Lokal jeoit belirlemede yapay sinir ağları ve kriging yöntemlerinin karşılaştırılması

Son yıllarda konumlama teknolojilerinin artmasıyla birlikte GPS (Küresel Konum Belirleme Sistemi), jeodezik ölçümlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Mühendislik uygulamalarında GPS ölçümlerinin yatay koordinat değerleri rahatlıkla kullanılabilirken düşey koordinat değerlerinin dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu dönüşüm işlemini gerçekleştirmek için Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliğinde (BÖHHBÜY), uygulanacak ölçü ve hesaplama yöntemleriyle ilgili çeşitli öneriler sunulmaktadır. Yerel bir alanda ortometrik yüksekliği bilinen noktalarda GPS ölçülerinden yararlanarak jeoit modelinin hesaplanması ve sonrasında yükseklik dönüşüm problemi çözümünün sağlanması önerilen yaklaşımlardan biridir. GPS ölçümlerinden elde edilen elipsoidal yüksekliklerin mühendislik uygulamalarında kullanılan ortometrik yüksekliklere dönüştürülebilmesi için ölçümü yapılan noktanın jeoit yüksekliğinin bilinmesi gerekir. Gerçekleştirilen bu çalışmada Afyonkarahisar ve çevre illerde bulunan 86 adet jeoit yüksekliği bilinen TUTGA noktası kullanılmıştır. Yaklaşık 360x340 km2?lik bir alana yayılmış bu 86 adet TUTGA noktalarından 3 adet uygun dağılımlı veri grubu oluşturulmuştur. Her bir veri grubunda farklı sayıda referans ve test noktaları bulunmaktadır. Bu veri gruplarında referans noktaları dayanak alınmıştır. Günümüzde mühendislik alanında sıkça kullanılan ve başarısını kanıtlamış bir enterpolasyon yöntemi olan, Kriging yöntemiyle test noktalarının jeoit yükseklikleri hesaplanmıştır. Daha sonra aynı test noktaları Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle hesaplanmıştır. Her iki yöntemle elde edilen karesel ortalama hata değerleri birbiriyle karşılaştırılarak YSA yönteminin lokal jeoit yüzeyi modellemesi probleminde kullanılabilirliği araştırılmıştır.