31
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Monitoring of land surface subsidence in Zonguldak coal mining field in the northern Turkey using multi temporal sar interferometry
This thesis examines the availability of finding out the ground surface deformation which occur in long time period with slow displacements by using multi temporal satellite SAR images. A case study is applied on Zonguldak underground coal mine areas using two techniques as Persistent Scatterers Interferometry (PSI) and Small Baseline (SB). The results of these techniques are compared and discussed.In Turkey Zonguldak and Bartın provinces are the only mining area that underground hardcoal mine is produced. This mine has a national economy vauable especially for at iron-steel industry and energy production. Mining activities have been started in the mid-19th. Century and is still active at five regions under Turkish Coal Enterprises (Türkiye Taşkömürü Kurumu - TTK) auditing. These mining are namely Kozlu, Karadon, Üzülmez and Armutçuk which are located in Zonguldak province, and Amasra mine region which is located in Bartın province.In this region mining has been continued more than 150 years and during this period approximately 400 million ton hardcoal is produced. Constant and dense production of coal mine caused subsidence at the surface of mine region. However, settlements and environment are suffered due to mining where urbanization is located on. This situation effected negatively human life as life losses. It also effected people economically as many buildings became useless and people lost their properties.Furthermore, in this region many landslide hazard is happening and also sinkholes occur resulting from having karstic properties at the geological structure. Additionally these mining activities trigger the natural hazards and increase the vulnerability. In last years the amount of coal mine production has been decreased and due to this fact government aimed to increase the production. New reserve survey was complited up to -1200 m from the surface by TTK. An amount of 1.3 billion tone reserve of coal was disclosured by the end of 2011.In this study coal mines in Zonguldak city as Kozlu, Karadon and Üzülmez regions are chosen as study area to investigate the deformation which occured in long time period. Kozlu mining is the first mining area and also is the only mine where production is continued under sea. Coal production is processed at different levels under the surface in these three mines. Production is continued under surface level as -630 m, -540 m and -250 m deep in Kozlu, Karadon and Üzülmez respectively.The investigation is concerned on the behalf of to address these facts:a) Residential areas are under a significant danger because of constant surface subsidenceb) Long term subsidence phenomena has not been monitored before. Previous techniques are used for short terms and have not been used for all mining areas. It is aimed to find out the deformation which occur both in urban and rural areas.c) InSAR technique gives a golden opportunity to monitor deformation which happend in long time period and also provide analysis of evolution of displacement in time.For these purposes 33 C-band satellite SAR images of ERS-1 and ERS-2 are acquired between 1993 and 2001 years. Also C-band 29 descending ENVISAT images are acquired between 2003 and 2010, and 17 ascending ENVISAT images are gathered between 2004 and 2010. Moreover, 23 L-band ALOS/PALSAR SAR images are acquired for the long term InSAR analyses between 2007 and 2010. PSI and SB approaches are applied for all these four dataset.PSI and SB approaches are applied for all these four dataset. For the PSI approach in each data set one image is chosen as master and interferograms are computed with this master image. For the SB processes all images are matched each other to compute interferograms. In SB applications InSAR pairs are computed with a threshold of temporal and geometrical baselines. Deformations are determined as mm/year. As an result it is find out that subsidence pattern at Kozlu is monitored with all ERS, ENVISAT and PALSAR processes. Results have consistency with previous DInSAR results. In the results of ERS and ENVISAT deformation is more clear at urbanized part of Kozlu city over the mine. Also at Karadon and Üzülmez deformation is identified with less dense pattern. PALSAR results gave dense deformation pattern both at urbanized Kozlu and at rural Karadon and Üzülmez. PSI results identified more points than SB results in all applications. Higher deformation is monitored in SB results at rural areas.In this study surface subsidence caused by underground hardcoal mining at Zonguldak region is investigated. For this intention multi-temporal and multi-track satellite SAR images are acquired. The evolution of subsidence phenomena for 17 years is revealed with InSAR method. Beside subsidece and potential subsidence areas which were identified by TTK new areas where deformation is monitored are found out. It is obvious that this region requires continuous monitoring. In conclusion, a footer information was prepared which can be useful for further risk analyses researches.Key words: InSAR, surface subsidence, multi temporal SAR, time series, coal mining
Barajlarda deformasyonların jeodezik yöntemlerle belirlenmesi ve oymapınar barajı örneği
Beton kemer barajlarda Deformasyon Ölçmeleri
İnsansız hava aracı görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Kentsel alanlarda ve özellikle yoğun metropol şehirlerde uydu görüntüleri ya da hava fotoğrafları kullanılarak çeşitli yöntemlerle görüntü üzerindeki birbirinden farklı özellikteki bina, ağaç ve araç gibi nesnelerin otomatik olarak tespiti ve değişim analizi yapmak kentsel alanların planlanması, yönetimi ve sürdürülebilirliği için oldukça önemlidir. Söz konusu bu bilgilerin yersel ölçümler gibi klasik metotlarla elde edilmesi oldukça fazla zaman, maliyet ve işgücü kaybına neden olmaktadır. Bu sebepten dolayı bu alanda yapılan çalışmaların uydu görüntüleri veya hava fotoğrafları kullanılarak otomatik veya yarı otomatik yöntemler ile tespit edilmesi önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında insansız hava araçlarından (İHA) çekilerek elde edilen çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli ve üç bantlı (Kırmızı, Yeşil, Mavi) görüntülerden kentsel alanlarda sabit araçların tespiti için bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri olarak Hacettepe Üniversitesi Beytepe Yerleşkesinde bir insansız hava aracı (İHA) ile alımı yapılan görüntüler kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak görüntü eşleme ve otomatik korelasyon tekniği ile İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) ve ardından ortofoto üretilmiştir. Sonra, tüm çalışma alanı için elde edilen ortofoto üzerinden birbirinden farklı özelliklere sahip üç adet test alanı (Test Alanı #1, Test Alanı #2 ve Test Alanı #3) seçilmiştir. Bir sonraki aşamada, her bir test alanı için, üç bantlı (KYM) ortofoto verisi ve ek bant olarak yükseklik verisi de kullanılarak toplam dört bantlı veriye önce çoklu çözünürlük segmentasyon işlemi ve ardından kontrollü sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Daha sonra, ortofoto görüntüleri üzerinden, test alanları içerisindeki her bir sabit araç geometrik şekil itibariyle dış sınırları üzerinden kapalı birer alan olarak çizilerek, vektör veri formatında referans veri seti oluşturulmuştur. Çalışmanın son aşamasında, önerilen yöntem ile tespit edilen sabit araçlar ve referans veri seti çakıştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. Bu bağlamda, doğruluk değerleri Doğru Pozitif (True Positive - TP), Yanlış Pozitif (False Positive - FP) ve Yanlış Negatif (False Negative - FN) olarak üç farklı kategoride ele alınarak araç tespit yüzdeleri ve kalite yüzdeleri hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar sayısal olarak yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, Test Alanı #1 için araç tespit yüzdesi % 88.99, kalite yüzdesi % 51.56, Test Alanı #2 için araç tespit yüzdesi % 78.53, kalite yüzdesi % 55.17 ve Test Alanı #3 için araç tespit yüzdesi % 92.15, kalite yüzdesi % 72.43 olarak hesaplanmıştır. Test alanlarında yer alan bina ve ağaç gibi araç dışı nesnelerin yüksekliklerinin doğruluk analizlerini etkiledikleri görülmüştür. Özellikle otopark alanlarındaki sabit araçların, birbirlerine çok yakın şekilde park edilme durumu ve etrafındaki ağaçların ve bina çatılarının altında kalma durumu sonuçları olumsuz yönde etkilemektedir. Kullanılan SYM'nin doğruluğu ve nokta yoğunluğunun da araç tespit yüzdesini doğrudan etkilediği görülmüştür. Dolayısıyla, kullanılan ortofotonun konumsal ve spektral çözünürlüğü ile SYM'nin doğruluğunun artmasının araç tespit yüzdesi ve kalite yüzdesi değerlerinin her ikisini de artırması beklenmektedir. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında önerilen yöntemle sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü K, Y, M görüntülerinden otomatik tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermektedir.
Açık kaynaklı web tabanlı coğrafi bilgi sistemi geliştirilmesi
Yüksek lisans tezi kapsamında yapılan bu çalışmanın amacı; Hacettepe Üniversitesi bünyesinde, açık kaynak kodlu yazılımlar kullanılarak bir CBS ortamı geliştirmektir. Tez kapsamında açık kaynak kodlu yazılımlar incelenmiş, örnek bir sistem tasarlanmış ve seçilen yazılımlar uyarlanarak bir Web tabanlı CBS uygulaması geliştirilmiştir. Test verileri toplamak ve aynı zamanda bir sivil bilim (gönüllü veri toplama) uygulaması oluşturmak amacıyla mobil bir uygulama geliştirilerek kullanıcılarından hissettiği deprem sarsıntılarının derecelendirilmesi, aynı zamanda açık kaynak kodlu bir veri tabanında toplanarak, Internet üzerinden bir harita sunucusu ile paylaşılması hedeflenmiştir. Kullanıcılar "Sarsıntıyı Hissettim" isimli Android uygulaması ile hissettikleri sarsıntı derecesini ve ayrıca konum bilgilerini veri tabanına gönderebilmektedirler. Açık kaynak kodlu PostgreSQL/PostGIS veritabanı ve MapServer harita sunucusu kullanılarak toplanan verinin Internet ortamına sunulması sağlanmıştır. Sunulan verinin içerisinde sarsıntı dereceleri, kullanıcı konum bilgisi, verinin kullanıcıdan geldiği tarih ve saat, kullanıcının dilerse girmesi için de ise isim ve soy isim bilgileri yer almaktadır.
LiDAR verisinden bina çatı düzlemlerinin otomatik çıkarımı ve modellemesi
Üç boyutlu (3B) şehir modellerinde şehri oluşturan temel unsur olan binaların modellenmesi LiDAR (Light Detection and Ranging) nokta bulutu verisinin en yaygın uygulama alanları arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, İzmir ili Bergama ilçesi kent merkezinden seçilen üç alana ait 3B hava LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik bina çatı düzlemlerinin çıkarılması ve modellenmesi amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak, yer filtrelemesi işlemi yapılmıştır. Yer filtrelemesi sonucu elde edilen çıplak zemin noktaları ham veriden çıkarıldıktan sonra, geriye kalan LiDAR noktaları üzerinde sınıflama işlemi yapılarak bina sınıfı çıkarılmıştır. Sonra, çıkarılan bina sınıfına Bölge Büyüme Bölütleme (Region Growing Segmentation) algoritması uygulanarak, her bir binaya ait nokta bulutu kümesi ayrı olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen her bir binaya ait nokta bulutu kümesine 3 Boyutlu Rastgele Örnek Uzlaşımı (RANSAC: 3D RANdom SAmple Consensus) algoritması uygulanarak bina çatılarının düzlemsel yüzeyleri otomatik olarak çıkarılmıştır. Bina çatısı düzlemlerinin çıkarılmasından sonra, çatı düzlemleri noktalarında bulunan gürültü DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algoritması kullanılarak belirlenmiş ve silinmiştir. Gürültünün giderilmesinden sonra, bina çatısı düzlemi noktalarından sınır geçirilmiştir. Son olarak, Douglas-Peucker algoritması ile bina çatısı düzlemi sınırının sadeleştirilmesi işlemi yapılmıştır. Elde edilen bina çatısı modelleri incelendiklerinde, en başarılı sonuçlar üçüncü test alanında elde edilmiştir.
3 boyutlu şehir modeli oluşturma ve web tabanlı görselleştirme
3D city models have become crucial for a better city management, and can be used for various purposes such as disaster management, navigation, solar potential computation and planning simulations.3D city models are not only visual models, and thematic queries and analyzes can be performed with the help of semantic data.They can be produced using different data sources and methods. In this thesis, basemaps and large-format aerial images, which are produced in accordance with the regulations of large-scale map production in Turkey (called BOHYY) have been used to develop a workflow for semi-automatic 3D city model generation. The aim of this study is to generate a 3D city model from existing aerial photogrammetric datasets without any additional data acquisition or costly manual processing. During the prodution, open-source software or other tools with free educational/research licences is preferred. As a result, a 3D city model has been generated with semi-automatic methods at LoD2 of CityGML using the data of study area near Çesme / Izmir. The generated model is automatically textured and visualized on the web along with the attribute information and digital terrain model. The model is published on the web at www.cesme3d.com. The problems encountered throughout the study and approaches to solve them are presented here.
RANSAC algoritması kullanılarak LiDAR verisinden otomatik çatı düzlemi çıkarılması
Automatic image processing and object extraction from airborne data have become an important topic of research in the field of photogrammetry and remote sensing. The aerial laser scanning system, also known as LiDAR, has become the dominant technology for acquiring 3D spatial data from the earth surface with high speed and density. LiDAR's output is an unclassified and unstructured point cloud dataset. Thus, the main process to be performed on this dataset is to classify it into distinct classes. Then, the classified LiDAR data can be used as input to create 3D city models. This data has a number of unique properties that play a fundamental part in their classification process. The main properties include the geometric properties that are obtained through the processes carried out on 3D positions of the points in the cloud. Among these processes is the plane extraction, which is carried out through the most commonly used methods of RANSAC (Random Sample Consensus), Region growing, and Hough Transform. In this study, the RANSAC algorithm was used to extract planes from building rooftops. The aim is to apply RANSAC on LiDAR point cloud data to extract planes from rooftops. The first and most important step in the extraction process of the planes from rooftops is to identify and distinguish buildings from the other features, such as terrain and vegetation. The second step is to apply the RANSAC algorithm on the point cloud data of the individual buildings. Based on the geometric position and the points' distance to the plane, the least squares method is used to cross the best plane through the candidate points that form the plane. The experiments were carried out on the selected study areas located in the city of Bergama, Turkey using LiDAR point cloud data collected by the Reigl airborne scanner. The results show that RANSAC's performance is quite good for buildings which have complex roofs and also it has the ability to extract small planes in high density point clouds. Furthermore, the best extracted planes are properly adjusted to the raw point cloud data sets.
Tarımsal yaz ürünlerin sentinel-2 uydu görüntülerinden rastgele orman algoritması ile nesne-tabanlı sınıflandırılması
Bu tez çalışmasında, Gediz ovasında tarımsal yaz ürünleri, 2017 yılına ait çok zamanlı Sentinel-2 uydu görüntülerinden Rastgele Orman (RO) algoritması ile nesne-tabanlı sınıflandırma yapılarak tespit edilmiştir. Tespit edilen ürünler Gediz ovasında yoğun biçimde bulunan biber, buğday, domates, mısır, patlıcan, pamuk, üzüm, yonca ve zeytindir. Arazi gerçeği verileri yapılan arazi çalışmalarından ve çiftçi kayıt sistemi (ÇKS) verisi kullanılarak oluşturulmuştur. ÇKS verileri parsel parsel incelenmiş ve arazi çalışmaları ile doğrulanmıştır. Sınıflandırma işlemi RO algoritması ile segment tabanlı yapılmıştır. Çalışma alanını kapsayan 8 uydu görüntüsü (10 Nisan, 3 Mayıs, 2 Haziran, 2 Temmuz, 1 Ağustos, 7 Eylül, 10 Ekim ve 16 Kasım) seçilmiştir. Seçilen her uydu görüntüsünden NDVI (Normalized Difference Vegetation Index–Normalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi) bantları üretilmiştir. Sınıflandırma işleminden önce, orijinal bantlar (Mavi, Yeşil, Kırmızı ve Yakın Kızılötesi) ve NDVI bantları kullanılarak çoklu çözünürlük görüntü segmentasyonu yapılmıştır. Sonra, her görüntü segmenti için spektral özellikler olan ortalama ve standart sapma ile doku ölçümü özellikleri olan homojenlik, farklılık ve entropi değerleri hesaplanarak bu özellikleri gösteren bantlar oluşturulmuştur. Orijinal bantlar, NDVI bantları ve özellik bantları kullanılarak nesne-tabanlı RO sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Çalışmada ayrıca, en önemli dört özellik (bant), RO algoritmasının en önemli özellik fonksiyonu ile Mayıs, Temmuz, Eylül ve Ekim NDVI görüntüleri olarak tespit edilmiş olup sınıflandırma işlemleri söz konusu dört özelliğin farklı kombinasyonları ile de gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, doku ve standart sapma bantları sınıflandırma doğruluğunu artırmamış, aksine, az miktarda da olsa, düşürmüştür. En yüksek doğruluğa sahip olan özellik kombinasyonu, 0,9365 K ̂ (Khat-Kappa) değeri ile Orijinal bantlar + NDVI bantlarıdır. En önemli 4 özellik ile yapılan sınıflandırma sonucunda 0,9156 K ̂ değerine ulaşılmıştır. Tek tarihle yapılan sınıflandırmalarda, en önemli üç özellik olan Mayıs, Temmuz ve Eylül NDVI bantları kullanılmıştır. Bu tarihler için K ̂ değerleri sırasıyla 0,5865, 0,6349, 0,5738 olarak hesaplanmıştır. En önemli üç özelliğin ikili kombinasyonları ile yapılan sınıflandırmalar neticesinde K ̂ değerleri, Mayıs - NDVI ile Temmuz – NDVI için 0,7678, Mayıs - NDVI ile Eylül – NDVI için 0,8628 ve Temmuz - NDVI ile Eylül – NDVI için 0,8452 için olarak hesaplanmıştır. RO algoritmasında doğrulama için kullanılan Genelleştirilmiş Hatalar (Out of Bag – OOB) verisi rastgele seçildiği için diğer parametreler aynı bile olsa, yapılan her sınıflandırma işleminde doğruluk değişebilmektedir. Ayrıca, RO algoritmasının iki parametresi olan ağaç sayısı (ntree) ve rastgele özellik sayısı (mtry) sınıflandırma doğruluğunu etkilemektedir. Tüm bu değişkenler içinde en yüksek doğruluğu elde etmek için R programında bir uygulama (En Yüksek Doğruluklu Rastgele Orman–EYDRO) hazırlanarak RO algoritmasının doğruluğu artırılmıştır. Doğruluk artış oranı bant kombinasyonuna göre değişmekle birlikte yaklaşık %3 oranına kadar çıkmıştır.
LiDAR nokta bulutu verisi ve yüksek çözünürlüklü ortofotolar kullanarak bina çıkarımı için bir yaklaşım
Günümüzde Uzaktan Algılama alanındaki sensör teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte nesne belirleme çalışmalarında önemli bir artış olmuştur. Özellikle LiDAR (Light Detection and Ranging) nokta bulutu verisi ve yüksek konumsal çözünürlüklü ortofotolar gibi uzaktan algılama verilerinden bina belirlenmesi yaygın ve önemli çalışmalar arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) ortofoto ve LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik bina çıkarımı ve geriçatımı için Hough dönüşümü, algısal gruplama ve tohum bölge büyütme tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntemin ilk adımı olan ön işlemler, ortofoto ve LiDAR verilerinin koordinat eşlemesi, LiDAR verisinden gürültünün temizlenmesi ve yer filtrelemesi işlemlerini içermektedir. Sonra, LiDAR nokta bulutu verisinden sayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve normalize edilmiş SYM (nSYM), ortofotodan da VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) bitki indeksi oluşturulur. Sadece bitki ve bina nesnelerinin kalması amacıyla, nSYM verisine bir eşik değeri uygulanarak eşiklenmiş nSYM elde edilir. Eşiklenmiş nSYM verisinden bitki indeksi bandı kullanılarak bitki örtüsü alanlar maskelenir ve yalnız bina alanlarının kalması sağlanır. Bina alanlarının bulunmasından sonra, DoG (Difference of Gaussian) filtresi ile ortofotodan kenarlar çıkarılır. Elde edilen kenar görüntüsünden Hough dönüşümü ile binaları oluşturan çizgi segmentleri çıkarılır ve geliştirilen algısal gruplama kuralları ile bu çizgi segmentlerinden bina sınırları çatılır. Çatılan bina sınırları içinde kalan alanlar bir sonraki tohum bölge büyütme segmentasyonu adımı için başlangıç tohum alanları olarak alınır ve bu alanlardan başlayarak gerçekleştirilen segmentasyon işlemi ile binalar belirlenir. Yöntem, Bergama'dan seçilen farklı özelliklere sahip 10 test alanı üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların doğruluk analizleri, ortofoto üzerinden elle çizilerek oluşturulan referans veriyle karşılaştırılmak suretiyle yapılmıştır. Algısal gruplama algoritması ile elde edilen sonuçların piksel-tabanlı ve nesne-tabanlı ortalama doğruluk değerleri BDCom (Building Detection Completeness – Bina Belirleme Bütünlüğü) için sırasıyla %82.56 ve %96.75, BDCor (Bina Belirleme Doğruluğu – Building Detection Correctness) için sırasıyla %84.00 ve %100 olarak hesaplanmıştır. Piksel-tabanlı doğruluk analizi sonuçlarına göre, kombine algısal gruplama ve tohum bölge büyütme segmentasyonu yöntemi ortalama BDCom ve BDCor doğruluk oranları sırasıyla %89.82 ve %96.37 olarak hesaplanmıştır. Nesne-tabanlı doğruluk analizleri sonuçlarına göre, ortalama BDCom ve BDCor doğruluk oranları sırasıyla, %84 ve %100 olarak hesaplanmıştır. Piksel-tabanlı doğruluk analizi sonuçlarına göre, kombine yöntemin doğruluk değerlerinde algısal gruplama yöntemi doğruluk değerlerine göre BDCom için %7.26 ve QPct (Kalite Yüzdesi–Quality Percentage) için %6.71 artış olmuştur. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, geliştirilen yöntemin renkli ortofoto ve LiDAR nokta bulutu verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.
Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın şiddeti ve yangın sonrası durumun zamansal olarak incelenmesi : Akdeniz bölgesi örneği
Orman; ağaç, bitki ve çalıların geniş bir çevreye yayılarak oluştukları topluluğa verilen isimdir. Ormanı oluşturan sonsuz sayıdaki tüm madde ve olaylar birbirleriyle karşılıklı ilişki ve etkileşim halindedirler. Ormanlar sunmuş olduğu yararlar ile en önemli doğal kaynaklar arasında gelmektedirler. Ayrıca sosyal ve çevresel dengenin sağlanması konularında tüm ekosistem için son derece önemli bir yere sahiptirler. Orman yangınları etkileri ve doğurduğu sonuçlar itibarıyla tüm dünyada en önemli doğal afetlerin başında gelmektedir. İstatistiki veriler incelendiğinde orman yangınlarının ülkemizde değişken bir yapıda olduğu fakat son yıllarda nüfus artışına paralel olarak yangın sayısında belirgin bir artış olduğu gözlemlenmektedir. Bu durum; erozyon, heyelan, çölleşme, kütle kaybı ve doğal döngünün bozulmasına neden olmaktadır. Ayrıca, yangınlardan sonra zarar gören ormanların ve bitki örtüsünün yenilenmesi de arazi yönetimi açısından büyük önem arz etmektedir. Orman yangınlarının oluşum ve davranış özeliklerinin tahmin edilmesi yangınla mücadele çalışmaları açısından son derece önemlidir. Bu kapsamda, uydu görüntüleri kullanılarak, geniş alanlarda yangından etkilenen alanları ve yanma şiddetini tespit etmek büyük kolaylık sağlamaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde farklı tarihlerde Akdeniz Bölgesi'nde meydana gelen üç büyük orman yangını ele alınmıştır. Farklı uydu görüntüleri ve mekânsal otokorelasyon teknikleri birlikte kullanılarak yanan alan ve yanma şiddeti tespiti yapılmış ve yangın sonrası süreçte OGM (Orman Genel Müdürlüğü) tarafından yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının ne derecede fayda sapladığı belirlenmiştir. Bu kapsamda, ülkemizde yapılan çalışmalarının yeterli seviyede olmadığı görülmüştür. Bu tez çalışmasının amacı, ülkemizde bundan sonraki süreçte meydana gelebilecek orman yangınlarında, yanan alan tespiti ve yanma şiddetini uydu görüntüleri yardımıyla hızlı bir şekilde belirlemek ve yapılacak olan orman rehabilitasyon çalışmalarında yeşerme sürecini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda, Antalya-Taşağıl, Mersin-Gülnar ve Hatay-Samandağ orman yangınlarına ait yangın öncesi ve yangın sonrası Landsat 7 ETM+ ve MODIS Mod 09A (Surface Reflectance) görüntüleri kullanılarak, yanan alan ve yanma şiddeti tespiti normalize edilmiş yanma şiddeti ve fark normalize edilmiş yanma şiddeti indisleri kullanılarak belirlenmiştir. Daha sonraki süreçte, yanan alanlara ait çok zamanalı normalize edilmiş fark bitki örtüsü indisi görüntüleri elde edilmiş ve yapılan rehabilitasyon çalışmaları zamansal olarak incelenmiştir. Çalışma sonucunda, Antalya-Taşağıl yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 20 479 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 16 996 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran's I tekniği sonucu 12 212 ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 15 242 ha yanan alan tespiti yapılmıştır ve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının bölgenin büyük çoğunluğunda başarı sağladığı gözlemlenmiştir. Mersin-Gülnar yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 7812 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 5388 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran's I tekniği sonucu 4262 ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 5271 ha yanan alan tespiti yapılmıştır ve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının istenen sonucu tam olarak veremedeği ve yeşermenin zayıf kaldığı tespit edilmiştir. Hatay-Samandağ yangını için MODIS dNBR görüntüsü sonucu 1690 ha, Landsat 7 ETM + dNBR görüntüsü sonucu 1162 ha, Landsat 7 ETM + lokal Moran's I tekniği sonucu 1045ha, Landsat 7 ETM + Getis-Ord lokal Gi tekniği sonucu 1074 ha yanan alan tespiti yapılmıştırve yapılan orman rehabilitasyon çalışmalarının geçen iki yıllık süreçte kuzey ve güney bölümlerde fayda sağlamaya başladığı görülmüştür.
Türkiye'deki geomatik mühendisleri arasında yaşam standartları ve karbon ayak izi arasındaki ilişkinin belirlenmesi
Bu çalışma, Türkiye'deki önemli sivil toplum kuruluşlarından olan Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği'ne bağlı 10000'in üzerinde üyesi bulunan Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası üyelerine Google Drive üzerinde oluşturulan ve e-posta aracılığıyla üyelerin bilgilendirildiği toplam 38 sorudan oluşan "Yaşam Düzeyi Anketi"'nin sonuçlarını kapsamaktadır. Anket soruları arasında; doğum yılı, ikamet edilen şehir, cinsiyet, okul ve mezuniyet yılı gibi kişisel bilgilerin yanında karbon ayak izlerinin belirlenebilmesi amacıyla özellikle ısınma şekli tercihi, fatura tutarları, ulaşım sıklığı ve tercihleri ile yaşam standartları hakkında olan sorulara verilen cevaplar çalışmanın temelini oluşturmuştur. Anketin yapıldığı tarihte odaya kayıtlı olan yaklaşık 13000 üyeden 645 geri dönüş alınmıştır. Bu dönüş sayısı %3.8'lik bir hata payı sağlamıştır. Çalışmalarda ortalama olarak %5 hata payı kullanılmakta, %10 ve üstü bir hata payı kullanmak tavsiye edilmemektedir. Anketlere verilen bu cevaplar Google Drive tarafından, Google Spreadsheets üzerinde oluşturulan tablolara otomatik olarak işlenmiş ve katılımcıların verdikleri cevaplara göre düzenlenmiştir. Bu veriler, üzerinde düzenlemeler yapabilmek ve CBS'ye aktarabilmek için Microsoft Excel formatında dışa alınmıştır. Karbon ayak izinin (KAİ) hesaplanmasında tek bir standart yöntem bulunmamaktadır. Bu çalışmada, WWF'in hesaplayıcısı kullanılmıştır. Anket sorularına verilen cevaplara göre her bir birey için KAİ hesaplanmıştır. %87'lik kısmını erkeklerin oluşturduğu katılımcıların %23,4'ü İstanbul'da, %16,9'u Ankara'da ikamet etmektedir. "Aslen nerelisiniz?" sorusuna verilen cevaplara göre %8,2'lik bir oranla Trabzon ilk sırada, %4,8'lik bir oranla Konya ikinci sırada gelmektedir. Erkek Geomatik mühendislerinin KAİ ortalaması kişi başına 15.34 ton CO2/yıl, kadın Geomatik mühendislerinin KAİ ortalaması ise 15.29 ton CO2/yıl olarak hesaplanmıştır. Mezun olunan okul sorusunda en yüksek oran %26,8 ile Yıldız Teknik Üniversitesi, mezuniyet yılı olarak da %7,3 ile 2013 olmuştur. %34,4'lük kısım özel sektörde ücretli olarak çalışmaktadır ve %41,6'lık kısım 2800-4000 TL arasında gelire sahiptir. Gelir durumuna göre karbon ayak izleri değerlendirildiği zaman, ortaya gelir seviyesi ile doğru orantılı bir sonuç çıkmaktadır. En yüksek KAİ değeri kişi başına 16.71 ton CO2/yıl ile yüksek gelir grubundaki Geomatik mühendislerinde görüldü. Bunu 14.80 ton CO2/yıl ile orta gelir seviyesi ve 13.30 ton CO2/yıl ile düşük gelir seviyesi grubundakiler takip etmiştir. Katılanların %30,5'lik bir kısmı "Organik yiyecek tüketiyorum ve tanınmış zincir marketlerden alıyorum." cevabını vermiştir. Paketlenmiş taze gıdalar konusunda %39,2'lik bir kısım "Paketlenmiş olan hiçbir taze gıdayı almam" cevabını verirken paketlenmiş dondurulmuş gıdalar konusunda ise %47,8'lik bir oranda "Paketlenmiş olan hiçbir dondurulmuş gıdayı almam" cevabı verilmiştir. Katılanların %96,4'lük kısmı ürünlerin son kullanma tarihlerine dikkat ederim cevabını vermiştir. Mobilyalar ve elektronik aletler konusunda %81,7'lik kısım "Sadece gerekli olan mobilyaları alırım ve eskiyene kadar kullanırım." ve %58,6'lık bir kısım "Sadece gerekli olan aletleri alırım ve eskiyene kadar kullanırım." cevaplarını vermiştir. Geri dönüşüm konusunda en yüksek oran %41,6 ile "Atığımın az bir kısmını geri dönüşüme kazandırıyorum." cevabına gelmiş durumdadır. Yapılan aktiviteler konusunda ise, %53,3'lük bir kısım "Sadece yürüyüş, bisiklet vb. karbon salınımı olmayan aktivitelerde bulunuyorum." cevabını vermiştir. Yaş gruplarına göre yapılan analizlerin sonuçlarına bakılırsa, en yüksek KAİ değeri ortalama 16.25 ton CO2/yıl 40 yaş veya üstü grubunda bulunmuştur. Ortalamalara göre sıralanacak olunursa; 30-40 yaş grubu ortalama 15.47 ton CO2/yıl ve 20-30 yaş grubu da 14.25 ton CO2/yıl olarak görülmektedir. Türkiye genelinde bölgeler arasında yapılan değerlendirme sonucunda, en düşük ortalama kişi başına 14.63 ton CO2/yıl ile Karadeniz Bölgesi'nde çıkmıştır. Hemen arkasından kişi başına 14.71 ton CO2/yıl ile İç Anadolu Bölgesi gelmektedir. Türkiye genelinde iller arasında yapılan değerlendirme sonucunda, Türkiye'nin ortalama KAİ değeri kişi başına yıllık 15.34 ton CO2/yıl çıkmıştır. En düşük KAİ değeri kişi başına 9.81 ton CO2/yıl ile Kars'ta hesaplanmıştır. En yüksek KAİ değeri ise kişi başına 20.86 ton CO2/yıl ile Muş'tadır.
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Yeryüzü özelliklerinin çeşitliliği ve konumsal olarak dağılımı ile ilgili güvenilir ve doğru bilgilerin elde edilmesi birçok uygulama için esastır. Yeryüzünün çeşitli konumsal ve spektral çözünürlüklerde görüntülenmesinde etkili bir araç olan uzaktan algılama teknolojileri, yeryüzü ile ilgili değerli bilgilerin elde edilmesinde uzun yıllardır kullanılmaktadır. Söz konusu teknolojiler özellikle geniş alanların görüntülenmesi ve analizinde etkin ve ekonomik çözümler sunmaktadır. Uzaktan algılama uyduları ve algılayıcı tasarımında yaşanan teknolojik gelişmeler, çevresel görüntüleme ve doğal kaynak yönetimini de içerisine alan birçok konuda yeni araştırma olanakları ortaya çıkarmıştır. Yeni nesil algılayıcı sistemler aracılığıyla elde edilen görüntüler, yeryüzü nesnelerinin niteliği, özellikleri ve dağılımları hakkında çok daha detaylı bilgiler sağlamaktadır. Orta çözünürlüklü uydu görüntülerinin aksine, yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri üzerinden ağaçlar ve binalar gibi tekil yüzey nesnelerinin görsel olarak yorumlanması kolaylaşarak, nesnelerin birbirlerinden ayırt edilebilmesi mümkün hale gelmiştir. Kullanıcılara sağladığı önemli avantajlar nedeniyle son yıllarda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerine olan ilgi artış göstermiş ve dijital görüntü işleme teknikleriyle görüntüler üzerinden benzer spektral özelliklere sahip türlerin ayırt edilmesi ve tekil yeryüzü nesnelerinin sınıflandırılması uzaktan algılama alanında önemli bir araştırma konusu olarak ortaya çıkmıştır. Uydu görüntülerinin üzerinden yeryüzü nesnelerine ilişkin bilgi çıkarımında en çok tercih edilen ve en etkili yöntem görüntü sınıflandırmadır. Sınıflandırma işleminin sonucunda yeryüzünün farklı özelliklerini gösteren tematik haritalar üretilmektedir. Elde edilen haritaların doğruluğu ve güvenilirliği uygulamaların başarısı açısından büyük önem taşımaktadır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanımı, dijital görüntü verilerinin yorumlanması ve analizinde önemli problemler ortaya çıkarmıştır. Yüksek konumsal çözünürlüklü verilerde komşu pikseller arasındaki spektral benzerlik nedeniyle karışık piksellerin oranının artması bunlardan en önemlisidir. Bununla birlikte, arazi örtüsü tiplerini temsil eden sınıfların kendi içerisinde ve birbirleri arasındaki yüksek spektral benzerlik nedeniyle görüntü üzerinden bilgi çıkarımı veya sınıflandırma işlemi karmaşık bir hal almaktadır. Söz konusu problemler nedeniyle yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleriyle doğruluğu yüksek tematik harita üretiminde geleneksel sınıflandırma tekniklerinin yetersiz kaldığı ifade edilmektedir. Bu nedenle yüksek çözünürlüklü görüntülerin işlenmesi ve bilgi çıkarımında yeni ve etkili analiz tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı yüksek çözünürlüklü WorldView-2 (WV-2) uydu görüntüsü kullanılarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin sınıflandırılmasına yönelik bir metodoloji geliştirmektedir. Bu amaca yönelik olarak ön işleme, sınıflandırma ve tematik harita üretimini içeren görüntü sınıflandırma aşamaları kapsamlı bir biçimde ele alınmış, geleneksel tekniklerinin yanında ileri sınıflandırma yaklaşımları ve güncel sınıflandırma algoritmaları değerlendirmeye alınmıştır. Çalışma sonucunda tez kapsamında ele alınan sınıflandırma probleminin çözümüne yönelik önemli bulgulara ulaşılmıştır. Bunlardan ilki, elde edilen sonuçlar geleneksel sınıflandırma yaklaşımlarının, doğal nesneler arasındaki spektral ayrımın gerçekleştirilmesi noktasında yetersiz kaldığını ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin sınıflandırılması için uygun olmadığını göstermektedir. Geleneksel piksel tabanlı yaklaşımla karşılaştırıldığında, obje tabanlı sınıflandırma yaklaşımı kullanımıyla tematik harita doğruluğunda %8'e varan artışlar olduğu belirlenmiştir. İkinci olarak, sınıflandırma sonuçları, ileri sınıflandırma algoritmaları olarak adlandırılan destek vektör makineleri ve rotasyon orman algoritmalarının hem piksel hem de obje tabanlı yaklaşımda klasik en yakın komşuluk sınıflandırıcısı ve diğer öğrenme algoritmalarından daha üstün bir sınıflandırma performansı sergilediğini açık bir şekilde ortaya koymaktadır. Bu nedenle obje tabanlı sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesinde söz konusu sınıflandırma algoritmalarının tercih edilmesi önerilmiştir. Üçüncü olarak, tez kapsamında değerlendirmeye alınan ağaç türlerinin spektral karakteristiklerinin analizleri neticesinde, iğne ve geniş yapraklı ağaç türlerinin özellikle kızılötesi bölgede birbirinden farklı spektral yansımalara sahip olduğu görülmüştür. Arazide gerçekleştirilen spektral ölçüler ve uydu görüntüsünün ilişkilendirilmesi sonucunda, WV-2 görüntüsünün kırmızı kenar, yakın kızılötesi-1 ve yakın kızılötesi-2 bantlarının iğne ve geniş yapraklı ağaçların birbirinden ayırt edilmesi noktasında önemli spektral bilgiler sağladığı belirlenmiştir. Buna karşın, iğne ve geniş yapraklı ağaçları temsil eden sınıflar içerisindeki ağaç türleri arasındaki yüksek spektral benzerlik nedeniyle, WV-2 görüntüsü spektral olarak benzer ağaç türlerinin (örneğin sedir ve servi) ayırt edilmesi noktasında sınırlı seviyede bilgi sağladığı tespit edilmiştir. Bu nedenle, tematik harita doğruluğunun arttırılması için sadece WV-2 görüntüsünün multispektral bantlarının kullanılması yerine, vejetasyon indeksleri, doku özellikleri ve temel bileşenler gibi yardımcı veri setlerinin değerlendirilmeye alınması gerekmektedir. Sınıflandırma sonuçları analiz edildiğine, yardımcı veri setleri kullanımıyla sınıflandırma doğruluğunda %8'lere varan seviyelerde artış olduğu görülmüştür. Dördüncü olarak, tez kapsamında değerlendirmeye alınan tüm sınıflandırma algoritmalarının boyutsallık veya Hughes fenomeninden etkilendiği tespit edilmiştir. Bu açıdan ele alındığında optimum özellik seti boyutunun tespit edilmesi sınıflandırma işleminin başarısı açısından kritik bir öneme sahiptir. Çalışma sonuçları yüksek boyutlu veri setini temsil eden daha az sayıda ve seçilen özellikleri içeren veri setleri kullanılması durumunda sınıflandırma doğruluğunun önemli derecede arttığını göstermektedir. Bu nedenle, yüksek boyutlu veri seti kullanımında ön yinelemeli özellik seçimi esasına dayalı destek vektör makineleri gibi uygun bir özellik seçimi algoritması dikkate alınmalıdır.
İSKİ UKBS ağı istasyonlarının zamansal yer değişimlerinin incelenmesi
1980'lerden itibaren bölgesel veya yer yuvarının tamamının incelenmesi, izlenmesi ve mühendislik çalışmalarında uzay ve uydu teknolojileri etkin olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda teknolojinin gelişmesiyle birlikte yer bilimleri çalışmaları, jeodezik ölçmeler, uzaktan algılama, CBS uygulamaları için veri toplama/üretme gibi çeşitli alanlarda GPS/GNSS system ve uygulamaları verilerin belirli standartlarda toplanıp, değerlendirilmesi ve farklı yöntemler için kullanıcılara ulaştırılması sistemli bir hale getirilmiştir. Koordinatları hassas olarak önceden belirlenmiş referans istasyonlarında toplanan veriler ve bu verilerden hesaplanan düzeltmelerin herhangi bir iletişim ağı aracılığı ile diğer alıcılara iletilmesiyle, alıcıların koordinatları hassas olarak belirlenebilmektedir. Bu şekilde elde edilecek doğruluk sabit referans noktasından uzaklaştıkça atmosferik etkiler dolayısıyla değişmektedir. Doğruluğu artırmak amacıyla birden fazla sabit referans noktası tesis edilmesi sonucunda sabit referans GNSS ağları ortaya çıkmıştır. 7 gün 24 saat kesintisiz hizmet veren hızlı ve güvenilir ölçmeyi sağlayan ve bir çok alanda yararlanılan GNSS sistemleri ülkemizde TUSAGA-Aktif (CORS-TR) ve İSKİ-UKBS ağlarıyla yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, İstanbul bölgesi için hizmet veren ve bir çok mühendislik ölçmesinde yararlanılan İSKİ UKBS ağının güvenilirliği test edilmek istenmiştir. Bu amaçla İSKİ-UKBS ağının referans noktalarından belirli periyotlarla alınmış ölçüler process edilerek belirli bir zaman diliminde sabit kabul edilen noktaların hareketlerinin izlenmesi ve kıtasal hareketin elimine edildikten sonra sabit olmasını beklediğimiz noktaların analizinin yapılması amaçlanmıştır. Bu bağlamda, birinci bölümde çalışmanın amacı ve stratejisi ortaya konulmuştur. İkinci bölümde uydularla konum belirleme sistemleri (GNSS) hakkında genel bilgiler verilmiş olup üçüncü bölümde konum belirleme yöntemlerine değinilmiştir. Dördüncü bölümde, bölgede ulusal ölçekte faaliyet gösteren gerçek zamanlı sabit GNSS ağlarından bahsedilerek beşinci bölümde, İSKİ uydulardan konum belirleme sistemi GNSS ağı (İSKİ-UKBS) kurulum aşamaları, sürekli gözlem yapan referans ağının tasarlanma süreçleri, donanım ve yazılım seçimleri, noktaların tesis edilmesi ve sistemin servis sunması aşamaları irdelenmiştir. Altıncı bölümde ise, ağı test etmek amacıyla yapılan uygulama yer almaktadır. Bu bölümde, ölçme zamanlarının nasıl belirlendiği, Leica Geo Office programında process işlemi yapılırken kullanılan parametreler ölçme zamanları koordinat ve koordinat farkları yer almaktadır. Ayrıca, ülkemizin kuzeybatıya doğru yıllık ortalama 2-3 cm hareketi bilinmektedir. Bu olağan hareketi elimine ederek bunun dışında noktalarda olabilecek hareketi gözlemleyebilmek amacıyla ISTA noktasının 2005.0 koordinat ve hızları kullanılarak daha önce elde edilen koordinatların hepsi ilk ölçme günüm olan 2009/12 ye taşındı. Bu şekilde olağan kıtasal hareket elimine edilmiştir. 2009/12 ye taşınan koordinatların farklarını görmek amacıyla grafikleri çizilmiştir. Buna ek olarak ölçme zamanlarındaki ve 2009/12 ye taşıdığım koordinatlar NetCad yazılımı kullanılarak hareketin yönü ve büyüklüğünün görselleştirilmesi sağlanmıştır. Son olarak, yapılan ölçme ve değerlendirilmeler çalışmanın yedinci bölümünü oluşturan sonuç ve öneriler kısmında tartışılmıştır. İSKİ-UKBS ağından 8 periyot ölçü Leice Geo Office programında değerlendirilmiş ve periyotlar arasındaki koordinat farkları irdelenmiştir. Referans noktalarının hareketlerinin bölgede beklenen hareketle uyumluluğu incelenmiştir.
En kısa yol ve en az riskli yol algoritmalarının 2B ve 3B görselleştirilmiş çok katlı binalarda karşılaştırılması
Thanks to the development of technology, navigation devices come into many people's life. In daily life, people use Global Positioning Systems (GPS) to find their ways in both familiar and unfamiliar outdoor spaces. For indoor spaces, this technology is not popular as outdoor spaces. Because, GPS technology is limited since the radio signals can not penetrate through walls of the buildings. So other positioning techniques are used to determined the positioning and navigation in indoors. In this master thesis, the positioning techniques for indoor spaces are defined and the combination of indoor positioning techniques are explained. Since one of the positioning technique is not enough for positioning in a indoor space that's why combination of techniques gives us so much better solutions to this problem. After the positioning techniques and their combinations are explained, the optimal routes for an indoor space are determined and Dijkstra's algorithm and least risk path algorithm are explained in details with their examples. The aim of this thesis is to compare these two algorithm according to the different 2D and 3D visualizations of the floors. The case study building is chosen as "Plateau-Rozier" building of Gent University. Ground floor and first floor are modelled as Geometric Network Model and according to this model these floors are digitized in Sketch Up programme to visualize it 2D and 3D. Than from each node to every node all the single source shortest paths and least risk paths are calculated in C# software, and six routes are selected as a task where the shortest routes and least risk routes differs apparently. Each route consist of a source node and a end node and they have six visualizations to compare. The visualizations are 2D black&white and 2D color, 3D black&white and 3d color with version one, and 3D black&white and 3D color version two. After test is prepared with these routes and visualizations, fifty unfamiliar users are asked by some questions like "Which route is the shortest?", "Which visualization do you prefer for solving a routing problem?", and so on. According to the test, it is proven that people prefer shortest paths than least risk paths and they make their decision based on 2D visualization not 3D.
Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı
Günümüzde bilgisayar teknolojisinin gelişmesi ile birlikte dijital görüntü işleme teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Dijital görüntü işleme uzaktan algılamanın uygulamaları arasına girmektedir. Dijital görüntü işleme çevreyle hiçbir etkileşim olmaksızın teknolojik araçlar yardımıyla görüntüler içerisinde bulunan objelerin öznitelikleri hakkında bilgi edinmemizi sağlar. Dijital görüntü işleme teknikleri ile iyileştirilmiş veya daha farklı görüntüler elde edilmekle birlikte görüntülerden öznitelik ve anlamlı bilgi çıkarımı yapılabilmektedir. Dijital görüntüler sayesinde görüntü yorumlamaya olanaklı olan mekansal veriler, kentsel planlama, çevresel değişimin incelenmesi, coğrafi analiz verilerinden bilgisayar teknolojisi yardımıyla birçok analiz yapılmaktadır. Bu işlemler sayesinde şu ana kadar birçok yaklaşım ve yöntem sunulmuştur. Bulunan yöntemlerin görüntülere özgü yöntemler olmasından dolayı görüntü işleme konusu birçok farklı türdeki görüntüler için ayrı ayrı yöntemler olarak sunulmuştur. Bu çalışma kapsamında birinci bölümde dijital görüntü işlemenin tarihçesi ve uygulama alanları hakkında bilgi verilmiştir.İkinci bölümde, görüntü elde etme ve görüntü işleme tekniklerinin temel kavramlar üzerinden örnek görüntüler verilerek anlatılmıştır. Özellikle bu tez çalışmasında, en yaygın kullanılan görüntü işleme tekniklerine değinilmiştir.Üçüncü bölümde MATLAB programlama dilinin avantajlarına değinilmiştir. Kod yazma ortamı ve arayüz tasarlama ortamı olan 'Guide' araç fonksiyonu tanıtılmıştır.Uygulama bölümünde, tez çalışmasında kullanılan görüntülerden ve uygulanan yöntemlerden bahsedilmiştir. Nokta işleme teknikleriyle görüntüler hakkında bilgi sağlamakla birlikte kontrast ve parlaklık ayarlarına değinilmiştir. Çeşitli filtreler geçirilerek görüntü zenginleştirme yöntemleri denenmiştir. Görüntülerin gri seviyelerindeki ani değişikliklerin olduğu bölgelerde kenar belirleme algoritmaları kullanılmıştır. Bu kenar algoritmalarından birinci türeve ve ikinci türeve dayalı kenar belirleme algoritmalarından belli eşik değer altında çıkarılan detaylar yorumlanmıştır. Morfolojik yöntemlerin çeşitli operatörleri kullanılmıştır ve daha önceki çalışmalara bu operatörler eklenerek detay ve sınırların çıkarılması çalışılmıştır. Bu kapsamda dijital görüntü işleme tekniklerinin klasik yapısal programlama dilleri kullanılarak gerçekleştirilmesi; yoğun matematiksel işlemlerin olması, veri sayısının yüksek ve algoritma karışıklığının olması gibi nedenlerden dolayı zorlaşmaktadır. Bu sorunu aşmak için MATLAB programlama dili tercih edilmiştir. MATLAB'in dijital görüntü işleme fonksiyonları kullanılarak görüntü işlemeye yönelik uygulama arayüz tasarımı gerçekleştirilmiştir. Son olarak beşinci bölümde değerlendirmeler ve öneriler verilmiştir.
Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi
Günümüzde uzaktan algılama ile yeryüzünün büyük bir kısmı eş zamanlı ve farklı spektral bölgelerde gözlenmektedir ve elde edilen veriler birçok uygulama alanında kullanılmaktadır. En yaygın kullanılan uygulama alanlarından biri de kentsel gelişimin izlenmesidir. Çok zamanlı uydu görüntü verileriyle zaman içerisinde kentsel değişimin izlenebilmesi, kentsel gelişme sonucu arazi örtüsü/kullanımındaki değişimin belirlenmesi mümkün olabilmektedir.Beylikdüzü, 1990'lı yılların sonundan itibaren hızlı bir kentsel gelişim göstermiş, kentin önemli merkezlerinden biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, Beylikdüzü ilçesi yerleşim alanlarının ve çevresindeki arazi kullanımlarının uzaktan algılama yöntemi kullanılarak yıllara göre değişimi incelenmiştir. Kullanılan veriler, 12 Haziran 1984 ve 23 Haziran 2011 tarihli LANDSAT 5 TM uydu görüntüleridir. Kullanılan yöntem değişim saptama analizi tekniklerinden görüntü sınıflandırma ile spektral indekslerin birlikte kullanımını içermektedir. Çalışmanın giriş bölümünde uzaktan algılama tanımı ile birlikte çalışma konusu hakkında genel bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde ise uzaktan algılamanın temel kavramları olan elektromanyetik enerji, elektromanyetik spektrum, atmosfer ile elektromanyetik enerji arasındaki etkileşim ve son olarak da başlıca yeryüzü cisimlerinin spektral özelliklerine yer verilmiştir. Üçüncü bölümde, kentleşme hakkında genel bilgiler verilmiş, kentsel gelişimin belirlenmesinde uzaktan algılamanın sağladığı kolaylıklar anlatılarak literatürdeki kentsel gelişim ile ilgili çalışmalardan örnekler gösterilmiştir. Dördüncü bölümde ise dijital uydu görüntüsü kavramı açıklanarak, uzaktan algılamada kullanılan dijital görüntü işleme teknikleri (önişleme, görüntü zenginleştirme, sınıflandırma ve değişim saptama yöntemleri) anlatılmıştır. Uygulama bölümünde öncelikle çalışmanın uygulama alanı ve kullanılan veriler hakkında bilgiler verilmiştir. Ardından farklı tarihli LANDSAT-TM uydu görüntülerine kontrollü sınıflandırma işlemi uygulanmıştır ve yapılan kontrollü sınıflandırmaların doğruluğu analiz edilmiştir. Daha sonra 1984 ve 2011 yıllarına ait LANDSAT-TM uydu görüntülerine yerleşim alanlarının belirlenmesine katkı sağlayan 7 farklı spektral indeks uygulanmıştır. Spektral indeks görüntüleri ve orijinal görüntüler arasında korelasyon analizi yapılarak en uygun indeks görüntüleri (NDVI ve NDBI) orijinal görüntülere dahil edilerek tekrar kontrollü sınıflandırma işlemi yapılmış ve kontrollü sınıflandırmalara ait doğruluk analizleri tekrar irdelenmiştir. Son olarak değişim analizi yapılarak göz önüne alınan tarihler arasında Beylikdüzü ilçesindeki kentsel gelişim nicel ve nitel olarak belirlenmiştir.Sonuç kısmında, uygulama bölümündeki sonuçlar karşılaştırılarak, uydu görüntülerinin kentsel gelişimde kullanılabilirliği değerlendirilmiştir.
Sbas-ınsar yöntemiyle düşey yönlü yüzey deformasyonlarının belirlenmesi: Bursa-Orhaneli linyit madeni örneği
Son yıllarda interferometrik yapay açıklıklı radar tekniği, yeryüzünde meydana gelen deformasyonların incelenmesinde yeni bir araç olarak kullanılmaktadır. Araştırmacılar, interferometrik yapay açıklıklı radarın geniş bir uygulama alanı sağlamasından dolayı başta kabuk deformasyonu olmak üzere birçok farklı alanda kullanmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı SAR İnterferometri tekniği kullanılarak Bursa İli Orhaneli İlçesi'nde bulunan açık işletme yöntemiyle üretim yapılan bir linyit madeninde deformasyon etkilerini gözlemlemektir. Analizlerde TerraSAR-X uydusuna ait yaklaşık 1.5 yıllık zamansal dağılıma sahip 15 adet SAR görüntüsü işlenmiştir. Çalışma alanının kırsal bir bölge olması ve radar sinyalini yansıtacak sabit saçıcıların azlığı sebebiyle SAR görüntüleri arasındaki uyuşum ne yazık ki düşüktür. Bir başka deyişle, görüntüler arası korelasyon zayıftır. Bundan dolayı çalışma alanının tamamını kapsayacak bir risk haritası üretilememiştir. Bölgeyi kapsayan SAR görüntüleri ERDAS IMAGINE ve ENVI-SARscape yazılımlarıyla işlenmiş ve SBAS algoritması kullanılarak yer değiştirme hızı belirlenmeye çalışılmıştır. Üretim yapılan Gümüşpınar sektörü civarında radara bakış doğrultusunda yaklaşık 4 mm kadar yıllık çökme hızı hesaplanmıştır. Tüm maden alanı ve civarına bakıldığında ise deformasyon kaynaklı tehlikeli bir alana rastlanılmamıştır.
Tarım ve hayvancılık amaçlı tesislerin yerlerinin idari kriterlere bağlı olarak belirlenmesi
Ülkemiz, ekonomik kalkınmada belirgin birtakım özelliklere sahiptir. Ülkemizde sık sık ekonomik bunalımlar yaşanmakla birlikte ülke büyümekte olan bir ekonomiye sahiptir. Kentsel-kırsal bölgeler ve ekonominin farklı sektörleri arasında gelir dağılımı ve yeterlik açısından ekonomide büyük eşitsizlikler bulunmakla beraber, Türkiye artan bir nüfusa sahiptir. Özellikle tarımsal sektör ile kırsal alanlarda belirgin idari eksiklik ve aşırı tüketim sorunlarına rağmen zengin doğal kaynaklar bulunmaktadır. Ekonomide son yıllarda görülen eğilimler ve yapısal değişimler belirgin bir şekilde sosyo-ekonomik durumun yapısını ve gelişimini etkilemektedir. Bu eğilimler kırsal alanlara büyük etkide bulunduğu için kırsal kalkınma politikaları için de oldukça önemlidir. Kır-kent arasında kalkınmadaki eşitsizlikler, ülkenin ekonomik ve sosyal kalkınma sürecindeki modernleşme çabaları, sanayileşme, teknoloji ve ekonomik dönüşümün bir sonucu olarak günümüzde hüküm sürmeye devam etmektedir. Bu süreçte, kırsal alanlar, kentsel alanların kalkınma hızını yakalamada yetersiz olmaktadır. Bunun sebepleri; ülke ekonomisinin daha çok sanayi ve hizmet sektörleri lehine yapısal dönüşümü ile bölgeler arasında gerçekleşen göçlerdir. Uzun süren nüfus artışlarının sonucu olarak, Türkiye'nin genç nüfus oranı yüksektir. TÜİK 2014 yılı verilerine göre, 15 yaş altındaki grup, ülke nüfusunun %31'ini oluşturmaktadır. Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (OECD) ülkelerinde bu oran % 20'dir. Yaş gruplarına göre kırsal ve kentsel bölgelerdeki nüfus dağılımı ele alındığında, 0-14 ve +65 yaş gruplarının kırsal alanlarda göreceli olarak daha yüksek oranda bulunduğu ve buna karşılık üretken nüfus yaş gruplarının ise kentlerde daha yoğun olduğu görülmektedir. Ülkemiz ekonomisinin son zamanlardaki eğilimi Gayrisafi Yurt İçi Hasıla (GSYİH)'de, ihracatta, sanayileşmede, kentleşmede, nüfusta ve iç talepte yüksek miktarda büyüme eğilimindedir. Türkiye, Avrupa'ya ihracat yapmakta, aynı zamanda Orta Doğuya, Avrupa Birliği'ne üye olan güney devletlere ve Rusya'ya olan ihracatını gün geçtikçe arttırmaktadır. Turizm açısında da çok uygun şartlara sahip olmakla beraber doğal ve kültürel kaynakları açısından da büyük bir potansiyele sahiptir ve bu alanlarda da giderek artan bir talep durumu vardır. AB (Avrupa Birliği) aday ve potansiyel aday ülkelere destek amacıyla 1085/2006 sayılı Konsey Tüzüğü kapsamında Katılım Öncesi Yardım Aracı'nı (Instrument for Pre-Accession Assistance-IPA) kurmuştur. IPA destek aracı çeşitli bileşenlere sahip olup, ülkemiz IPA tüzüğünde aday ülke statüsünde bulunmakta ve tüm bileşenlerden faydalanabilmektedir. IPA'nın beşinci bileşeni Kırsal Kalkınma (IPA Rural Development-IPARD) AB'nin ortak tarım politikası, kırsal kalkınma politikası ve ilgili politikaların uygulanması, yönetimi için uyum hazırlıklarını ve bu kapsamda politika geliştirilmesini desteklemektedir. Türkiye açısından IPARD, ülkenin kırsal kalkınma alanında katılım öncesi dönemdeki öncelikleri ve ihtiyaçları göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Bu çerçevede 2007-2013 yıllarını içeren dokuzuncu Kalkınma Planı, 2006-2010 yıllarını içeren Tarım Stratejisi ve Ulusal Kırsal Kalkınma Stratejisi öncelikleri yanında Avrupa Birliği Çok Yıllı Gösterge Planlama Belgesi'nin stratejik öncelikleri de dikkate alınmıştır. AB'nin 1085/2006 IPA Konsey Tüzüğü ve tüzüğün uygulanması esaslarını içeren 718/2007 sayılı IPA Uygulama Tüzüğü Programının dayanağını oluşturur. AB arazi sınıflaması metodu ile Türkiye'deki arazi sınıflaması karşılaştırıldığında küçük farklılıklar tespit edilmektedir. Büyük oranda bozulmuş ormanlık araziden oluşmasına rağmen küçük kısım çalılık arazilerinin Avrupa Komisyonun EC/200/115 sayılı kararına göre mera alanı olarak sınıflandırması gerekmekte olup, Türkiye'de mevcut orman ile ilgili mevzuata göre orman/çalılık olarak sınıflandırılmaktadır. Ülkemizde tamamen sulanabilen ve 4,9 milyon ha. alana eşit arazide (tarım arazisinin %18'i) yoğun (intensif) tarım yapılmaktadır. Yarı-intensif tarım uygulamaları ise yetersiz sulanan 762.273 ha. araziye denk gelmektedir (%2,9). Ekstansif tarım faaliyetleri ise yağmur suyu ile sulanan ürünleri (kuru tarım) kapsamakta ve yaklaşık olarak 20.9 milyon ha. alana eşittir (%78,5). İntensif hayvancılık, hayvanların barınaklarda yetiştirilerek gıda ihtiyaçlarının %50'den azının otlatmayla karşılandığı yüksek üretim çıktılı bir sistemdir. Ekstansif hayvancılık bunun aksine hayvanların gıda ihtiyaçlarının maksimum seviyede mera otlatmasıyla karşılanmasına dayanır. Bu çerçevede Türkiye'de yapılan hayvancılığın büyük kısmı ekstansiftir. Ancak, ekstansif hayvancılık faaliyetleri çevresel etkileri bakımından her zaman için doğru bir uygulama olmayabilir. Özellikle Türkiye'de erozyon nedeniyle mera alanlarının düşük verimi dikkate alındığında ekstansif sistem mera alanlarının yoğun olarak kullanımını gerektirmektedir. Bu kapsamda, Türkiye'nin 21.5 milyon ha. araziye denk düşen tüm kalıcı meraları çok küçük istisnalar hariç yoğun olarak kullanılmaktadır. Türkiye'de kırsal alanlardaki yapısal zayıf yönler halen devam eden kalkınma süreciyle ilişkili olup önem arz etmektedir. Söz konusu zayıf yönler; AB ülkelerine kıyasla önemli gelir farkı, ülke içinde gelir ve göç açısından yaşanan farklılıklar, kayıt dışı ekonomi hacminin büyüklüğü ve kırsal nüfusun düşük eğitim seviyeleridir. Kırsal alanlar ve geleneksel tarımsal faaliyetleri, yapısal değişikliklerin yapıldığı modernleşme sürecinde negatif etkilenmektedirler. Bu sebeple kırsal politikalar belirlenirken bu konu göz ardı edilmemeli, kırsal alanların yeni makroekonomik çerçevede sürdürebilir kılınması ve çevrenin terk edilip bozulmasının önüne geçilerek kırsal alanlarda yaşayanların ekonomik ve sosyal açıdan dışlanmaları ve yardıma muhtaç kalmalarının önlenmesi gerekmektedir. Tarımsal ve hayvancılık amaçlı tesislerin AB standartlarında nitelik kazanabilmelerinde en önemli başlangıç noktası; tesislerin uygun konum ve kullanışlı araziler üzerinde kurulması, erişimin kolay olması, vaziyet planlarının tesisleşmelere uygun ve elverişli alanlarda planlanması, entegre tesis niteliği taşıyan yapılaşmaya olanak sağlaması ve konut ihtiyacını karşılayabilecek alanların kurulmasıdır. Geomatik Mühendisliği'nin TKDK yatırım projelerindeki en etkin rolü, inşası yapılmak istenen tarımsal tesisleşmelere uygun yer seçimi yönlendirmelerinde bulunma, bu alanların kullanımı ve sürdürülebilirliklerine ait konumsal fizibilite çalışmaları yapmak, elde ettiği sonuç değerleri ile yatırım çeşidini belirlemek ve yatırımcıyı bilgilendirmek gelmektedir. Konuma ilişkin mekânsal verinin vazgeçilmez olduğu günümüzde, yapılan tüm çalışmalar kırsal tesis ve konutlara ait envanterlerin çıkartılarak, elde edilecek veriler doğrultusunda, planlı ve göze hoş gelen bir çevre kurulmasını amaçlanmaktadır. Ülkemizin geleceğini projelendiren tüm çalışmaların bir coğrafi veriye bağlandığı 21. yüzyılda Geomatik Mühendisliği algısı daha geniş ölçeğe yayılmış olup, çeşitli meslek dallarının öncüllüğünü yapan bir görev üstlenmiştir. Çalışmada, bölgedeki konumsal veriler ve yapılaşmadaki şartlar bir bütün olarak ele alınmış olup, TKDK kapsamında, tarımsal ve hayvancılık amaçlı tesis ve konut binalarının arazideki yerleşkelerinin belirlenmesi üzerinde çalışılmıştır. Bu belirleme çalışması ile arazilerin kullanım rotasyonu ve değeri üzerindeki değişmeler belirtilmiştir. Bu çalışma ile kırsal alanların potansiyel öneminin iyiden iyiye anlaşıldığı ve kırsal alanlar üzerinde planlanan tüm çalışmaların devlet eliyle çeşitlendirildiği günümüzde, kırsal alanlarda konuma dayalı yatırım ve arazi kullanımı çalışmalarına katkıda bulunması amaçlanmıştır.
Kültürel mirasın fotogrametrik yöntemle üç boyutlu belgelenmesi: Sagalassos örnek çalışması
Accurate geographic documentation has always been a crucial scientific component of archaeology. Conventional 2D recording techniques in the form of orthographic drawings and/or photography are being increasingly challenged in the last decade by the three-dimensional methods that offer user friendly, low cost and time efficient solutions. These methods are closely related to the fast developing digital technology. Generated surface model data have the potential to serve multiple functions besides the geographic and metric documentation of the archaeological features. This study presents one of the 3D registration techniques employed in 2013 at the ancient city of Sagalassos, using "Structure from Motion" (SfM) and "Multi-View Stereo" (MVS) algorithms. It specifically focuses on the documentation of exposed fragile architectural remains in a trench, at the end of the excavations. The employed methodology and achieved results are presented and compared to the commonly used other 3D recording techniques. The potential of this 3D method to replace conventional 2D architectural measured drawings is discussed, as well as its capacity to perform as a site management tool for conservation and monitoring. Successful results show that this method can be used for fast and accurate geometric documentation.
Global ve bölgesel olarak GRACE L2 verilerinin PCA ile analizi
The satellite gravity mission Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) provides a huge amount of data which allows to quantify temporal and spatial variations of the Earth's gravity field caused by mass transport and mass distribution. However generating and using GRACE-derived estimates of total water storage (TWS) for validation purposes is a complicated task due to the nature of the GRACE Level 2 (L2) products and their spatio-temporal resolution limitations. This results in flawed data-sets. For instance, the GRACE L2 results contain stripe shaped correlated noise, artifacts oriented from north to south, and ring shaped ones about centers of large masses. Besides, spherical harmonic coefficients are dominated by noise at high degrees. Therefore, spherical harmonic expansion has to be cut-off at an optimum maximum degree/order with keeping signal-loss as little as possible. This truncation of the input signal causes amplitude dampening and signal leakage outside of the area of interest. Also missing months of GRACE as a result of battery management causes gaps in the time-series which affect results of the analyzes. Within this study, at first post-processing steps of GRACE data are studied to have optimum condition of our data-set. The contaminating effect of the noise is demonstrated and filtering techniques as a solution for the correlated noise are introduced. Then the performance of the Gauss filter to remove noise is assessed. Gaussian filtering removes random noise, but leaves the correlated noise intact. Following that, truncation and leakage problems for Amazon, Greenland, Mekong and Tigris/Euphrates regions are observed. A test data set, obtained by a simulation of continental hydrology, and GRACE-like example data derived from it, both supplied by Helmholtz-Zentrum Potsdam-Deutsches GeoForschungsZentrum (GFZ), are used to test truncation in the spectral domain. Since the GRACE-like data is acquired from simulated continental hydrology data, the latter serves as a reference data (true signal). Because that way the true signal is available, the GRACE-like data can be used to recover the restricted spatial resolution of GRACE data and allows making the analysis in the spectral domain without any signal loss. For this analysis the spherical harmonic synthesis in equivalent water height up to 50 and 90 degree and order is executed in the spectral domain. The results are compared with the reference signal for the regions Mekong, Amazon, Greenland, Turkey and Tigris/Euphrates. Besides, masks that minimize signal-loss are enlarged for the regions Amazon, Greenland and Tigris/Euphrates. Enlarging the region mask covers more signal, however it can not be guaranteed, that the recovered signal belongs to the region of interest. As a second step, the statistical signal-signal decomposition technique Principle Component Analysis (PCA) is applied to the data-sets to reduce dimensionality and determine the direction of the highest variance of the data. PCA solutions of three data-sets (CS2, CS3 and CS6) obtained by applying different post-processing techniques are compared each other. In the first mode, the results showed identical trend in each region. The CS6 data-set resulted in smoother signal than the newer releases in all modes and all regions. The effect of gaps in GRACE time-series (due to battery management) is analyzed by adding artificial gaps to GRACE data between 2003-2010, which did not previously have any gaps. Comparing results yields that missing monthly data caused 1.54 % signal loss in Greenland, 0.71 % in Amazon and 0.22 % in Mekong. Apparently and to no surprise, the signal loss is bigger the larger the area is. The performance of the conventional Principle Component Analysis (PCA) is investigated by applying it to a monthly series of Gauss filtered (400 km radius) GRACE andWaterGAP Global HydrologyModel (WGHM) data for the years 2005 to 2008. The results are compared globally and for Amazon, Orinoco, Turkey and Tigris/Euphrates regionally. Besides the signal's reconstruction is accomplished for desired variances, 80 % and 95 %, globally and regionally. The required PCA mode numbers with respect to the regions of interest are determined. As it turns out, this depends on the region. For 95 % variance globally mode 8, in Amazon mode 3 and in Orinoco mode 1 are required. WGHM and GRACE data showed the same trend for each region, however the amplitude of WGHM was lower in every case. The PCA results of all 3 previously mentioned GRACE data-sets provided by GFZ are also validated with in-situ tide gauges over the Mekong basin between 1st of July and 30th of November for the years 2008, 2009, 2010 and 2011. The results depict that consistency of GRACE and in-situ data change depending on the corresponding year.
Atık su arıtma tesisleri için uygun alanların CBS destekli çok ölçütlü karar analizi yöntemi ile belirlenmesi
Günümüzde ilçeler, kentler gibi yerleşim alanları hızlı bir şekilde büyümekte ve gelişmektedir. Bu ilçeleredeki gelişmenin kontrolü, çalışmaların ekonomik, iyi koşullarda yapılabilmesi, yaşayan insanların ihtiyaçlarının tespit edilmesi ve planlanması için bilgi sistemlerine gün geçtikçe daha çok ihtiyaç duyulmaktadır. Atıksu arıtma tesisilerinin kurulması modern şehirleşmede önemli bir yer tutmaktadır. Bu tesislerin yerlerinin belirlenmesi; şehir yaşanırlığı, çevrenin temiz olması ve atık suların tekrar doğaya temiz bir şekilde geri dönmesi açısında önemli bir faktördür. Bu çalışmada, Kayseri ili Sarıoğlan ilçesi için halihazır haritası, imar planı kullanılarak ilçeye yapılacak olan atıksu arıtma tesisinin yerinin en uygun şekilde belirlenebilmesi için Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) kullanılarak, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ortamında bir Çok Ölçütlü Karar Analizi (ÇÖKA) modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Sarıoğlan ilçesi; güneyinde Bünyan, doğusunda Akkışla, batısında Özvatan ilçeleri ve kuzeyinde Sivas ili bulunmaktadır. Kayseri'nin küçük ilçelerinden biri olan Sarıoğlan'ın 2014 yılı adrese dayalı nüfus kayıt sistemine göre nüfusu 14.521 kişidir. Türkiye'deki kanalizasyon, yağmur suyu tahliyesi ve atık su arıtma tesisi projelerinin hazırlanması ve inşaatı konusunda deneyimli ve aktif bir kamu kurumunda çalışan 2 müdür ve 5 teknik uzmanın görüşleri alınarak atıksu artıma tesislerinin yapılacağı yerler belirlenirken en önemli 8 adet ölçüt belirlenmiştir. Aynı kurumun çalışanlarının katıldığı bir anket çalışması yardımıyla ölçütlerin ikili karşılaştırmaları yapılarak ağırlıkları belirlenmiştir. Belirlenen ağırlıklardan; düşük kotlu arazi, imar alanlarına uzaklık, kamulaştırma, meskuna uzaklık ve ulaşım yollarına yakınlık ölçütlerinin ağırlıkları diğer ölçütlere göre daha yüksek olduğu görülmüş olup analiz sırasında bu ölçütlerin daha baskın geldiği görülmüştür. Çalışmadaki verilerin aynı kapsamda analiz edilebilmesi için bazı ölçütlerin en büyük değeri 1, bazı ölçütlerin ise en büyük değeri 0 olacak şekilde normalleştirme yapılmıştır. Normalleştirme işlemi sonucunda ölçütlerin değerleri 0 ile 1 arasında olacak şekilde belirlenmiştir. Tüm ölçütler belirlenen ağırlıklarıyla beraber CBS yazılımı yardımıyla birleştirilmiş, analiz sonunda ortaya çıkan sentez haritası yeniden normalleştirilmiş, uygun analizi sonuçlarına göre 9 farklı bölüme ayrılmış ve arıtma tesisinin yapılabileceği en uygun alanlar belirlenmiştir. Belirlenen alan yaklaşık 33 hektar olarak hesaplanmıştır.
Binalarda kat bilgisinin mobil sensörler yardımıyla acil durum ve yönetim amaçlı tahmini
Bir afet anında iki önemli etkenin iyi yönetilmesi gerekmektedir. Bunlar zaman ve mevcut kaynaklarımızdır. Bu etkenler iyi yönetilebildiği takdirde afetten minimum zararla çıkılabilir. Zaman ve mevcut kaynakların iyi bir şekilde yönetilebilmesi için karar vericiler bilgiye ihtiyaç duyarlar. Bilgi, afetin cinsi, oluş zamanı, yeri, etkilediği alan ve canlı sayısıdır. Karar verici ne kadar çok bilgiye hızlı bir şekilde ulaşabilir ve bu bilgiyi hızlı güncelleyebilirse o derecede etkin bir çözüm üretebilecektir. Kurtarma çalışmaları içerisinde birçok eleman barındırır. Bilginin niteliği kadar bu bilginin elemanlar arasında aktarımında kullanılacak iletişim teknolojisi de önem arz eder. Afet anında bilginin yönetilebilmesi, bilginin yardım ekipleri ve karar vericiler tarafından topanması, kullanılması için teknolojinin getirmiş olduğu imkanlardan yararlanılmalıdır. Tez kapsamında, teknolojinin getirmiş olduğu yenilikler kullanılarak kapalı alanlarda tam verimle çalışması mümkün olamayan GNSS sistemlerinin yerine bir alternatif yöntem üretilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmalarda, son yıllarda kullanımında hızlı bir ivmelenme ile artış görülen akıllı telefon teknolojileri ve bünyelerinde barındıkları sensörlerin kullanılıp, kullanılamayacağı araştırılmıştır. Yapılan testlerde ve doğruluk kontrollerinde akıllı telefonlarda yer alan sensörlerin kullanılması ile kat değişiminin belirlenebileceği görülmüştür. Ancak bu kullanımlar sırasında bazı dış etkenlerin elimine edilmesi gerekmektedir. Çalışma kapsamında kat değişiminin tespiti; hava basıncı değişimlerinin telefonlarda yer alan sensörler kullanılarak ölçülmesi ile elde edilen verilerin analizleri sonucu elde edilmiştir. Analiz sonuçları ve mobil sensörler kullanarak kat değişimini tespit edebilecek bir uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada kat değişimi hesaplanabilmekte ve bu bilgi paylaşılabilmektedir. Tezde sensör değerlerini etkileyen dış etkenlerin neler olduğu, bunların nasıl elimine edilmesi gerektiği anlatılırken, sensör doğruluk testleri ile sensörlerin kullanılabilirlikleri gözler önüne serilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma kapsamında önerilen algoritmanın uygulaması şeklinde geliştirilen Android tabanlı uygulama yazılımı ile sensör değerlerini etkileyen dış etkenler zaman serileri analizleri kullanılarak giderilmiştir. Geliştirilen uygulama ile kapalı alanlarda yüksek doğruluklu kat bilgisi üretilebilmekte, bir kullanıcının bina içerisindeki düşey hareketleri incelenebilmektedir. Uygulamanın afet anı gibi acil durumlarda kullanılabilmesi için elde edilen bilgilerin yardım ekipleri ile paylaşılabilmesi için GeoSMS altyapısı geliştirilmiştir. Bu sayede kapalı alanlarda ve kapalı olmayan alanlarda, kişinin 3 boyutlu konumu hakkında bilgi verilebilmektedir. Geliştirilen bu uygulama ile acil yardım ekiplerinin tepki süreleri hızlandırılabilir, daha kısa sürede daha fazla kişiye yardım etmeleri sağlanabilir. Bu sistem özellikle yangın ve taşkın gibi afetlerde kullanılabileceği gibi, deprem ve maden kazaları gibi doğal ya da insan kaynaklı afetlerde de kullanılabilir.
Determination of level 3 national land cover and land use by using object based classification approach
Natural resources on the Earth are limited and resources is rapidly declining with each passing day. Therefore, both the academic studies and the societal level land management is becoming more important every day in terms of follow-up issues of natural resource use. Natural or caused, such great losses occurring from human-induced fires in forest areas, wetlands, and changes in agricultural land is only one reason to turn into artificial field of natural areas. Similarly, all these changes, production plan, when considered together with the right environment and the negative effects of the increasing population and urbanization is increasing the importance of management in a planned manner. Thus, many technical and scientific work is used in an expeditious manner for further analysis in this subject. Land cover consist of built-up areas, agricultural areas, forests and semi-natural areas, wetlands and water bodies formed by the physical and biological cover of the surface. In Turkey, there is no official standard method of management for the land cover data. On the other hand, land cover data used by many ministries and different department of the general directorates in our country. Land use and land cover maps can be useful in the monitoring of urban development,management of natural resources, protection of wildlife, as a base for geographical information systems, damage assessment (hurricanes, floods, fires, volcanic eruptions and earthquakes), determining of legal limits for property assessment and tax collection, etc. Thus, forming an up-to-date land cover map is a crucial matter. It is easily possible to form up-to-date land cover maps with speed and accuracy using remote sensing technology. Via land cover change analysis applications that will be built with the help of remote sensing, it is possible to accurately predict forest vegetation changes, losses and capacity of regeneration; forest fires, transformation of wetlands, topographic and urban transformations and changes in agricultural patterns. Applications that utilize remote sensing technology are preferred in this project as they are the leaders of the new age. Not only that, but remote sensing data is also easily updateable, has high spatial resolution to study on, is much more budget and time-friendly, and provides opportunities for areas that are not immediately accessible for surface work. Hence, the utilization of remote sensing data and technologies are planned methods to create the land cover maps in this Thesis. Around the globe, studies on this issue have started developing years ago and are steadily increasing in importance. In this context, the Central European Committee (CEC) launched the Project 'CORINE-Coordination of Information on the Environment' many years ago. Project CORINE was lead by CEC from 1985 to 1990, its terminology and methodology developed. In the past, land consolidation projects only covered rural and urban development and areas affected by changes in basic infrastructure. However, with the CORINE land cover program, the integrity of the European Union states' environmental data was collected and policies regarding the acquired information were created. Similarly, the United States has land cover systems formed upon the individual standards of its states and cities. Immediate examples would be various systems developed by environmental corporations: USGS (United States Geological Survey), CORINE, FAO (Food and Agriculture Organization) etc. Last of all, several studies about these are grown and developed rapidly and remarkably. In that case, whole European region's environmental inventory has been reached with CORINE Program, and developed and assigned valid strategies about now and future. CORINE Program is the biggest land monitoring project in the Europe. In 38 countries, a total of 5.8 million km2 of area are monitored , and for three different times has completed (1990, 2000, 2006) and 2012 program is still ongoing for some countries includes Turkey. In this project, 1 : 100000 map scale is used, additionally minimum mapping unit standard is 25 ha, but for change presentation this standard is defined as 5 ha. CORINE Nomenclature includes 3 hierarchical levels within 44 land cover and land use classes. Level 1 classes are artificial surfaces, agricultural areas, forest and semi-natural areas, wetlands and water bodies. Level 2 has 15 classes. Four of it are related to artificial surfaces, four of it are related to agricultural areas, three of it are under forest and semi natural areas, two of it are under wetlands and the last two classes in level 2 are related to water bodies level 1 class. Istanbul, one of the most important cities since Turkey has been elected as a study area. Within the borders of Istanbul in a predetermined area, after the image processing phase from the SPOT 6 Satellite Image 1.5 m resolution (2013) and auxiliary data, object-based classification is conducted; and finally level 3 land cover/land use map is created. Object based classification is required to work on objects, not pixels. After the image processing phase, the segmentation phase came and choosing the proper parameters, two different segmentation phases were applied. By this way, the smallest unit of the image, turned to a segment from a pixel by segmentation process. In application, spectral and spatial functions are used respectively, and a decision tree is created for object based classification. Also, screen aided visual interpretation keys are used simultaneously besides automatic classification steps. In this manner, fuzzy classification algorithms are produced by aid of decision tree, various functions, spectral indices, band ratios, band combinations, determining optimal value intervals etc. in order to produce land cover and land use map of İstanbul. As the study area, İstanbul – one of the most important cities of the country - was chosen. In the Period of accession process to the European Union, the pilot study was vital for improving land cover and land use classification system that was compatible with CORINE project with using high resolution remotely sensed data. In application, image processing steps are performed that initially. To fulfill the aim, object-based classification was conducted, and finally the land cover/land use map was created in 1 : 25000 scale and with 1.56 minimum mapping unit standard. As a result of classification, accuracy assessment has been performed. As a result of the classification; total areas are calculated separately for each land use and land cover classes. These kind of studies - land cover and land use producing and updating - are important and pioneer for future planning in national and global scales in order to protect the limited natural resources of Earth and the optimal management of habitat.
Mısır ve pamuk ekili alanların çok zamanlı uydu görüntüleri ve obje tabanlı sınıflandırma yöntemi ile tespiti
Uzay teknolojilerinin gelişmesi, uzaktan algılama ve uydu sistemlerinin de gelişimini beraberinde getirmiştir. Her geçen gün daha gelişmiş uydular yörüngeye yerleşmekte, bu durum neticesinde farklı mekânsal, zamansal ve spektral çözünürlükteki yeni uydulardan daha hassas, doğru ve güvenilir bilgiler üretilebilmektedir. Gelişen teknoloji ile uzaktan algılama sistemlerinin kullanım alanları artmış, elde edilen görüntüler tarım uygulamaları yaygın olmak üzere çevre, jeoloji, meteoroloji gibi pek çok disipline bilgi kaynağı olmuştur. Tarım uygulamaları göz önünde bulundurulduğunda, geniş alanlardaki tarımsal faaliyetlerin yersel yöntemlerle izlenmesi ve belirlenmesi oldukça zordur. Bu noktada, uydu görüntüleri ve uzaktan algılama teknikleri kullanılarak tarım arazilerinin mekânsal dağılımlarının belirlenmesi, tarla sınırlarının üretilmesi ve arazideki ürün çeşitleri hakkında bilgi elde edilmesi mümkündür. Ürün çeşitlerinin mekansal dağılımını tespit etmek ve ardından ürünlerin büyüme dönemlerinin takibini yapabilmek amacıyla uydu görüntülerinin doğru bir şekilde analizi büyük önem arzetmektedir. Uydu görüntülerinden ürün tiplerinin ve mekansal dağılımlarının belirlenmesi sırasında kullanılan temel analiz yöntemi sınıflandırma işlemidir. Tarımsal uygulamalarda ürünlerin gelişim dönemlerinin hassas bir şekilde belirlenemediği durumlarda çok zamanlı görüntü seti ile yapılan uygulamalar daha iyi sonuçlar vermektedir. Fakat bu noktada veri setleri farklı uydulardan elde edilmiş ise mekansal çözünürlük ilişkilerinin doğru kurulması gereklidir. Zira sınıflandırma yöntemi seçimi ve analiz tasarımı özellikle bu parametre ile doğrudan bağlantılı olacaktır. Bu çalışmada Şanlıurfa iline ait 3 ilçede (Harran, Ceylanpınar ve Viranşehir) farklı tarihlerde algılanmış Landsat8 ve SPOT6 görüntülerinin çeşitli kombinasyonları kullanılarak pamuk ve mısır tarlalarının tespitine yönelik sınıflandırma analizleri gerçekleştirilmiştir. Orta ve kaba çözünürlükteki uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılan piksel tabanlı yöntemlerin yüksek çözünürlüklü görüntülerin sınıflandırılmasında yetersiz kalması, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemine yönelimin artmasını sağlamıştır. Bu çalışmada mısır ve pamuk tarlalarının tespiti için nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılmış, aynı zamanda nesne tabanlı sınıflandırma yönteminden yüksek tematik doğruluk elde edebilmek ve tarım alanlarını parsel seviyesinde tanımlayabilmek için ihtiyaç duyulan parametrelerin seçilmesi için birçok deneme yapılmıştır. Ayrıca yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip ve yüksek maliyetli SPOT6 görüntülerinin yerine alternatif olarak Landsat8 görüntüleri ile denemeler yapılarak yüksek tematik doğrulukta ve parsel seviyesinde sonuçlar elde edilmesi amaçlanmıştır.
Yerleşim sınıfı için çoklu gösterim veritabanının oluşturulması: Gösterim seviyelerini türetme, obje eşleştirme, güncelleme
Sadece tek dünya olmasına rağmen, bu gerçekliğin gösterimi öncelikle amaca ve sonra ölçeğe göre değişiklik gösterebilir. Değişik amaçları olan mekânsal veri kullanıcılarının sayısı ve veri gereksinimleri her geçen gün artmaktadır. Bu veri gereksinimlerinin çözünürlük ve ölçek değerleri, kullanıcıların çalışma ve ilgi alanlarına göre çeşitlenmektedir. Kullanıcı ihtiyaçlarındaki bu çeşitlilik, çoklu gösterim/çok çözünürlüklü/çok ölçekli veritabanı kavramını ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmada, aslında aynı anlama gelen üç farklı isimlendirmeden çoklu gösterim kavramı kullanılmıştır. Bu kavram; ihtiyaçlar gözönüne alınarak geometrik ve semantik olarak mümkün olduğunca zengin temel bir veri setini ve bu veri setinden türetilmiş daha az zengin veri setini/setlerini aynı veritabanı içerisinde depolayan sistemi anlatmaktadır. Bu sistemin temelini, model genelleştirmesi ve obje eşleştirme konuları oluşturmaktadır. İyi bir sistemin kurulmasından sonra ise bu sistemi oluşturan veri setlerinin anlık, hızlı ve otomatik olarak güncellenmesi diğer çözülmeyi bekleyen konuların başında gelmektedir. Sistemin kurulması, kartografik genelleştirmeye geçiş sürecini kolaylaştırıcı bir fayda da sağlamaktadır. Özellikle, ulusal ölçekte veri sağlayıcılığı sorumluluğu olan kuruluşlar, her geçen gün daha da artmakta olan kullanıcıların veri ihtiyaçlarını karşılayabilmek için mekânsal veritabanlarını çok çözünürlüklü/çok ölçekli üretimleri karşılayacak şekilde tasarlamalıdırlar. Ulusal haritacılık kuruluşları, farklı ölçeklerdeki harita serilerini üretmekle ve güncel tutmakla yükümlüdürler. Mevcut veri setlerinin farklı kaynaklardan üretilmiş olması, sayısal harita serilerinin uygun bir yöntemle güncellenmesi problemini ortaya çıkarmaktadır. Ulusal boyuttaki veri hacmi düşünüldüğünde, sayısal harita serilerinin manuel olarak güncellenmesi zaman alıcı ve pahalı bir süreçtir. Bu süreci daha verimli hale getirmek için, yüksek çözünürlüklü temel veri seti manuel olarak güncellendikten sonra, daha düşük çözünürlüklü veri setleri otomatik olarak güncelleştirilebilir ve genelleştirilebilir. Bu çalışmada, çoklu gösterim veritabanındaki aynı dünya gerçekliğine ait mekânsal objelerin birbirleri arasındaki ilişkilerin kurulması ve temel sayısal mekânsal modeldeki güncellemelerin daha düşük çözünürlüklü diğer sayısal mekânsal modellere otomatik olarak aktarılması (artırımlı genelleştirme) amaçlanmıştır. Bu amaçlarla, çalışmanın uygulama aşamasında iki farklı alanda çözüm sunan araçlar geliştirilmiştir. Bu araçlardan bir tanesi, model genelleştirmesi ve obje eşleştirme tekniklerini kullanarak yerleşim sınıfı için çoklu gösterim veritabanı oluşturma, diğer araç ise çoklu gösterim veritabanının temel gösterim seviyesinde yapılan değişikliği diğer gösterim seviyelerine otomatik olarak aktarmadır. Böylece, yakın gelecekte ihtiyaç duyulması öngörülen, sayısal mekânsal modellerden sayısal kartografik modellerin üretimi ve bu modellerin güncellenmesi konularının temelleri bu tez çalışmasıyla uygulamalı olarak haritalandırılmış ve şekillendirilmiştir.
Türkiye'de kentsel yayılmanın, spektral unmixed landsat görüntülerinden ve DMSP-OLS gece görüntülerinden saptanması
One of the main impacts of globalization has been the rapid expansion of urban areas. Urban areas are dynamic, with the potential to continually increase in size as horizantally and/or vertically. Over the last few decades, urbanization have increased in Turkey and it gained momentum after 1980s. Immigration from rural areas to cities due to the limited agriculture economy, and insufficient job and education opportunities played a fundamental role in this increase. Sometimes urban growth cannot be controlled; in such cases, expanding urban areas may damage natural resources and instigate land cover and land use change. Therefore, urban areas should be monitored periodically. Remote sensing is a reliable tool to monitor urban growth. In this study, Istanbul, Ankara, Izmir, Izmit, Bursa, Kayseri and Manisa which are developed and developing cities of Turkey, were selected as the study areas. As a method, the study areas were valuated for urban growth using spectral mixture analysis method. Remotely sensed images provide a fundamental tool of land cover and land use maps. However, this source lacks spatial detail because each pixel contains only one value for the denoted area. Heterogeneous areas, including urban areas, may therefore result in misclassifications. By unmixing a pixel into its components, it is possible to enable a more accurate classification of the area. Spectral mixture analysis uses linear mixture models to provide physical representations of land surface reflectance. In this study, spectral mixture analysis method was applied to Landsat images for three different dates (1984 or 1987, 1999 and 2009 or 2010). This method also was applied to determine and analyse seismic hazard and effects of it in Istanbul and Izmit. In this study, nighttime images acquired by Defense Meteorological Satellites Program/Operational Linescan System have been also used. Especially these images have provided important assistance to determine urban areas. The results of the study show changes in land cover and urban growth areas, which were determined using spectral mixture analysis as an alternative method.
Sayısal Zenit kamera sistemi ile astro-jeodezik çekül sapmalarının belirlenmesi
GNSS'den etkin olarak yararlanabilmenin temel koşulu bir cm-geoidinin belirlenmesi olduğundan güncel çalışmalar prezisyonlu geoit belirlemeye odaklanmıştır. Astro-jeodezik teknik, temel bir geoit belirleme yöntemi olmasına rağmen analog ekipmanlardaki ve zaman belirlemedeki kısıtlamalar, bu yöntemin kullanımını zaman içinde azaltmıştır. Geçmişte gerçekleştirilmiş çalışmalar, geleneksel optik-mekanik doğrultu ölçme ve zaman belirleme yöntemleri ile çekül sapmalarının ±1'' doğrulukla belirlenebildiğini göstermiştir. Astro-jeodezik çekül sapmaları geoit belirleme ve yoğunluk araştırmalarında önemli ölçülerdir. CCD sensörlerin icadı ve GPS sisteminin yaygın kullanımı, astronomik çalışmalarda olduğu gibi jeodezik astronomi alanında da önemli gelişmeler sağlamıştır. Klasik optik-mekanik sistemler CCD sensörlerle, GPS donanımıyla ve prezisyonlu eğim ölçerlerle güncellenmiş ve sayısal zenit kamera sistemlerinin geliştirilmesiyle astro-jeodezik çekül sapmalarının belirlenmesi çalışmaları güncelleşmiştir. Tez çalışması iki ayrı bölümde ele alınmıştır. İlk bölümde; oluşturulan sayısal zenit kamera sistemi için gerçekleştirilen ön çalışmalar, belirlenen bileşenler ve bu bileşenlerin entegrasyonu incelenmiştir. Sayısal zenit kamera sisteminde, 20 cm ayna açıklığına sahip bir teleskop, yüksek kuantum etkinliği değerine sahip CCD kamera, elektronik eğim ölçerler ve GPS alıcısı, mekanik olarak entegre edilerek taşınabilir bir sistem oluşturulmuştur. Sistem bileşenlerinin bir kontrol ünitesi olarak kullanılan bilgisayar yardımıyla veri akışı sağlanmış ve sistem kontrolü otomatize edilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde ise; gerçekleştirilen gözlemler ve sonuçlar araştırılmıştır. Teleskop/CCD kamera entegrasyonu ile yıldız görüntüleri elde edilmekte, GPS ile elde edilen prezisyonlu zaman bilgisi bu görüntülerle ilişkilendirilmektedir. Sayısal eğim ölçerlerden sistemin zenit doğrultusunda yönlendirmek için yararlanılmaktadır. Oluşturulan sayısal zenit kamera sistemi ile öncelikle, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi kampüsünde bulunan, geçmişte Danjon astrolabı laboratuvarı olarak kullanılan test istasyonunda ölçmeler gerçekleştirilmiştir. En uygun tasarımın belirlenmesi için eksen kontrolleri, gerçekleştirilen yıldız gözlemleri ile test edilmiştir. Sistem ile elde edilen yıldız görüntülerinde olası yıldızlar merkez belirleme algoritmaları (Point Spread Function, Ağırlık merkezi) kullanılarak belirlenmiştir. Görüntülerde belirlenen yıldızlar, görüntünün elde edildiği sisteme ait bilgiler ile birlikte (odak uzaklığı, CCD sensör boyutları, piksel ölçeği) GSC (Guide Star Catalog), UCAC2 (U.S. Naval Observatory CCD Astrograph Catalog) ve UCAC3 kataloglarındaki referans yıldızlar kullanılarak tanımlanmıştır. Referans yıldızların koordinatları referans epoğunda (J2000.0) tanımlıdır. Görüntülerde tanımlanan yıldızların, yer dönme parametreleri (zaman, kutup hareketleri, presesyon ve nütasyon), yıldızların öz hareketleri, basınç, sıcaklık, ölçme istasyonunun jeodezik koordinatları ve güneş sistemindeki cisimlerin efemeris bilgileri kullanılarak, toposentrik görünen koordinatları hesaplanmıştır. Zenit ve civarındaki yıldızların koordinatları kullanılarak izdüşümsel transformasyon yardımıyla zenit noktasının koordinatları elde edilmiştir. Zenit noktasının ortalama koordinatları sistemin dört farklı durumundan eğim düzeltmeleri getirilerek hesaplanmış, GPS ile elde edilen jeodezik koordinatlar kullanılarak çekül sapması bileşenleri hesaplanmıştır. Ana istasyon olan Kandilli istasyonunda enlem belirleme prezisyonu ±0.19'' ve boylam belirleme prezisyonu ±0.28 bulunmuştur. Sistem İstanbul Anadolu yakasında belirlenen 4 noktalı, ortalama kenar uzunluğu 20 km olan bir ağda test edilmiştir. Test ağında çekül sapmasının Kuzey-Güney ve Doğu-Batı bileşenlerinde ortalamanın karesel ortalama hatasının ortalamaları sırasıyla 0.35'' ve 0.37'' olarak hesaplanmıştır. Elde edilen çekül sapmaları global jeopotansiyel modellerle (EGM08, GGM+) karşılaştırılmış ve sonuçların büyük ölçüde uyuştuğu gözlemlenmiştir. Test ağında elde edilen çekül sapmaları ile astronomik nivelman yöntemiyle geoit yükseklikleri hesaplanmış ve GPS/Niv yöntemiyle elde edilen geoit yükseklik farklarıyla karşılaştırılmıştır. SZKS ile GPS/Niv yöntemleri ile elde edilen farklardan 1 km'lik uzunlukta bir geoit yüksekliği belirlemenin karesel ortalama hatası, farklı ağırlıklarla; PΔN = 1/Skm için ±14.7 mm/km, PΔN = 1/S2km için ±2.9 mm/km olarak bulunmuştur. Test ağında hesaplanan geoit yüksekliği değişimleri ölçü alınarak, en küçük kareler yöntemiyle, Kandilli istasyonunun geoit yüksekliğine bağlı olarak dengelenmiş ve birim ölçünün karesel ortalama hatası; PΔN = 1/Skm için ±17.6 mm/km, PΔN = 1/S2km için ±3.6 mm/km bulunmuştur. Dengeleme sonucu, hesaplanan geoit yüksekliklerinin karesel ortalama hatası PΔN = 1/Skm için maksimum ±57.1 mm, PΔN = 1/S2km için maksimum ±54.6 mm olarak hesaplanmıştır. Bu çalışma kapsamında SZKS ile elde edilen sonuçların GPS/Niv ölçüleri ile birlikte değerlendirilebilir doğruluklara sahip, geoit belirlemede kullanılabilir olduğu ve ulusal yükseklik sisteminin modernizasyonu çalışmalarına katkı koyabilecek nitelikte olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen sistem farklı amaçlar için üretilmiş donanım bileşenlerinin bir SZKS olarak tasarlanıp prezisyonlu çekül sapması bileşenlerini elde edebilecek şekilde çalışması amaçlanmıştır. Sistemin geliştirilmesi ve prezisyonun artırılması için gerekli güncellemelere ilişkin öneriler tez çalışmasının sonucunda tartışılmıştır. Bu çalışma TÜBİTAK Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında 111Y125 numaralı proje numarası ile desteklenmiştir.
En uygun barınma alanlarının modeli için duyarlılık analizi
GIS (Geographical Information Systems) is one of many information technologies that have transformed the ways engineers and planners conduct research and contribute to society. In the past two decades, these information technologies have had tremendous effects on research techniques specific to geography, as well as on the general ways in which scientists and scholars communicate and collaborate. A spatial decision support system (SDSS) is an interactive, computer-based system designed to assist in decision making while solving a semi-structured spatial problem. It is designed to assist the spatial planner with guidance in making land use decisions. A system which models decisions could be used to help identify the most effective decision path (T Erden & Coşkun, 2010). Decision making on alternatives for risk reduction planning starts with an intelligence phase for recognition of the decision problems and identifying the objectives. Development of the alternatives and assigning the variable by decision makers to each alternative is employed to the design phase. The final phase evaluates the optimal choice by comparing the alternatives, defining indicators, assigning a weight to each and ranking them. This process is referred to as Multi‐Criteria Decision Making analysis (MCDM), Multi‐Criteria Evaluation (MCE) or Multi‐Criteria Analysis (MCA). MCDM is performed by choice and prioritization and is defined based on Alternative, Value, Criteria and the Weights on the Criteria (Turan Erden & COKSUN, 2007). Decision makers historically have indicated that inaccessibility of required geographic data and difficulties in synthesizing various recommendations are primary obstacles to spatial problem solving. Studies have shown that the quality of decisions can be improved if these obstacles are lessened or removed through an integrated systems approach, such as a spatial decision support system (SDSS). In addition, multi criteria decision making (MCDM) and a wide range of related methodologies offer a variety of techniques and practices to uncover and integrate decision makers' preferences in order to solve "real-world" GIS-based planning and management problems. However, because of conceptual difficulties involved in formulating and solving spatial decision problems, researchers have developed multi criteria-spatial decision support systems (MC-SDSS). Sensitivity analysis, as it is applied to risk assessment, is any systematic, common sense technique used to understand how risk estimates and, in particular, risk-based decisions are dependent on variability and uncertainty in the factors contributing to risk. In short, sensitivity analysis identifies what is "driving" the risk estimates. It is used in both point estimate and probabilistic approaches to identify and rank important sources of variability as well as important sources of uncertainty. The quantitative information provided by sensitivity analysis is important for guiding the complexity of the analysis and communicating important results (C. M. Z. Erden T., 2010). In this study, sensitivity analysis has applied to Istanbul optimum shelter location map parameters which are respectively Infrastructure (AL), Accessibility (ER), Hazards (TH), Topography (TO), Capacity (KA), Land Use (AK). Their weights were calculated with AHP that determined weights as AL (17.3%), ER (20.7%), TH (31.3%), TO (9.5%), KA (15.5%) and AK (5.7%). Sensitivity analysis applied to all criteria with only one criterion weight range changes between 0% to 100% and other criteria changes depend on this criterion. Also sensitivity analysis has applied to Sub-Criteria maps parameters which are by the weights as follows, Earthquake Hazard (DP - 7.4%), Tsunami Hazard (TS – 7.4%), Land Slide Hazard (HY – 13.2%), Flooding Hazard (SB – 13.2%), Chemical Hazard (KM – 22.7%), Fire Hazard (YN – 36.1%), GSM Base Stations (IL – 6.3%), Drinking Water (SU – 23.3), Waste Water (KN – 48.9), Electricity Lines (EL – 15.2%), Gas Lines (GZ – 6.3%), Roads and Highways (KR – 54.2%), Marine Ports (DN – 8.5%), Heliports (HV – 14%), Railways (DM – 23.3%). Turkey is among the countries that are especially vulnerable to natural disasters. Throughout the history, many disasters occurred in the geography where turkey area is located and earthquakes are the most destructive type of disaster that occurs in Turkey. Scientific studies show that Istanbul may face a big scale earthquake in near future. The main axis of these studies is to assess the one of the most important issues is the requirement of temporary shelter for the victims. Establishment of temporary shelters are most widely used method for protecting or sustaining the lives of the victims who may have suffered from disasters, Thus the correct locations for these areas will be determined before earthquake and it will be available for the decision makers to develop strategies to enhance and rehabilitate these areas. The system will also be efficient in post-earthquake situation for evaluating the selected sites. Moreover, it will be available to re-evaluate the efficiency of the shelter locations based on the new conditions that arise because of the earthquake. Integration of GIS with AHP decision-making process, with GIS visualization and analysis that combines the functions and decision-making processes by integrating action is improving the sensitivity analysis. Model parameters has chosen by decision makers thanks to the sensitivity analysis that may follow the general effects changes of the model in terms of productivity and quality will be increased in this way. In this context, GIS, disaster management and spatial decision making methods along with sensitivity analysis followed by an operation, decision-makers will follow more meaningful path in their work, decisions and practices to be applied that will minimize such losses life and financial. By using the sensitivity analysis results decision makers will be allowed to update the criteria simultaneously and new locations based on these optimum conditions will be assessed.
Large scale landform mapping using lidar DEM
Landform is often the most important factor in distinguishing between regions and an important element of geographic classification, typification, and regionalization. One of the best-known classifications was developed by the American geographer Edwin H. Hammond (1954), who classified the landforms of the United States in great detail. It has since been modified into a deterministic analysis which can be computed using elevation data and performed in a GIS. More recently, Morgan and Lesh (2005) has developed pixel-based analysis approach using GIS. All of these approaches have been used to obtain landform maps at medium or small scales using coarse resolution DEM such as USGS NED, ASTER GDEM and SRTM so far . In this study, using LIDAR DEM data, a landform map was firstly obtained in accordance with Morgan and Lesh's workflow. In this stage, radius of the search window in neighborhood operator was determined as 50 pixel by trial and error. Futhermore, an interface was developed so that some of the parameters in the model could be changed by the user besides the automation of Morgan and Lesh's workflow. In order to make the slope threshold a model parameter in the interface a logical tool (Greater Than) was used instead of slope reclassification tool in Morgan and Lesh's model. Lastly, this landform map was generalized using focal statistics (Majority) considering minimum area condition in cartographic generalization in order to obtain landform maps at 1:1,000 and 1:5,000 scales. Both the primary and the generalized landform maps were verified with hillshaded DEM and orthophoto visually. As a result, all these maps show the landforms satisfactorily. Moreover, in order to show the effect of generalization, area of each landform in both the primary and the generalized maps was computed. Consequently, landform maps at large scales could be obtained with the proposed method including generalization using LIDAR DEM.
Large scale landform mapping using lidar DEM
Landform is often the most important factor in distinguishing between regions and an important element of geographic classification, typification, and regionalization. One of the best-known classifications was developed by the American geographer Edwin H. Hammond (1954), who classified the landforms of the United States in great detail. It has since been modified into a deterministic analysis which can be computed using elevation data and performed in a GIS. More recently, Morgan and Lesh (2005) has developed pixel-based analysis approach using GIS. All of these approaches have been used to obtain landform maps at medium or small scales using coarse resolution DEM such as USGS NED, ASTER GDEM and SRTM so far . In this study, using LIDAR DEM data, a landform map was firstly obtained in accordance with Morgan and Lesh's workflow. In this stage, radius of the search window in neighborhood operator was determined as 50 pixel by trial and error. Futhermore, an interface was developed so that some of the parameters in the model could be changed by the user besides the automation of Morgan and Lesh's workflow. In order to make the slope threshold a model parameter in the interface a logical tool (Greater Than) was used instead of slope reclassification tool in Morgan and Lesh's model. Lastly, this landform map was generalized using focal statistics (Majority) considering minimum area condition in cartographic generalization in order to obtain landform maps at 1:1,000 and 1:5,000 scales. Both the primary and the generalized landform maps were verified with hillshaded DEM and orthophoto visually. As a result, all these maps show the landforms satisfactorily. Moreover, in order to show the effect of generalization, area of each landform in both the primary and the generalized maps was computed. Consequently, landform maps at large scales could be obtained with the proposed method including generalization using LIDAR DEM.
Large scale landform mapping using lidar DEM
Landform is often the most important factor in distinguishing between regions and an important element of geographic classification, typification, and regionalization. One of the best-known classifications was developed by the American geographer Edwin H. Hammond (1954), who classified the landforms of the United States in great detail. It has since been modified into a deterministic analysis which can be computed using elevation data and performed in a GIS. More recently, Morgan and Lesh (2005) has developed pixel-based analysis approach using GIS. All of these approaches have been used to obtain landform maps at medium or small scales using coarse resolution DEM such as USGS NED, ASTER GDEM and SRTM so far . In this study, using LIDAR DEM data, a landform map was firstly obtained in accordance with Morgan and Lesh's workflow. In this stage, radius of the search window in neighborhood operator was determined as 50 pixel by trial and error. Futhermore, an interface was developed so that some of the parameters in the model could be changed by the user besides the automation of Morgan and Lesh's workflow. In order to make the slope threshold a model parameter in the interface a logical tool (Greater Than) was used instead of slope reclassification tool in Morgan and Lesh's model. Lastly, this landform map was generalized using focal statistics (Majority) considering minimum area condition in cartographic generalization in order to obtain landform maps at 1:1,000 and 1:5,000 scales. Both the primary and the generalized landform maps were verified with hillshaded DEM and orthophoto visually. As a result, all these maps show the landforms satisfactorily. Moreover, in order to show the effect of generalization, area of each landform in both the primary and the generalized maps was computed. Consequently, landform maps at large scales could be obtained with the proposed method including generalization using LIDAR DEM.