İnce kesit görüntülerinde karbonat mikrofasiyes bileşenlerinin derin öğrenme tabanlı tespiti ve sınıflandırılması
GALLOIS A. B. C. (Yürütücü), MUTLU A., MURADI M.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Diğer, 2026 - Devam Ediyor
- Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
- Destek Programı: BAP Diğer
- Başlama Tarihi: Eylül 2026
- Bitiş Tarihi: Devam ediyor
Proje Özeti
Derin öğrenme tabanlı görüntü analiz yöntemleri, son yıllarda
jeoloji alanındaki araştırmalarda kayaç sınıflandırması, mineral tanıma,
litoloji analizi ve ince kesit görüntülerinin değerlendirilmesi gibi birçok
problemde yaygın olarak kullanılmaktadır. Buna karşın karbonat kayaçların ince
kesit görüntülerinden mikrofasiyes bileşenlerinin otomatik olarak belirlenmesi,
tane dokularının diyajenetik süreçler nedeniyle değişime uğraması ve farklı
tane türleri arasındaki yüksek morfolojik benzerlik nedeniyle halen önemli bir
araştırma problemidir. Bu proje kapsamında, karbonat ince kesit görüntülerinden
mikrofasiyes bileşenlerinin otomatik olarak tespit ve sınıflandırılmasını
sağlayan derin öğrenme tabanlı bir karar destek sisteminin geliştirilmesi
amaçlanmaktadır.
Proje sürecinde uzman jeolog tarafından etiketlenmiş karbonat tane görüntülerinden bir veri kümesi oluşturulacak ve derin öğrenme modellerinin eğitimi için uygun veri hazırlama ve ön işleme adımları gerçekleştirilecektir. Karbonat veri kümelerinde yaygın olarak görülen sınıf dengesizliği probleminin olumsuz etkilerini azaltmak amacıyla, jeolojik sınıflandırma sürecini yansıtan hiyerarşik bir derin öğrenme mimarisi geliştirilecektir. Bu mimari kapsamında aşamaya özgü Focal Loss, hedefe yönelik aşırı örnekleme (oversampling), kademeli eğitim stratejisi ve çıkarım zamanı veri artırma (Test-Time Augmentation) yöntemleri birlikte kullanılacaktır. Geliştirilecek modelin başarımı dengeli doğruluk (Balanced Accuracy), sınıf bazlı duyarlılık ve diğer performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilecek ve elde edilen sonuçlar geleneksel düz (flat) derin öğrenme modelleri ile karşılaştırılacaktır. Proje sonunda karbonat mikrofasiyes analizlerinde uzmanlara karar desteği sağlayabilecek, ince kesit görüntülerinin daha hızlı, tutarlı ve güvenilir biçimde değerlendirilmesine katkı sunan yapay zekâ tabanlı bir sınıflandırma sisteminin geliştirilmesi hedeflenmektedir.