Şanlıurfa'da nesli tükenme tehlikesi altında bulunan ve koruma altına alınan Urfa ceylanlarının envanteri, yapay zeka destekli sistemle çıkarılıyor. Tarım ve Orman Bakanlığı Doğa Koruma ve Milli Parklar (DKMP) Genel Müdürlüğüne bağlı 15 bin 337 hektarlık Kızılkuyu Yaban Hayatı Geliştirme Sahası'nda başlatılan çalışma kapsamında, ceylan popülasyonunun daha doğru ve hızlı şekilde tespiti hedefleniyor.
Proje Detayları ve İş Birliği
DKMP 3. Bölge Müdürlüğü ile Orman Genel Müdürlüğü Güneydoğu Anadolu Ormancılık Araştırma Enstitüsü işbirliğinde geliştirilen projede, dronlarla elde edilen görüntüler yapay zeka yardımıyla analiz ediliyor. Doğal yaşam alanlarında kamuflaj yetenekleri sayesinde fark edilmeleri güç olan ceylanlar, yüksek çözünürlüklü görüntüler üzerinden geliştirilen modelle tespit ediliyor.
Yüksek Doğruluk Oranı
Yüzde 98 doğruluk oranına ulaşan sistemle ceylanların sayımı, takibi ve yaşam alanlarına ilişkin veriler detaylı şekilde ortaya konuluyor. Bu yıl dronla çekilen görüntüleri yapay zeka desteğiyle analiz eden ekipler, bölgede yaklaşık 400 ceylanın olduğunu tespit etti.
Doğa Koruma ve Milli Parklar 3. Bölge Müdürü Mustafa Gözel, AA muhabirine yaptığı açıklamada, geleneksel yöntemlerde insan gözlemine dayalı sayımların hata payı içerdiğini belirterek, bu projenin söz konusu hataları en aza indirmeyi amaçladığını söyledi. Bozkır ekosisteminde yaşayan ceylanların hareketli yapıları ve kamuflaj özellikleri nedeniyle klasik yöntemlerde yüzde 15'e varan hata payı oluşabildiğini dile getiren Gözel, "Sahadaki tecrübemizi, araştırma enstitülerimizin teknolojik altyapısıyla birleştirerek daha güvenilir sonuçlara ulaşmayı hedefliyoruz" dedi.
Gözel, geliştirilen sistemin yalnızca Urfa ceylanlarıyla sınırlı kalmayacağını, benzer özelliklere sahip diğer yaban hayvanlarının izlenmesinde de kullanılabileceğini ifade etti.
53 Bin Veriden Model Geliştirildi
Proje yürütücüsü Orman Yüksek Mühendisi Abdulğaffari Kaya ise altı farklı dönemde 13 binden fazla İHA görüntüsü toplayarak 53 bin verilik bir veri seti oluşturduklarını söyledi. Bu verilerle geliştirilen ceylan tespit modelinin farklı görüntü türleriyle çalışabilecek şekilde optimize edildiğini belirten Kaya, "Yüzde 98 doğruluk oranına ulaşan sistem sayesinde ceylanların envanterini daha sağlıklı şekilde çıkarabiliyoruz" diye konuştu.
Ceylanların özellikle hareketli oldukları dönemlerde çıplak gözle tespit edilmesinin oldukça zor olduğunu vurgulayan Kaya, "Yapay zeka destekli sistemle bu hayvanların yayılış alanları, hareketleri ve ekolojik tercihleri detaylı şekilde analiz edilebilecek. Böylece popülasyon dinamiklerini daha net ortaya koyma imkanı elde edeceğiz" şeklinde konuştu.
