nde, insansız hava araçları ve uydulardan çekilen hiperspektral görüntülerin sıkıştırılması, özniteliklerinin çıkartılması ve görüntülerde bulunan materyallerin sınıflandırılması konusunda çalışmalar yaparak Üniversitemize geri döndü. Dr. Öğr. Üyesi Süha Tuna şu sıralar hiperspektral görüntüleme konusunda geliştirdiği yeni ve etkin yöntemlerden oluşan bir proje hazırlığında. Kendisinden hiperspektral görüntülemenin özelliklerini ve çalışmalarının ayrıntılarını dinledik.

Yeryüzündeki herhangi bir bölgede bulunan gerek yer üstü gerekse yer altındaki oluşum ve materyallerin gözle görülmeyen ya da görülmesi zor olan niteliklerinin tespit edilmesine yarayan bir uzaktan algılama teknolojisi olan hiperspektral görüntüleme; savunmadan medikale, jeolojiden tarıma, afet gözleminden arama kurtarma faaliyetlerine kadar birçok farklı alanda etkili sonuçlar veren bir sistem. Bir nesne ya da bölgenin sadece şekilsel ya da konumsal özelliklerini değil izgesel özelliklerini de içeren hiperspektral görüntüler; su kaynaklarının tespitinde, orman türlerinin belirlenmesinde, tarım ürünlerinin gelişiminin izlenmesinde, gıda güvenliğinde yani gıdanın taze olup olmadığı veya olması gereken içeriği taşıyıp taşımadığının anlaşılmasında, deniz kirliliğinin incelenmesinde ve askeri hedef tespitlerinde kullanılabiliyor.

2017 yılından beri Mühendislik Fakültesinde yüksek boyutlu veri analizi ve modelleme, yüksek başarımlı hesaplama, hiperspektral görüntü uygulamaları, seyrek kodlama kuramı ve sözlük öğrenmesi konularında çalışmalarını sürdüren Dr. Öğr. Üyesi Süha Tuna, hiperspektral görüntüleme ile ilgili şunları söylüyor:

“Hiperspektral görüntüleme, bir nesne ya da bir bölgenin düşük dalga boyundan yüksek dalga boyuna kadar uzanan aralıkta oldukça dar aralıklardaki farklı dalga boylarında alınmış görüntülerinin arka arkaya sıralanması sonucu oluşturulan görüntüleme biçimidir. Bir diğer deyişle hiperspektral görüntüler görülebilir ve görülemeyen kızıl ötesi ışık altında elde edilmiş yüzlerce görüntünün arka arkaya sıralanması ile meydana gelir. Hiperspektral görüntü verisi sayısal değerler içermekle birlikte, gözlemlenen materyalin farklı dalga boylarındaki ışığa verdiği tepkilerin hiperspektral sensörler yardımıyla ölçülerek 1 ile 65535 arasında sayısal değerlere atanması aracılığıyla oluşturulur. Arka arkaya sıralanmış her bir görüntüye bant ya da kanal adı verilmektedir. Klasik renkli resimlerde kırmızı, yeşil ve mavi olmak üzere sadece üç bant ya da kanal bulunurken hiperspektral görüntülerde yüzlerce bant bulunur. Hiperspektral görüntülerin bu özelliği, ilgili nesne ya da bölgenin sadece şekilsel ya da konumsal özelliklerinin değil, izgesel özelliklerinin elde edilmesine de olanak sağlar.”

Geliştirilen yeni yöntemler verinin etkin kullanımı sürecinde önem taşıyor

Hiperspektral görüntüleme üzerine 2009’da açılan ve bu alanda Birleşik Krallık’taki ilk merkez olan Strathclyde Üniversitesi Hiperspektral Görüntüleme Merkezi, gelişmiş laboratuvarlara ve alanında uzman araştırmacılara sahip. Merkezin büyük çaplı projeler yürüttüğünü belirten Dr. Öğr. Üyesi Tuna, orada kaldığı dokuz aylık süre boyunca dünyanın birçok yerinden uzman bilim insanlarıyla ortak çalışmalar geliştirdi. Hiperspektral görüntü işleme ile ilgili yeni yöntemler üzerinde çalışan Dr. Öğr. Üyesi Tuna, bu veriler ve yöntemlerin çıktıları olarak yeni projeler ve bilimsel yayınların hazırlığında olduğunu dile getiriyor.

“Strathclyde Üniversitesi’nde insansız hava araçlarından çekilen hiperspektral görüntülerin sıkıştırılması, özniteliklerinin çıkartılması ve görüntülerde bulunan materyallerin sınıflandırılması konusunda çalıştım. Hiperspektral görüntüler bellekte oldukça fazla yer kapladığından ilgili görüntülerin sıkıştırılması, bu görüntülerin içerisinden işe yarar niteliklerin çıkartılması ve bu niteliklerin materyal sınıflandırmada kullanılması hayli önemli. Yaptığımız çalışmalarda sözü edilen bu uygulamalar için yeni ve etkin yöntemler geliştirdik ve geliştirmeye devam ediyoruz. Bu yöntemler şu anda güncel bir konu olan veri indirgeme ve ayrıştırımına yani verinin etkin kullanılabilmesine olanak sağlayacak şekilde bileşenlerine ayırmaya dayalı. Elde edilen bulgular ve sonuçları yayınlayacağız. Bunların yanı sıra TÜBİTAK ve Bilimsel Araştırma Projelerine (BAP) bireysel ve topluluk olarak başvuruya hazırlanıyoruz. Böylelikle gerek Üniversite gerek ülke adına verimli olacağını düşündüğümüz bir çalışma süreci içindeyiz.”

Hiperspektral görüntüleme dışında bir diğer araştırma alanı olan yüksek başarımlı hesaplama konusunda Edinburgh Üniversitesi’nde de gözlemlerde bulunan Dr. Öğr. Üyesi Süha Tuna, buradaki Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi olan EPCC’de uzmanlar ile verimli görüşmeler gerçekleştirdi.

Süha Tuna

Kültür Üniversitesi Matematik-Bilgisayar Bölümünden 2007 yılında mezun olan Süha Tuna, yüksek lisansını Marmara Üniversitesi Uygulamalı Matematik alanında, doktorasını ise İstanbul Teknik Üniversitesi Bilişim Enstitüsü Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik alanında tamamladı. Yüksek boyutlu veri analizi ve modelleme, bilimsel hesaplama, yüksek başarımlı hesaplama (YBH), optimizasyon kuramı, hiperspektral görüntü uygulamaları, seyrek kodlama kuramı ve sözlük öğrenmesi konularında çalışmalarını sürdüren Tuna’nın hiperspektral görüntü alanında TÜBİTAK projesi ve yayını mevcut.

Röportaj: Kübra Erten

Fotoğraf: Fatih Yerlikaya

Basın Yayın ve Halkla İlişkiler Müdürlüğü