Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 40 Sayı: 2

Türkiye coğrafyası özelinde uzaktan algılama takım uydu konfigürasyonunun maksimum tekrar ziyaret süresi ve sistem toplam maliyeti açısından çok amaçlı optimizasyonu

Pages
1087–1098
Publication Date
2025-02-03
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Optimizasyon sonucunda elde edilen pareto-optimal çözüm kümesi içerisinden hem toplam maliyet hem de maksimum tekrar ziyaret süresi bakımından tatmin edici sonuçlara sahip olan bir takım uydu konfigürasyonu seçilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Afet, savunma ve istihbarat konuları özelinde bir bölgedeki değişimi mümkün olduğunca kısa süre içerisinde tespit etmek kritik öneme sahip olduğundan, bu amaçla tasarlanan takım uydu sistemlerinin maksimum tekrar ziyaret süresini mümkün olduğunca azaltmak gerekir.
📊
Key Findings & Data:Optimizasyon sürecinde 6 farklı optimizasyon değişkeni kullanılmış olup bunlar: yörünge düzlem sayısı, bir yörünge düzleminde bulunan uydu sayısı, faz parametresi, yörünge eğikliği, yarı büyük eksen uzunluğu ve algılayıcı sensörün düşey yarı açısıdır.
💡
Conclusion & Impact:Optimizasyon sonucunda elde edilen pareto-optimal çözüm kümesi içerisinden hem toplam maliyet hem de maksimum tekrar ziyaret süresi bakımından tatmin edici sonuçlara sahip olan bir takım uydu konfigürasyonu seçilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Takım uydu · Tekrar ziyaret süresi · Uzaktan algılama

Özet

Afet, savunma ve istihbarat konuları özelinde bir bölgedeki değişimi mümkün olduğunca kısa süre içerisinde tespit etmek kritik öneme sahip olduğundan, bu amaçla tasarlanan takım uydu sistemlerinin maksimum tekrar ziyaret süresini mümkün olduğunca azaltmak gerekir. Çalışma kapsamında, Türkiye coğrafyasını barındıran geniş bir bölgeden mümkün olduğunca kısa maksimum tekrar ziyaret süresinde veri toplayan ve mümkün olduğunca düşük toplam maliyete sahip bir Walker Delta takım uydu konfigürasyonunun çok amaçlı bir optimizasyon problemi kurgulanarak tasarlanması hedeflenmiştir. Takım uydu konfigürasyonlarını kurgulayarak maksimum tekrar ziyaret süresini Systems Tool Kit yazılımına parametrik olarak hesaplatmak amacıyla bir Matlab betiği oluşturulmuş ve bu betik ModeFrontier yazılımı içerisine entegre edilerek Çok Amaçlı Genetik Algoritma yöntemini kullanan bir optimizasyon döngüsü hazırlanmıştır. Optimizasyon sürecinde 6 farklı optimizasyon değişkeni kullanılmış olup bunlar: yörünge düzlem sayısı, bir yörünge düzleminde bulunan uydu sayısı, faz parametresi, yörünge eğikliği, yarı büyük eksen uzunluğu ve algılayıcı sensörün düşey yarı açısıdır. Optimizasyonun 4 amacı bulunmakta olup bunlar: toplam uydu sayısının, yörünge düzlem sayısının, algılayıcı sensörün düşey yarı açısının ve maksimum tekrar ziyaret süresinin minimize edilmesidir. Çalışma sonucunda, veri toplanmak istenen bölgede maksimum tekrar ziyaret süresinin 120 dakikanın altında kalması için toplam uydu sayısının en az 33, yörünge düzlem sayısının en az 11 ve algılayıcı sensörün düşey yarı açısının en az 15 derece olması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Optimizasyon sonucunda elde edilen pareto-optimal çözüm kümesi içerisinden hem toplam maliyet hem de maksimum tekrar ziyaret süresi bakımından tatmin edici sonuçlara sahip olan bir takım uydu konfigürasyonu seçilmiştir.

🔖

Cite This Article

Tola, C., Mutlu, U. (2025). Türkiye coğrafyası özelinde uzaktan algılama takım uydu konfigürasyonunun maksimum tekrar ziyaret süresi ve sistem toplam maliyeti açısından çok amaçlı optimizasyonu. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 40 Sayı: 2, 1087–1098. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1388128

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (25)

  1. Tatem, A. J., Goetz, S. J., Hay, S. I., Fifty years of earth observation satellites: Views from above have lead to countless advances on the ground in both scientific knowledge and daily life, American scientist, 96 (5), 390, 2008.
  2. İşler B., Aslan Z., Modeling of vegetation cover and spatio-temporal variations, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 36 (4), 1863-1874, 2021.
  3. Pamula, A. S., Gholizadeh, H., Krzmarzick, M. J., Mausbach, W. E., Lampert, D. J., A remote sensing tool for near real‐time monitoring of harmful algal blooms and turbidity in reservoirs, JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 59 (5), 929-949, 2023.
  4. Bahşi, K., Ustaoğlu, B., Aksoy, S., Sertel, E., Estimation of emissions from crop residue burning in Türkiye using remotely sensed data and the Google Earth Engine platform, Geocarto International, 38 (1), 2157052, 2023.
  5. Van Westen, C. J., Remote sensing for natural disaster management, international archives of photogrammetry and remote sensing, 33(B7/4; PART 7), 1609-1617, 2000.
  6. Clarke, A. C., Extra-Terrestrial Relays, Wireless World, 51 (10), 305-308, 1945.
  7. Luders, R. D., Satellite networks for continuous zonal coverage, ARS Journal, 31 (2), 179-184, 1961.
  8. Walker, J. G., Circular orbit patterns providing continuous whole earth coverage, Royal Aircraft Establishment Farnborough, United Kingdom, Technical Report 70211, 1970.
  9. Lang, T. J., Adams, W. S., A comparison of satellite constellations for continuous global coverage, Mission Design & Implementation of Satellite Constellations, Springer, 51-62, 1998.
  10. Luo, Y., Shu, P., Optimization design of Walker constellation for multi-target rapid revisit, 2018 Eighth International Conference on Instrumentation & Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC), Harbin, China, 483-486, 2018.
  11. Shin, J., Park, S. Y., Son, J., Song, S. C., Design of Regional Coverage Low Earth Orbit (LEO) Constellation with Optimal Inclination, Journal of Astronomy and Space Sciences, 38 (4), 217-227, 2021.
  12. Takahashi, S., Yamazaki, H., A Constellation Optimization Method for Nearly Continuous Observation of Arbitrary Sites, 2023 IEEE Aerospace Conference, Big Sky, MT, USA, 1-11, 2023.
  13. Lee, S. S., Target-Oriented Satellite Constellation Method for Revisit Performance, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61, 1-11, 2023.
  14. Sung, T., Ahn, J., Optimal deployment of satellite mega-constellation, Acta Astronautica, 202, 653-669, 2023.
  15. Melaku, S. D., Kim, H. D., Optimization of multi-mission cubesat constellations with a multi-objective genetic algorithm, Remote Sensing, 15, 1572-1584, 2023.
  16. Leyva-Mayorga, I., Soret, B., Matthiesen, B., Roper, M., Wübben, D., Dekorsy, A., Popovski, P., NGSO Constellation Design for Global Connectivity, ArXiv, abs/2203.16597, 2022.
  17. Poles S., MOGA-II An improved Multi-Objective Genetic Algorithm, Esteco, 2003.
  18. Kalyanmoy, D., Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, John Wiley & Sons, New York, A.B.D., 2001.
  19. Mortazavi, A., Interactive fuzzy Bayesian search algorithm: A new reinforced swarm intelligence tested on engineering and mathematical optimization problems, Expert Systems with Applications, 187, 115954, 2022.
  20. Moloodpoor, M., Mortazavi, A., Özbalta, N, Thermo-Economic Optimization of Double-Pipe Heat Exchanger Using a Compound Swarm Intelligence, Heat Transfer Research, 52 (6), 1-20, 2021.
  21. Moloodpoor, M., Mortazavi, A., Simultaneous optimization of fuel type and exterior walls insulation attributes for residential buildings using a swarm intelligence, International Journal of Environmental Science and Technology, 19 (4), 2809-2822, 2022.
  22. Tamer Y., Electro-Optic Satellite Constellation Design Using Multi-Objective Genetic Algorithm, Yüksek Lisans Tezi, Department of the Air Force Air University, Air Force Institute of Technology, Ohio, ABD, 2020.
  23. Diniz H. C., Navigation Constellation Design Using a Multi-Objective Genetic Algorithm, Yüksek Lisans Tezi, Department of the Air Force Air University, Air Force Institute of Technology, Ohio, ABD, 2015.
  24. Abbate E. A., Disaggregated Imaging Spacecraft Constellation Optimization with a Genetic Algorithm, Yüksek Lisans Tezi, Department of the Air Force Air University, Air Force Institute of Technology, Ohio, ABD, 2014.
  25. Agresti, L., Multi Objective Genetic Algorithm Optimization of a Cubesats Constellation to Ensure Communication Services During Natural Disasters Over Europe, Yüksek Lisans Tezi, Politecnico di Torino, Torino, İtalya, 2019.