Yapay sinir ağları ile yerel jeoit belirleme

Jeoit, fiziksel anlamlı ortometrik yükseklikler için referans yüzeyidir. Bu nedenle jeoidin yüksek hassasiyette belirlenmesi yerbilimlerinde özellikle jeodezide hayati öneme sahiptir. Uygulamada jeoit belirleme için çoğunlukla GNSS (Global Navigation Satellite Systems—Küresel Seyrüsefer Uydu Sistemleri) ve nivelman verilerini birlikte değerlendiren birçok matematiksel yüzey ve enterpolasyon teknikleri uygulayan geometrik yöntem kullanılır. Günümüzde hızla gelişen yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojileri, algoritması çok karışık problemlere insan beyni gibi davranarak çözümler üretmektedir. Bu çalışmada yapay zeka teknolojilerinden yapay sinir ağı incelenmiş, jeoit belirlemede kullanılabilirliği test edilmiştir. Bu amaçla yaklaşık 2765 km2 lik yüzölçümüne sahip Belçika'da bir çalışma alanı seçilmiş ve bu alanda bulunan 326 GNSS-nivelman noktası aracılığı ile eğitim ve test verilerini değiştirerek 6 adet deney yapılmıştır. Bu noktalar çeşitli kombinasyonlar oluşturacak şekilde eğitim ve test seti olarak ayrılmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı modelleri ve polinomal eğri yüzey modelleri oluşturulmuş ve karşılaştırma sonuçları üretilmiştir. Sayısal sonuçlar "Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği" açısından bakıldığında hem homojen hem de homojen olmayan nokta dağılımında yapay sinir ağı modelinin polinomal yüzey modelinden daha iyi sonuçlar ürettiği görülmüştür.