LEE- Geomatik Mühendisliği Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/19289

Gözat

Yazar "Atik, Şaziye Özge" ile LEE- Geomatik Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
  • Öge
    Emergency and terminated evacuation of warehouse by dijkstra's algorithm
    (Graduate School, 2024-06-26) Işık, Deniz Doğa ; Atik, Şaziye Özge ; 501211611 ; Geomatics Engineering
    One of the most important services that developing technology has brought to humanity and that serves as a facilitator in daily life has been navigation services. Thanks to location services, millions of people can easily reach the point they want to reach in daily life, and their industrial impact has also become an indisputable advantage. In addition to location information obtained through GNSS, technological developments now support location-based data and information production in indoor spaces. Here too, it is noticeable that indoor navigation maps are increasingly covering a wider area as it is getting closer to the present day. Indoor navigation maps are taking firm steps towards becoming one of the most effective facilitators that the internet age has brought to humanity. In this progression, its main areas of use stand out in megastructures such as shopping malls, university campuses, business campuses, museums, multi-storey buildings, warehouses, which accommodate many places and people that serve more than one purpose. Today, thanks to the widespread use of IoT and ease of use by the end user, indoor navigation solutions have gained an important place, especially in all kinds of loading and unloading scenarios of warehouses. However, earthquake safety has become a very prominent topic in our country, especially after the February 6 Maraş earthquakes. Living and working in earthquake-safe buildings should be seen as a fundamental right for all humanity. At this point, the emergency evacuation of a supermarket warehouse measuring hundreds of square meters, which has been determined to be earthquake unsafe, should be re-planned beyond the standard procedure. It will be one of the best examples of indoor navigation solutions for evacuating the warehouse and ensuring the safety of employees in this emergency scenario through Geographic Information Systems (GIS) using two-dimensional floor plans. Evaluating the end-to-end usage parameters of the warehouse in order to decide not only the shortest route but also the fastest and safest option in routing the mobility in the space will be an important criterion for creating the most appropriate evacuation scenarios. In any emergency scenario, a scenario designed only for the evacuation of the location will not be sufficient. At this point, it stands out that the evacuation from the dangerous place must be delivered to the distribution points as soon as possible. The delivery of medicines in a pharmaceutical warehouse that has been determined to be earthquake-insecure to the pharmacies in the affected area in the fastest and safest way can be arranged using location-based services. Dijkstra's Algorithm, which forms the basis of many researches when it comes to routing and shapes the working logic of GIS programs, was also used in this study. In particular, the necessity of stopping at more than one stop in creating the evacuation scenario and the necessity of fulfilling this obligation within safe borders exactly coincide with the framework of the Algorithm. The problem that stands out in the fictions created is defined as TSP and many different methods have been tried to solve it, and these methods continue to be developed. Starting from this point, the applications were completed in the supermarket warehouse setting by performing network analyzes in the QGIS environment, which stands out with its ease of access thanks to its free software, through indoor navigation. For the same warehouse, stops were detected by running analysis in ESRI ArcMap environment, again based on Dijktra's Algorithm. In this way, it was possible to make alternative observations. Subsequently, for the pharmaceutical warehouse evacuation, a scenario involving the pharmacies of the European Side of Istanbul was created and the shortest route was created in the ArcMap environment. The results of the thesis study were evaluated in two stages. The routes obtained for the supermarket warehouse were interpreted depending on the different examples seen during the research and the variability of the usage areas of indoor navigation. In pharmaceutical warehouse evacuation, evaluations were completed for safety and cost issues via a single route. From a broad perspective, the results of the algorithms and analyzes used to solve the TSP are associated with facility management
  • Öge
    Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-12-02) Atik, Şaziye Özge ; İpbüker, Cengizhan ; 501152607 ; Geomatik Mühendisliği
    Doğal kaynakların gün geçtikçe tükenmesi, nüfus artışı, kentsel göç ve artan kuraklık koşulları çevresel izleme programlarının gerekli olmasının ve düzenli olarak üretilip güncellenmesinin nedenlerinden bazılarıdır. Tüm dünyada olduğu gibi, ülkemizde de pek çok alanda kullanılan arazi kullanımı ve arazi örtüsü (AKAÖ) haritaları düzenli olarak üretilip güncellenmektedir. CORINE sınıflandırmasına dâhil olan ülkemiz hem bu alanda hem de birçok farklı endüstriyel, akademik ve kamu alanları için uzaktan algılama görüntüleri kullanarak tematik harita üretimini gerçekleştirmektedir. Ancak geniş alanlarda uygulandığında bu üretimin oldukça zaman alması hem üretimde hem de güncellemede karşılaşılan zorlukların başındadır. Hala birçok tematik harita, görsel yorumlama teknikleri ve yarı-otomatik görüntü işleme analizleriyle üretilmektedir. Operatör gereksinimi, uzun süren işlemler (ekran üzerinde sayısallaştırma) gibi pek çok nedenden dolayı özellikle çevresel izleme alanındaki kartografik üretimin otomatikleştirilmesi önem arz etmektedir. Otomatikleştirme işlemi birçok diğer endüstride olduğu gibi bu alanda da yapay zekânın kullanımı ile mümkün hale gelmektedir. Ek olarak, yapay zekânın geo-konumsal yer gözlemi ve bölgesel arazi izleme misyonlarında kullanımı zorlu bir konudur. Ancak bilgisayar sistemlerinin gelişmesi ile işlem kolaylığı gün geçtikçe artmaktadır. Aynı zamanda yapay zekânın kullanımının birçok avantajı mevcuttur. Operatör gereksinimini azaltan, farklı bölgelerde uygulanabilen, adapte edilebilen modellere ve belli aralıklarla otomatik şekilde güncellemeye olan ihtiyaç ve eğilim her geçen gün artmaktadır. Birçok alanda olduğu gibi AKAÖ haritalamada, bilgisayarlı görünün kullanımının hızla arttığı ve son yıllarda yeni birçok tekniğin geliştirildiği bilinmektedir. Bilgisayarlı görü teknikleriyle, son dönem uzaktan algılama yöntemleri birleştirilerek oluşturulan yapay zekâ uygulamaları birçok yönden verim sağlamaktadır. Geniş alanların sınıflandırılmasında uydu görüntülerinin kullanımı, özellikle açık veri paylaşan uyduların da gelişen özellikleri sayesinde çok daha ekonomik ve pratik olabilmektedir. Bu çalışma kapsamında, derin öğrenme teknikleri kullanılarak farklı detay seviyelerindeki sınıflar için AKAÖ haritaları üretilmiştir. Çalışmalarda veri olarak farklı mekânsal çözünürlüklerde uydu görüntülerinden oluşan üç farklı veri seti kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak seçilen bölgelerde görüntülerin semantik segmentasyon (anlamsal segmentasyon) yöntemi ile sınıflandırılmasında evrişimsel sinir ağları (ESA) mimarileri kullanılmıştır. Sınıflandırma doğruluğunu yükseltmek ve performans ölçütlerini iyileştirmek için, kullanılan görüntülerin bantlarının yanı sıra ESA mimarilerinde farklı spektral indisler de kullanılarak farklı boyutlarda veri setleri ile sınıflandırma için kullanılan modeller ile eğitilmiştir. Elde edilen sınıflandırma sonuçları üzerinde iyileştirme yapılması amacıyla nesne-tabanlı görüntü analizi (NTGA) aşamalarından çoklu-çözünürlüklü bölütleme (ÇÇB) algoritmasından yararlanılmış ve konumsal filtreleme yapılmıştır. İlk uygulamadaki Sentinel-2 veri seti, Türkiye'ye ait mekânsal olarak orta çözünürlüklü görüntülerden oluşmaktadır. Bu uygulamada Sentinel-2A görüntüleri kullanılarak oluşturulan farklı bant kombinasyonu (beş ve yedi bant) ve farklı görüntü parçacığı boyutları (32 × 32, 64 × 64 ve 128 × 128 piksel) kullanılmıştır. Üç farklı şehre ait görüntülerle oluşturulan veri setiyle AKAÖ haritalama için güncel ESA tabanlı modellerin ve önerilen yaklaşım olan ESA-ÇÇB modelinin aynı bölgedeki sonuçları değerlendirilmiştir. Sentinel veri setinde, en yüksek genel doğruluk, önerilen yaklaşımla İstanbul test alanında % 97.31 ve Kocaeli test alanında % 98.44 olarak elde edilmiştir. Doğruluklar, geniş alanlarda arazi örtüsü haritası üretimi için ESA-ÇÇB modelinin verimliliğini ortaya çıkarmıştır. McNemar testi kullanılarak uygulamada kullanılan modellerin bilimsel olarak anlamlılığı ölçülmüştür. Benzer yöntemler ikinci uygulamada çok yüksek çözünürlüklü görüntülere sahip Zurich Summer veri setinde uygulanmıştır. Sonuçlar, temel ESA modellerinin sonuçları ile nicel olarak karşılaştırılmıştır. Bu uygulamada, Zurich Summer veri seti ile önerilen yaklaşımın genel doğruluğu % 92.03 ve %90.67 olarak elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ek olarak literatürdeki diğer modellerin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Üçüncü uygulamada, farklı mekânsal çözünürlükte Wuhan Üniversitesi bina çıkarımı veri setinde (WHUBED) diğer iki uygulamadan farklı derin öğrenme ağları kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın kullanımı, tek başına ESA kullanıldığındaki sonuçlarla karşılaştırıldığında performans değerlerinde iyileştirme yapmıştır. WHUBED veri setinde test görüntülerinde % 97.57 ile % 81.06 genel doğruluk değerleri ve % 86.46 ile % 86.49 F1 skoru elde edilmiştir. Bu uygulamada da temel ESA modellerinin sonuçlarıyla, tezde önerilen yaklaşımın sonuçları karşılaştırılmış ve sonuçlar çizelgeler ve görseller şeklinde sunulmuştur. Bu uygulamada, genel doğruluk ve F1 skor ölçütlerinde önerilen yaklaşım daha yüksek performans göstermiştir.