LEE- Geomatik Mühendisliği Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

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

Gözat

3B nokta bulutlarının derin öğrenme yöntemiyle semantik segmentasyonu

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-11) Beşiktepe, Mert ; Güner, Caner ; 501181657 ; Geomatik Mühendisliği

Üç boyutlu (3B) kent modelleri, kentsel alanlarda yaşanabilecek değişimlerin 3B olarak izlenmesi, kent çevre ilişkisinin modellenmesi ve kentsel simülasyon uygulamaları için altyapı sağlayarak mekansal planlama çalışmaları için veri temelli karar verme süreçlerinin geliştirilmesine olanak tanımaktadır. Söz konusu modelleri geliştirilmesi için; detay düzeyi uygulama amaçlarına bağlı olarak değişen, yüksek doğruluklu, güncel ve büyük miktarda 3B mekansal bilgiye gereksinim duyulmaktadır. Lazer tarama, görüntüleme ve yer gözlem uyduları gibi veri elde etme teknikleri ile fotogrametri ve bilgisayarlı görü alanlarındaki veri değerlendirme yöntemlerine ilişkin yaşanan gelişmeler 3B mekansal bilginin nokta bulutu biçiminde doğrudan ölçme ile ya da başka veri kaynaklarından türetme yolu ile üretilmesine olanak sağlamıştır. 3B nokta bulutları günümüzde klasik kullanım alanları olan ölçme ve planlama çalışmaları haricinde robotik, otonom mobilite, 3B modelleme ve dijital ikiz oluşturma gibi yüksek teknolojili ve katma değerli uygulamalara olanak tanımaktadır. Kent ölçeğinde ve yüksek çözünürlüklü bu veri kaynağının klasik yaklaşımlarla yönetilmesi ve işlenmesi pek mümkün olamamaktadır. Öte yandan derin öğrenme yaklaşımları büyük veriden modern hesaplama donanımları kullanılarak derin yapay sinir ağlarının eğitilmesini sağlayacak bir paradigma değişimi getirmiştir. Derin öğrenme sayesinde sınıflandırma, nesne yakalama ve segmentasyon görevlerinin veri işlem süreçlerinin otomasyonu amacıyla yerine getirilmesi için geçmişe nazaran çok daha güçlü çözümler elde edilebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada, 3B nokta bulutlarından derin öğrenme alanının gelişimi incelenmiş, bu modelleri kıyaslamada kullanılabilecek değerlendirme ölçütleri, araştırma grupları tarafından kabul görmüş açık veri setleri, 3B nokta bulutlarını işlemek için mevcut açık kaynaklı derin öğrenme yazılım kütüphanesi, performans yarışmaları tanıtılmıştır. 3B nokta bulutlarının semantik segmentasyonu için yararlanılabilecek modern bulut bilişim olanakları araştırılmıştır. Eğitim sürecini yürütmek için gereksinimler belirlenmiş ve çözüm önerileri geliştirilmiştir. Bulut bilişim imkanları kullanılarak derin öğrenme için oluşturulan bir geliştirme ortamında bir segmentasyon modelinin eğitim ve test süreci uygulama olarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan literatür taraması ve yürütülen derin öğrenme ağının eğitimi süreci sonucunda 3B nokta bulutlarından derin öğrenme çalışmalarında 3B şehir modelleme ve diğer pek çok farklı uygulama alanının 3B uzamsal veri gereksinimini gerçek zamanlı olarak dahi karşılayabilecek çözümler geliştirildiği görülmüştür. Bu çözümlerden yararlanmak için ise yüksek performanslı hesaplama donanımlarına erişime ve açık kaynaklı derin öğrenme yazılım kütüphaneleri ile 3B nokta bulutundan derin öğrenme çalışmalarında geliştirilen yazılımlardan oluşan bir dizi teknolojiyi uyumlu biçimde bir araya getirme becerisine sahip olunması gerektiği görülmüştür.
A semi-automatic façade generation methodology of architectural heritage from laser point clouds: A case study on Architect Sinan

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Kıvılcım, Cemal Özgür ; Duran, Zahide ; 709850 ; Geomatik Mühendisliği

Tangible cultural assets from different periods and civilizations reinforce historical and cultural memories that are passed from generation to generation. However, due to natural events, lack of proper maintenance, or wars, the heritage structures can be damaged or destroyed over time. To preserve tangible cultural assets for the future, it is crucial to ensure that these buildings' maintenance, repair, and restoration are of high quality. Hence, the preliminary phase in any architectural heritage project is to obtain metric measurements and documentation of the building and its individual elements. In this direction, the acquired data and derived models are used for various purposes in the fields of engineering and architectural applications, digital modeling and reconstructions, virtual or augmented reality applications. However, conventional measurement techniques require tremendous resources and lengthy project completion time for architectural surveys and 3D model production. With technological advances, laser scanning systems became a preferred technology as a geospatial data acquisition technique in the heritage documentation process. Without any doubt, these systems provide many advantages over conventional measurement techniques since the data acquisition is carried out effectively and in a relatively short time. On the other hand, obtaining final products from point clouds is generally time-consuming and requires data manipulation expertise. To achieve this, the operator, who has the knowledge about the structure, must interpret the point cloud, select the key points representing the underlying geometry and perform the vectorizing process over these points. In addition, point data contains systematic and random errors. The noisy point cloud data and ambiguities make this process tedious and prone to human error. The purpose of this thesis is to reduce the user's manual work cycle burden in obtaining 3D models and products from point cloud data: A semi-automatic user-guided methodology with few interventions is developed to easily interpret the geometry of architectural elements and establish fundamental semantic relationships from complex, noisy point clouds. First, the conventional workflow and methodologies in cultural heritage documentation were researched, and the bottlenecks of the current workflow were examined. Then, existing methodologies used in point cloud-based 3D digital building reconstruction were assessed. From this, semi-automatic methods are evaluated for a more suitable approach to 3D digital reconstruction of cultural heritage assets, which are more complex than modern buildings. Recently, Building Information Modeling (BIM) process applications have gained momentum. BIM systems make many contributions to project management, from the design to the operation of new modern buildings. Research on the applications for existing buildings in BIM has increased. Particularly, such applications and research in cultural heritage are gathered under the term of Heritage/Historic-Building Information Modeling (HBIM). In HBIM, dedicated architectural style libraries are generated, and geometric models are produced by associating the geometries of architectural elements with point clouds. Such applications generally come for Western architectural elements, in which construction techniques and geometrical relations of architectural rules and orders have been documented with sketches and drawings for centuries. Detailed descriptions and fine sketches pertaining to the rules and style studies of Ottoman architecture are limited. Having been the capital of many civilizations, historic Istanbul is crowned with the many mosques of Architect Sinan, dating from the 16th century, the golden era of the Ottoman Empire. For his innovative structures, Architect Sinan is considered an architectural and engineering genius. Unfortunately, Sinan did not leave enough written or visual documentation of his works, and although many aspects of Sinan's works have been researched, few have worked on the geometry of the facade elements. Previous architectural research examines the ratios and compares the general architectural elements of Sinan's works (comparing the dimensions and location of the elements). Building on this and our observations of Sinan's mosques, we designed an object-oriented library of parametric objects for selected architectural facade elements. In addition, some fundamental semantic relations of the prepared object library elements were introduced. A case study for procedural modeling was then carried out. In the next stage, we evaluated that an algorithmic approach can be used to obtain parametric architectural elements from noisy point cloud data. We benefited from the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm, which has a wide range of applications in computer vision and robotics. The algorithm is based on the purpose of obtaining the parameters of a given mathematical model; it is a non-deterministic method based on selecting the required number of random data from the data set to create the model and measuring the extent to which the hypothesis produced is compatible with the entire data set by evaluating the model. The basics of this method work with a certain number of iterations and return outputs of the most suitable model parameters, the dataset that makes up the model, and the incompatible data. In addition, model-specific criteria and rules based on architectural knowledge were added to the developed methodology to reduce the number of iterations. All algorithmic codes were produced in Python language. In addition, we used libraries such as NumPy and for arrays and mathematical operations. For visualization studies, the open graphics library (Open Graphics Library, OpenGL) was carried out using the Visualization Tool Kit (VTK) on the graphics application development interface. In addition, python modules of VTK C++ source libraries were compiled using CMake software and Microsoft Visual Studio. As the application area of the study, one of the most important mosques of Istanbul Şehzade Mosque, which is Mimar Sinan's first selatin complex, was chosen. Point cloud data acquired with a terrestrial laser scanner for the documentation studies of the mosque was obtained for this study. Different case areas were determined from the point cloud datasets. Windows on the Qibla direction façade and the domes from the roof covering of the mosque were used, respectively. While making this choice, we considered the variety of window elements and Sinan's use of the dome influenced. In the case applications, the point cloud selected from the window areas was segmented semi-automatically using proposed method recursively at different window levels from the inside to the outside. In the other case study, the algorithm performed the segmentation of the main dome. As a result of this segmentation, point groups that are not included in the model are evaluated once more time using the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm from Python's scikit-learn and presented to the user as a guiding output in the determination of architectural elements and deformations. Using the above-mentioned Sinan architectural dome typology relations with the main dome of the mosque, it was ensured that point clusters were formed in the modeling of other dome structures in the mosque. Finally, as an example, the parametric dome model was converted to Industry Foundation Class (IFC) format using open source CAD software. Integrity and accuracy comparisons were made using the outputs of the presented methodology and the CAD drawings produced by the restoration architects using the same data. The results were within acceptable limits for general-scale studies. Additionally, the presented method contributed to the interpretation of the data by saving time for expert users. In summary, a method has been developed for the semi-automatic extraction of architectural parametric models working directly on the 3D point cloud, specific to the Ottoman Classical Era Mosque, particularly Architect Sinan's works, using a data and model-oriented hybrid 3D building reconstruction approach.
Açık kaynaklı bütünleşik çoklu eklenti yöneticisi tasarımı ve uygulaması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Uçar, Mustafa ; Doğru, Ahmet Özgür ; 501181660 ; Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

Açık kaynak yazılımı (Open Source Software-OSS), pragmatik olarak yazma kolaylığı ve hibrit çalışmayı desteklemesiyle dünya çapında geliştirici desteği edinerek tescilli yazılımlara uygun bir alternatif olma yolunda hızla ilerlemektedir. OSS'nin bir sonucu olarak birçok yenilikçi iş modeli ve yeni iş fırsatları ortaya çıkmış, pek çok yazılım kendini bi yönde yenilemeye başlamıştır. OSS yüksek teknoloji ve diğer endüstrilerdeki iş modellerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu yapıda geliştirilen yazılımlar ulaşılabilirlik anlamında dünyanın her noktasında bir kullanıcı edinebilmekte ve bu oranda da geri dönüşlerle geliştirilmesine devam edebilmektedir. Bu geri dönüşlerin yanı sıra geliştirici pozisyonundakiler aynı zamanda eksik gördükleri hususları hızlıca düzeltebilmekte veya yeni özelliklerle desteklemektedirler. Bu modelin kullanıldığı bir alan da coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yazılımlarıdır. CBS, coğrafi bilgilerin (objelerin nerede olduğu) onları açıklayıcı bilgilerle (objelerin ne olduğu) ilişkilendiren bilgisayar yazılımlarıdır. Gördükleriminiz nerede olduğunu gösteren düz kağıtların (haritaların) aksine bir çok bilgi katmanı sunabilmektedir. CBS tabanlı bir haritanın kullanımı kağıt bir haritadan çok daha zor değildir. Kağıt haritalarda objeleri temsil eden şekiller, çizimler, temsili geometrik şekiller bulunurken; CBS tabanlı bir haritada da mesela şehirleri temsilen noktalar, yolları ve dereleri temsilen çizgiler, gölleri temsilen poligonlar kullanılmaktadır. Hayatımızın her alanında kullanılan bu nesnelere ait bilgilerin saklanması ve gösterimi de hemen her alanda büyük önem taşımaktadır. QGIS, Open-Source Geospatial Foundation (OSGeo)'a ait dünyanın en popüler ücretsiz coğrafi bilgi sistemleri yazılımıdır. Bu yapının başlıca güçlü yanları olarak eklentiler sayesinde farklı amaçlara dönük araçların oluşturulması ve dahil edilmesi, bunun yanında sürekli büyüyen bir kullanıcı ve geliştirici toğluluğunun bulunmasıdır. QGIS eklenti geliştirme olanakları ve geniş kullanıcı kitlesiyle bu alanda çalışanlara kendilerine ait araçların oluşturulmasına imkan tanımaktadır. Günümüzde QGIS gibi programların lisans veya lisansüstü seviyelerde yalnızca hazır araçlarını kullanıma dönük eğitimler verilmektedir. Halbuki farklı disiplinlerde verilen eğitimlerin teorik bilgisinin yazılımla harmanlanarak ihtiyaçlara dönük hazır araçlar oluşturulması; alınan eğitimleri somut ürünlere dönüştürerek kalıcı hale getirilmesini sağlayacaktır. QGIS bu kapsamda geniş kullanıcı kitlesi, kolay öğrenilebilir ve uygulanabilir geliştirme desteği, kapsamlı uygulama programlama arayüzü (API) dökümanıyla büyük fırsat sağlamaktadır. Bu tez kapsamında CBS eğitiminde eklenti geliştirmenin nasıl ve hangi ortamda oluşturulabileceğine bir örnek hazırlanmış, her eğitim aşamasında bu platformda iyileştirme ve geliştirme yapmak isteyen insanların sürekli desteğiyle yaşayan ve öğreten bir uygulama ortaya çıkması hedeflenmiştir.
Açıklanabilir yapay zeka yöntemleri ile toprak tuzluluğu haritalarının üretilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-16) Aksoy, Samet ; Sertel, Elif ; 501191640 ; Geomatik Mühendisliği

Toprak çok önemli bir doğal kaynak olmanın yanı sıra yaşadığımız ekosistemin değişmez bir parçasıdır. Her doğal kaynak gibi toprakta tüketimi ve kullanımı konusunda dikkat edilmesi gereken bir kaynaktır. Toprak özellikle tarımsal faaliyetler için vazgeçilmez bir konumdadır. Ancak tarımsal faaliyetlerde aşırı sulama, yer altı sularının fazla kullanımı, iklim değişikliği, tozla taşınma gibi sebepler yüzünden tuzlanmalar meydana gelmektedir. Bu tuzlanma durumu toprak tuzluluğu olarak incelenmektedir. Toprak tuzluluğu birçok nedenden dolayı meydana gelse de insani faaliyetler toprağın bu tuzlanma sürecini hızlandırmaktadır. Özellikle de iklim değişikliğinin son yıllarda etkisinin artması ile birlikte toprak tuzluluğu problemi küresel bir boyuta ulaşmıştır. Bu problemin küresel ölçekte anlamak için Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütünün yaptığı araştırmalar incelenebilir. Örgüte göre dünya üzerinde 397 milyon hektar alan tuzlu topraklar ile kaplıdır. Bu alanların artması ise dünyayı gıda krizi, ekonomik kriz gibi sıkıntılara sokacağı öngörülmektedir. Toprak tuzluluğu ile mücadelede izleme ve tespit etme müdahale kadar önemlidir. Doğru alanlara erken teşhis ile gerekli düzenlemeler ile toprak tuzluluğunun artması önlenebilir. Toprak tuzluluğunun tespitinde uzaktan algılama sistemleri sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle optik sistemler toprağın spektral yansıtım değerlerini inceleyerek tuzluluk seviyesi hakkında bilgi verebilirler. Makine öğrenme algoritmaları çevre problemlerinin modellenmesi için literatürde sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle rastgele orman, destek vektör makineleri gibi popüler yöntemler toprak tuzluluğu tespiti içinde kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında rastgele orman yöntemine ek olarak XGBoost algoritması da kullanılmıştır. Toprak tuzluluğunu seçilen iki çalışma alanında incelemek için yersel toprak örnekleri ile mekânsal ve zamansal olarak eşleşen Landsat 8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Batı Urmiye Playası için 2018 yılında son bahar mevsiminde 71 adet toprak örneği toplanmışken, Bonab bölgesi için ise 74 adet toprak örneği 2014 yılında son bahar mevsiminde toplanmıştır. Batı Urmiye Playasında toprak örnekleri 1:2.5 süspansiyonda hazırlanan solüsyonlar ile elektriksel iletkenlikleri laboratuvar ortamında ölçülmüştür. Bonab bölgesi için ise iletkenlikler doğrudan Jenway 4510 iletkenlik ölçer ile ölçülmüştür. Toprak tuzluluk örnekleri tuzluluk seviyelerine göre eşit olarak dağılıma sahip olmadıkları için veri çeşitlendirme yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler ise rastgele aşırı örnekleme ve sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği kullanılmıştır. Makine öğrenme problemlerinde olan veri dengesizliği bu şekilde giderilmesi amaçlanmıştır. Google Earth Engine (GEE) sunduğu petabaytlarca analize hazır mekânsal veri ve hesaplama gücü ile kullanıcılarına büyük verileri hızlıca analiz edip görselleştirmesini sağlar. Bu çalışma kapsamında GEE uydu görüntülerinin işlenmesi, makine öğrenme modeli için özelliklerin üretimi ve analizi için kullanılmıştır. Toprak tuzluluğunu modellemek için SCORPAN formülü baz alınarak özellikler tanımlanmıştır. Bu değişkenler toprağın parametrelerini, iklimini, bitki örtüsünü, litolojisi vb. modellemek için kullanılır. Toplamda 26 adet özellik oluşturulmuştur. Geliştirilen modelleri açıklayabilmek için açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerinden olan SHAP yöntemi tercih edilmiştir. Modelden bağımsız olarak sonuçları açıklayabilmesi yöntemi öne çıkarmaktadır. Yöntem ile modelleri açıklarken 3 temel başlık üzerinde durulmuştur. Bunlar sırasıyla özelliklerin modele olan mutlak katkıları, özelliklerin değerlerine göre modele katkısının hangi yönde olduğu ve test örnekleri bazında değişkenlerin modele katkıları incelenmiştir. Çalışmanın bulguları yani toprak tuzluluk haritaları 6 farklı kombinasyona göre üretildi, doğruluk analizi yapıldı ve açıklandı. Bu kombinasyon 2 farklı makine öğrenme algoritmasının ve 3 farklı veri çeşitlendirme yönteminden ileri gelmektedir. Doğruluk analizi sonuçlarına göre Batı Urmiye Playasında XGBoost yöntemi rastgele aşırı örnekleme metodu ile birlikte en iyi sonuca ulaşmıştır. R² değeri olarak 0.76 değerine ve RMSE olarak 16.60 değerine ulaşmıştır. Bonab bölgesi için ise yine XGBoost yöntemi bu kez SMOTE aşırı örnekleme yöntemi ile en yüksek doğruluğa ulaşmıştır. R² değeri olarak 0.83'e ulaşırken RMSE değeri olarak ise 12.29 olmuştur. Görsel açıdan haritalar yorumlandığında ise, XGBoost algoritmasının Batı Urmiye Playasında öne çıktığı görülürken, Bonab bölgesinde rastgele orman algoritması daha iyi sonuçlar vermektedir. Özellikle Bonab bölgesinde bulunan tuz yapılarını rastgele orman kolaylıkla ayırt edebilmesi ile öne çıkmıştır. Açıklanabilir yapay zekâ için yapılan SHAP analizleri incelendiğinde ise, Batı Urmiye Playası için ENDVI, NDVI, EVI gibi bitki indislerinin daha çok katkı verdiği görülmüştür. Bu alanda yapılan önceki çalışmaya benzer olarak CRSI indisinde yine yüksek katkı verdiği görülmüştür. Bonab bölgesi için ise Landsat 8 uydu görüntüsünün kendi bantlarından olan mavi ve yeşil bantların modele en çok katkı veren değişkenler olduğu göze çarpmaktadır. Bitki indisleri Batı Urmiye Playası'ndaki kadar katkı vermemiştir. Batı Urmiye Playası için SHAP değerleri göz önüne alındığında bitki örtüsünü gösteren indislerin artması tuzluluğu azaltırken, NDWI indisi arttıkça tuzluluğun arttığını göstermektedir. Bonab bölgesindeki SHAP değerleri incelendiğinde ise parlak tuz yapılarının görünür bölge bantlarının yansıtımını arttırdığı ve parlaklık ile doğru bir orantıya sahip olduğu görülmüştür. Test örneklerinde de yukarıdaki sonuçları doğrulamak mümkündür. Sonuç olarak toprak tuzluluğu makine öğrenme algoritmaları ile tespit edilebildiği, bu algoritmaların ise veri çeşitleme yöntemleri kullanılarak doğruluklarının arttırılabildiği açıktır. Aynı şekilde SHAP değerleri bu makine öğrenme algoritmalarını açıklayarak hangi parametrenin toprak tuzluluğunu belirlemede nasıl bir katkı sunduğu genel ve örnek bazında açıklayabilmiştir. Birleşmiş Milletlerin 2030 Yılı Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri kapsamında gıda güvenliği, su kullanımı ve sürdürülebilir ekosistemler çerçevesinde toprak tuzluluğu önemli bir yer işgal etmektedir. Özellikle de gıda ile olan ilişkisi nedeniyle toprak tuzluluğu yakın gözlem altında tutulmalı ve karar vericilere destek olunarak üstesinden gelinmelidir. Gelecekteki toprak tuzluluğu çalışmaları için farklı uydu sistemleri, daha yüksek mekânsal çözünürlüklü uydular, klasik makine öğrenme yöntemleri yerine derin öğrenme yöntemleri kullanılabilir. Türkiye üzerinde de hali hazırda bu problemin baş gösterdiği bir alan yeni bir çalışma için seçilebilir. Optik uydular yeni radar uyduları da yine kullanılmak için önerilebilir.
Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning

(Graduate School, 2023-08-04) Çelik, Mehmet Furkan ; Erten, Esra ; 501162604 ; Geomatics Engineering

The rapid growth of the global population, coupled with the decline in available agricultural fields, the effects of climate change, and soil degradation, pose significant threats to food security. As the population continues to rise, the demand for food and agricultural products increases, putting pressure on optimizing limited resources and their use. The human-made global climate crisis, primarily driven by fossil fuel emissions, worsens the issue, causing extreme weather events and displacing communities. Minimizing environmental damage and maximizing agricultural efficiency is crucial for ensuring a sustainable supply of essential food resources and the well-being of humanity. Obtaining accurate information about agriculture is vital for decision-makers, but traditional in-situ measurements are insufficient to represent the fields and are time-consuming. Remote sensing satellite images provide a solution by offering comprehensive and reliable data, overcoming the limitations of traditional methods, and enabling effective monitoring of agricultural fields on a regional or larger-scale level. Remote sensing satellite imaging technologies, including synthetic aperture radar (SAR) and multi-spectral imaging (MSI) satellites, provide valuable information for Earth Observation (EO) studies. SAR satellites are able to operate in any weather condition, day or night, and penetrate cloud cover, making them highly effective for monitoring Earth's surface. Despite their reliance on clear skies and solar energy, MSI satellites play a crucial role in agricultural monitoring due to their value with a wide range of spectral bands. Both satellite systems have a significant role in observing agricultural fields; SAR satellites are sensitive to detecting morphological changes in crops and MSI satellites have the capability to monitor chemical changes in vegetation. The satellite images offer insights into crop health, growth stages, and potential yield prediction through parameters derived from MSI and SAR images. Utilizing machine learning (ML) algorithms to analyze remote sensing data for agricultural research has opened up a wide range of possibilities for conducting comprehensive studies based on the ability of these algorithms to grasp nonlinear relationships associated with electromagnetic radiation and vegetation. Agricultural planning authorities and researchers can obtain critical insights into many aspects of agriculture and make informed decisions by utilizing the power of these advanced computing approaches. For this purpose, in order to address the critical challenges in monitoring agricultural fields and understanding the interrelation between environmental factors and agricultural activities, three-stage research that implements state-of-art ML and deep learning (DL) methods on remote sensing images has been conducted within the scope of this thesis. These challenges include various aspects of agricultural analysis and can be effectively tackled using the power of ML and DL algorithms that explain the models' behavior in an easy format to understand. In the first study, regression analysis was used to examine the estimation of biophysical parameters using only SAR remote sensing satellite data. Among the regression methods, polynomial chaos expansion (PCE) is one of the reliable and interesting ones due to its tight relationship with uncertainty quantification. One of the advantages of PCE is that global sensitivity analysis (GSA) with Sobol's method can be analytically computed from polynomial coefficients if the input space is statistically independent. However, most of the phenomena include dependent features, either statistically or physically. Therefore, an independent and uncorrelated input space must be created before the regression analysis. In this paper, we performed PCE-based regression analysis for the estimation of biophysical parameters of crops. The study was conducted in the experimental fields of field pea, barley, canola, and oat of the AgriSAR2009 campaign. The input parameters of the regression model were formed by creating polarimetric features derived from RADARSAT-2 imagery. The estimated biophysical parameters were based on the discrete in-situ measurements of leaf area index (LAI) and normalized difference vegetation index (NDVI), scattered semi-randomly in each crop field. We implemented neighborhood component analysis (NCA) to create an independent and uncorrelated input space by eliminating correlations. Once the model was created, we investigated the importance of features that drive the PCE-based regression models applying GSA with Sobol's method. Besides the individual effects of each feature, their interactions were found to be significant. In the second study, time series analysis was conducted to obtain short-term soil moisture in field scale, integrating satellite imaging, climate, and auxiliary data. The recent advancements in different types of satellite imagery coupled with deep learning-based frameworks have paved the way for large-scale SM estimation. This research combined high spatial resolution Sentinel-1 (S1) backscatter data and high temporal resolution Soil Moisture Active Passive (SMAP) SM data to create short-term SM predictions that can accommodate agricultural activities. We created a deep learning model to forecast the daily SM values using time series of climate and radar satellite data, soil type, and topographic data. The model was trained with static and dynamic features that influence SM retrieval. While the topography and soil texture data were taken as stationary, SMAP SM data and S1 backscatter coefficients, including their ratios and climate data were fed to the model as dynamic features. As a target data to train the model, we used \textit{in-situ} measurements acquired from the International Soil Moisture Network (ISMN). We employed a deep learning framework based on Long Short-Term Memory (LSTM) architecture with two hidden layers with 32 unit sizes and a fully connected layer. The model's performance was also evaluated concerning above-ground biomass, land cover classes, soil texture variations, and climate classes. The model prediction ability was lower in areas with high normalized difference vegetation index (NDVI) values. Moreover, the model can predict better in dry climate areas, such as arid and semi-arid climates, where precipitation is relatively low. The daily prediction of SM values based on microwave remote sensing data and geophysical features was successfully achieved using an LSTM framework to assist various studies such as hydrology and agriculture. In the third study, the importance of the input features was investigated during the cotton phenological cycle in order to predict yield using an explainable artificial intelligence. The potential cotton yield can be predicted by integrating the climatic factors, soil parameters, and biophysical parameters observed by high temporal and spatial resolution remote sensing satellites. This study used a multisource dataset to create an explainable and accurate predictive model for cotton yield prediction over the continental US (CONUS). A recently proposed glass-box method called Explainable Boosting Machine (EBM), which provides transparency, reliability, and ease of interpretation, was implemented. Accuracy performance was compared with well-known ML methods for predicting cotton yields. The EBM showed higher accuracy against other glass-box methods and competitive results with black-box models. With the help of the EBM, the importance of individual features and their pairwise interactions was revealed without applying any post-hoc methods. The study findings showed that the precipitation (P), enhanced vegetation index (EVI), and leaf area index (LAI) are the three most important dynamic features. The dynamic features are the driver of the created model with 78% of the overall feature importance, followed by pairwise interactions of the features with 16% contribution. Lastly, static features contribute 6% to the overall feature importance. The study highlights the importance of using multisource data and interactions of the input features and providing an interpretable model to understand the inner dynamics of cotton yield predictions.
Alışveriş merkezlerinin yer seçimi için mekânsal tabanlı karar destek sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-20) Erkul, Gönenç ; Çelik, Rahmi Nurhan ; 501181617 ; Geomatik Mühendisliği

Günümüzde birçok sebebe bağlı olarak dünya nüfusunda yaşanan hızlı artışlar, alışveriş kavramının daha da önemli bir noktaya gelmesini sağlamıştır. İnsanların ve satıcıların bu özel ticari etkileşimde bulunabileceği alanlar olan Alışveriş Merkezleri (AVM), bugünkü bilinen şeklinde 1950'lerden beri insanoğlunun hayatına dahil olmuştur. Yapıldıkları yere bağlı olarak Alışveriş Merkezlerinin bölgesel ölçekteki etkileri, bölgenin demografik, sosyal, kültürel ve ekonomik özelliklerinden etkilenmektedir. Sonuç olarak her bir AVM'nin yapılacağı çevreyle ve bu çevrede yer alan parametrelerle doğru bir şekilde ilişkilendirilmesi, hem ticari yatırımın hem de bölgede yaşayan potansiyel müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde dizayn edilmesini sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, AVM'lerin yer seçimi kararlarına olumlu yönde etki edebilecek bir Mekânsal Tabanlı Karar Destek Sistemi Tasarımı oluşturmak amaçlanmıştır. Bilimsel olarak en uygun yeri seçebilmek için, mekânsal algının en üst seviyede aktarılabileceği ve anlatılabileceği Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tercih edilmiştir. Oluşturulan CBS altyapılı araç, AVM'lerin bölgedeki parametrelerle ilişkilerini mekânsal analiz araçlarıyla inceledikten sonra, tasarlanan çalışma amacına yönelik gereksinimlerin bölgedeki mevcut kaynaklarla uygunluğunu tespit edebilmektedir. Dinamik bir yapıda olması gereği çalışmada yaratılan tasarım, verisetinin ilgili projeye uygun olarak güncellenmesiyle beraber farklı çalışmalarda da kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır. Çalışmada CBS uygulamalarından olan ArcGIS Pro kullanılarak birçok farklı kaynaklardan elde edilmiş veriler, oluşturulan Coğrafi Bilgi Sistemine dahil edilmiştir. Ayrıca, pilot bölge olarak belirlenen İstanbul şehrinde AVM yer seçimini etkileyen faktörler tespit edilmiş ve uygulama üzerinde bu faktörlerin birbirleriyle olan ilişkileri ifade edilmiştir. İstanbul'da toplam 91 adet farklı AVM ve 982 adet mahalleye bağlı toplam nüfus, kadın-erkek nüfusu, sosyo-ekonomik statü gibi özelliklerin, diğer önemli faktörlerle mekânsal ilişkileri haritalar üzerinde gözlemlenmiştir. Mekânsal sorgu araçlarından öznitelik ve konum bilgilerine göre olan sorgulama metotlarının yanı sıra; Seyahat Süresi, Kesişim, Yakınlık, Halka Mesafesi gibi mekânsal analiz araçlarından yararlanarak oluşturulmuş bu tasarımda, final tasarımı bu sorgu setlerinin birbirleriyle arka arkaya kullanılmasıyla oluşturulmuştur. Çalışmada tasarlanan aracın yapısı, Karar Destek Sistemi İçin Sorgu Akışlarının Tasarımı bölümünde arayüzünün de olduğu detayla beraber anlatılmıştır. Çalışma alanı olarak belirlenen İstanbul'da, tasarlanan araç üzerinden örnek analizler gerçekleştirilmiştir ve AVM yer seçimi konusunda parametrelerinin seçim önemine dair bazı sonuçlar elde edilmiştir. Mekânsal Tabanlı Karar Destek Sistemi Tasarımının oluşturulma süreçlerinden ilki olan parametrelerin belirlenmesi aşamasında, literatür çalışmalarında yer alan bilgilerden de faydalanılarak nüfus ve buna bağlı özelliklerin değerlendirildiği demografik özellikler, yollar ve toplu taşıma olanaklarının değerlendirildiği ulaşım imkanları ve gün içi yoğunluğu yaratabilecek çekim merkezleri olmak üzere üç ana faktör belirlenmiştir. Sonraki aşama olan verilerin elde edilme bölümünde, OpenStreetMap'in (OSM) SQL tabanlı web sorgulama platformu olan "Overpass Turbo" aracın faydalanılmıştır. Ek olarak Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) veritabanı gibi belli başlı kaynaklardan da yararlanılarak verilerin elde edilme aşaması tamamlanmıştır. Çalışmada kullanılan ArcGIS Pro uygulamasında yaratılan Coğrafi Bilgi Sistemine, elde edilen verilerin aktarımları gerekli araçların kullanımıyla beraber gerçekleştirilmiştir. Sonraki aşamada, Mekânsal Tabanlı Karar Destek Sistemi Tasarımında kullanılacak olan, çalışmada farklı veri tiplerine bağlı olarak toplam on iki adet katman oluşturulmuştur. Bu katmanlardan sosyal merkezler, kültürel merkezler, sağlık merkezleri ve spor merkezleri verilerini barındıran katmanlar, grup katmanlar olarak tasarlanmıştır. Kendi içlerinde ayrı özelliklere ve verilere sahip olan bu alt katmanlar, sorgu veya analiz amacına yönelik olarak grup katmanlarına dahil edilmiştir. Çalışmada yer alan toplam on iki adet katmanın da mekânsal algıyı en üst düzeye çıkarmayı hedefleyen görselleştirmeleri tasarlanmıştır. Verilerin uygulama üzerinde katmana dönüştürülme işlemi tamamlandıktan sonra, çalışmada kullanılacak mekânsal sorgu ve analiz araçları belirlenmiştir. Bu coğrafi işlem araçları, ilgili katmanlar için ayrı ayrı uygulanmış ve çalışmada istenilen öznitelikleri barındıran tablolar ve haritalar oluşturulmuştur. Bunun devamında, ana tasarımı oluşturmak için "Workflow Manager Tools" analiz araç setinden "Create Jobs" aracı kullanılarak bu sorgu setleri ve mekânsal analiz araçları entegre bir şekilde tüm parametrelerin girileceği bir yapıda oluşturulması planlanmıştır. Ancak çalışmada kullanılan ArcGIS Pro yazılımında, bu araç özelliğinin kullanımı lisans kapsamına dahil değildir. Bu yüzden tek bir araç şeklinde tasarlanması planlanan bu sorgu akışları belli bir sırayla uygulanmıştır. Mekânsal Tabanlı Karar Destek Sisteminin arayüz tasarımı, istenilen parametrelerin seçileceği, amaca yönelik kullanıma hizmet edebilecek yapıda tasarlanmıştır. En az bir tane parametre seçiminin zorunlu olduğu tasarımda, yeni yapılması planlanan bir AVM'nin yer seçiminin çevresindeki faktörlerle ne şekilde iletişime girdiği gözlemlenebileceği gibi mevcutta olan AVM'lere yönelik yapılabilecek yatırımların da karar verme süreçleri yönetilebilmektedir. Çalışmada bulunan nüfus, sosyo-ekonomik statü, mevcuttaki AVM'leri içeren rekabet durumu, toplu taşıma imkanları, özel seyahatlar için yolların önemi, birçok farklı amaca yönelik hizmet veren kitle çekim merkezleri gibi parametrelerin mekânsal olarak anlamlanması sağlayıp hem tablolar üzerinde hem de istenilen kriterlere uygun parametrelerin özniteliklerini belirleyerek haritalar üzerinde gösterimi sağlanmıştır. Beş farklı sütundan oluşan tasarımın ilk sütunu, istenilen sorgulamaya yönelik parametre seçimini temsil etmektedir. İkinci sütunda, seçilen parametrelerden kendi aralarında önceliklerine göre numaralandırılması beklenmektedir. Üçüncü sütunda, özniteliklere bağlı sorgu koşullar belirlenirken dördüncü sütunda konuma bağlı sorgu koşullarının tanımlanması gerekmektedir. Son olarak beşinci sütunda ise, seyahat süresi sorgusu için ilgili parametre değerleri belirlenmektedir. Çalışmada oluşturulan aracı test etmek için seçilen örnek koşullara ve analize göre, İstanbul'da yer alan 91 AVM'den ilgili kriterlere uyan 21 adet AVM belirlenmiş ve çevresindeki mekânsal ilişkilerle beraber görselleştirilerek final haritasında paylaşılmıştır. Buna ek olarak 21 adet AVM'nin özniteliklerini içeren öznitelik tablosu da, bu kriterlere uygun olan AVM'lerin adlarını, içlerindeki kategori ve marka sayısılarını, aynı zamanda en yakın rakip AVM'yle olan mesafelerini de içerecek şekilde hazırlanmıştır. Çalışmanın son kısmında, elde edilen sonuçlardan bahsedilmiştir ve bu sonuçlara bağlı olarak çalışmanın ileriye dönük performansını arttırmaya yönelik önerilerde bulunulmuştur. İlk olarak tasarımın kullanımını hızlandırmak ve daha etkin hale getirmek amacıyla tasarımın çalışmada belirtilen şekilde tek bir araca dönüştürülmesi optimum performansı elde edebilmek için önerilmektedir. İkinci olarak, çalışmada kullanılan parametrelerin yeni çalışma alanlarına göre genişletilmesi, aracın veriminin ve performansının artması için önerilmektedir. Ayrıca, Coğrafi Bilgi Sistemine arsa, arazi veya konut değerleri gibi verilerin eklenmesi, AVM yer seçimi için oluşturulan Mekânsal Karar Destek Sisteminin ekonomik açıdan değerlendirilebileceği bir diğer kritik parametre olarak önerilmektedir. Son olarak ise çalışmada tasarlanan Coğrafi Bilgi Sistemine, ilgili çalışma alanının yükseklik bilgisini içeren Sayısal Yükseklik Modellerinin eklenmesi, bölgedeki diğer verilerle bölge topografyasının ilişkilendirilerek daha detaylı analizler yapılabilmesi önerilmektedir.
An investigation into the effects of different parameters on high-resolution geoid modeling accuracy in the context of height system modernization

(Graduate School, 2024-07-12) Karaca, Onur ; Erol, Bihter ; 501162615 ; Geomatics Engineering

In contemporary times, many countries have focused on obtaining orthometric heights through satellite-based positioning techniques, utilizing ellipsoidal heights and geoid heights derived from geoid models, as part of height system modernization efforts. This shift is primarily driven by several factors: the inherent limitations of traditional leveling, which is a costly, labor-intensive, and time-consuming process; the economic advantages of employing geoid models in conjunction with satellite-based positioning systems; the ability to obtain real-time physical height information; and the diminished susceptibility to the deformative effects of the Earth's crust. Given the ability to obtain highly accurate ellipsoidal heights using GNSS, the accuracy of regional geoid models directly impacts the determination of orthometric heights. In many methods used for the computation of gravimetric geoids, similar to the least squares modification of Stokes formula with additive corrections (LSMSA) technique utilized in this thesis, gridded free-air anomaly data are employed as input. Observed gravity data from the Earth's surface is heavily influenced by the gravitational field of the Earth due to topographic masses and cannot be directly utilized in the gridding process. Consequently, observed gravity data are first transformed into anomalies and then reduced to the geoid using Bouguer reduction, where the topography is represented by a Bouguer plate (or shell). The resulting Bouguer anomalies obtained in this manner are suitable for the gridding process and create a smooth surface. The selection of the Bouguer anomaly type (simple or complete) is performed considering the topography of the study area. Simple Bouguer anomalies can be used in studies conducted in plain areas with minimal topographic variations. However, complete Bouguer anomalies, which also incorporate the terrain correction (TC) effect, are essential for applications carried out in rough topography despite their higher computational burden. The determination of the most suitable Bouguer anomaly to be used in the gridding process in the study area of Auvergne, France, is conducted through numerical tests in the first part of this thesis. The investigations reveal differences exceeding 55.6 mGal between the two anomaly grids and 27 cm between the geoids generated from these grids. Therefore, in areas with complex topography such as Auvergne, the use of complete Bouguer anomalies incorporating terrain correction effects is crucial for obtaining precise gravimetric geoids. In the second numerical application of the study, a series of tests are conducted to determine the optimal parameters to be used in LSMSA, selected as the computation method for gravimetric geoids. The parameters identified here are adopted as the fundamental parameters for the geoids computed throughout the entire study. The third numerical application, constituting the main focus of this thesis, investigates the impact of interpolation methods on gravimetric geoid computation. Both the areal difference maps and absolute validation results obtained in this section demonstrate that the conventional methods such as Inverse Distance to a Power (IDP), Nearest Neighbor, and Kriging, which have been widely used for gridding gravity data in geodesy and geophysics for a long time, provide similar and reliable results. On the other hand, the Artificial Neural Network (ANN), a complex, optimization-based soft computing method with proven effectiveness in many fields, does not yield superior results compared to these three methods. As a conclusion, it is inferred that the interpolation algorithms have an impact on the gravity gridding outcomes and, consequently, the determination of the geoid model. GPS/Leveling points are typically measured in plain terrain rather than rugged areas due to the inherent challenges of their establishment in such environments. Absolute validation processes are conducted in both plain and rugged terrain during the 4th numerical test, revealing differences of up to two-times of magnitude between the validation results obtained in these two different terrains. This disparity stems from the denser and more homogenous distribution of points in plain areas, which more accurately captures the topography. As the final numerical application, the applicability of the ANN algorithm for gravity gridding is investigated. The conducted experiments demonstrated that the complete Bouguer anomalies gridded using the ANN approach yield distinct results each time, regardless of the employed parameters (neurons - epochs). Consequently, it is concluded that the ANN technique has not produced satisfactory results in the gravity gridding process, which is an important part of gravimetric geoid computation, in this thesis study. In summary of the conducted studies, the findings highlight the crucial role of the interpolation algorithm employed in high-precision geoid undulation calculations. Additionally, it has been concluded that the ANN method does not perform as well in the gridding process compared to traditional interpolation methods such as Kriging, IDP, and Nearest Neighbor. Furthermore, the type of Bouguer anomaly used in gridding is crucial, especially for rugged study areas. Lastly, it is noted that the distribution of GPS/leveling points used in absolute validation affects the validation results.
Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs

(Graduate School, 2024-06-10) İncekara, Abdullah Harun ; Şeker, Dursun Zafer ; 501182601 ; Geomatics Engineering

The level of distinguishability of details in an image is called resolution. In current studies, high-resolution (HR) images are generally preferred. However, not all available images may have resolution sufficient to fulfill their intended purpose. Due to hardware and cost constraints, it's not always feasible to obtain and prodecure HR images, hence low-resolution (LR) images need to be enhanced. This process is possible through techniques known as super-resolution (SR). SR is defined as obtaining an HR image from an LR one. It's accepted that an LR image is a degraded version of its HR counterpart. When detrimental effects are applied to an HR image, some information will be lost. Consequently, a lower-quality image will be obtained, which is referred to as LR. However, the image in need of enhancement is LR, while the unavailable image is HR. Therefore, transitioning from LR to HR is an inverse problem. To solve this problem, the lost information must be identified and restored to the LR image. In current SR studies, deep learning (DL) based models are now being utilized. Various network designs are employed to enhance model performance and achieve better image quality. These designs primarily include linear learning, residual learning, recursive learning, multi-scale learning, dense connections, generative adversarial networks, and attention mechanisms. DL-based SR studies initially began with the use of linear learning in the Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN) model. After linear learning, models utilizing residual learning with deeper networks and higher performance perspectives gained prominence. Due to the practical challenges posed by the increased number of parameters in deeper networks, recursive learning has been introduced in image processing studies. Recursive learning, based on the principle of parameter sharing to control the total number of parameters, allowed models to run much faster but introduced the vanishing gradient problem. In this context, dense- connected models incorporating both residual learning and recursive learning were proposed. Subsequently, visually high-quality images were obtained using generative adversarial network structures. Nowadays, there is a focus on attention mechanisms in SR studies. In summary, to improve model performance, learning strategies were altered, various loss functions were tested, and network architectures were modified with various hyperparameters. However, all efforts have been solely algorithm-based, and satisfactory results have actually been achieved, especially with attention mechanisms. One aspect that has not yet been fully addressed in SR studies is the impracticality of using deeper and more complex structures in real-time applications and the inability of models built on common datasets to deliver the expected performance in enhancing images for solving real-engineering problems. For the former, the performance rates of lightweight network architectures should be increased. For the latter, specific approaches tailored to solving the problem should be introduced. The remotely sensed (RS) images that have been scarcely evaluated in SR studies are historical aerial photographs (HAP). Besides the negative effects harbored during the enhancement of RS images, HAPs have additional constraints. Information losses during the conversion of printed copies to digital copies, data acquisition hardware used depending on the technological possibilities of the era, lack of spectral bands, and color information are the main negative constraints. Since HAPs play a crucial role in solving problems the present which is related to the past, they also need to be improved with SR techniques. In this thesis study, it is aimed to enhance the spatial quality of grayscale HAPs with DL-based SR model. In this context, approaches have been brought regarding the content and structure of the dataset. Orthophotos obtained from the General Directorate of Mapping of different years with different resolutions have been used as the primary data source. The acquired orthophotos belong to the years 1954 with a resolution of 30 cm, 1968 with resolutions of 40 cm and 70 cm, and 1982 with a resolution of 10 cm, and 1993 with a resolution of 40 cm. In the approach to dataset content, images of residential areas, farmland areas, forested areas, and bare land classes were extracted separately from orthophotos to create datasets. DL-based SR models cannot be directly used on HAPs because they are built on multi-spectral images. To overcome this limitation, artificial 3-band images were created by duplicating the same band twice. Although the single-band image is numerically converted to a three-band image, there is no change in content. To minimize this limitation, images of different resolutions from different years covering the same regions were used. This approach, which can be called imitating the multi-spectral image, did not include images containing only three different spectral bands in the training, but it seemed as if different spectral bands of the same image were included separately in the training. Another limitation is the lack of color information, which is due to the grayscale nature of the HAPs. The lack of color information for grayscale HAPs was minimized by using images with a wide range of intensities. Since different intensity values provide different grayscale tones, maximum use has been made of intensity values that provide differences for objects that are similar to each other both within the same category and across different categories. Another limitation for HAPs is that LR-HR image pairs are insufficient in content, which has been overcome by using larger size images. Depending on the years from which the data were obtained, there are a limited number of classes. During the convolution process, filters have been ensured to gather information on images containing more diversity in larger image sizes. The proposed approach for the dataset structure is based on the hierarchy of photo interpretation elements. The hierarchy of photo interpretation elements is expressed with different levels. The first level involves color and tone information, which are more pronounced in bare land and forest areas found in orthophotos. The second level includes size, shape, and texture. Residential areas represent the group that reflects these elements the most. The third level includes patterns, with farmland areas being the group that best reflects this element. Within this framework, the dataset is structured as the 1st level consisting of bare land and forest areas, the 2nd level consisting of residential areas, and the 3rd level consisting of farmland areas. The 1993 image was also used in the approach to the data set structure. Each of the three datasets were trained separately by means of SRCNN model. Two different methodologies were used to obtain the final image from separately trained data sets. The final image was created with the average of 3 different images improved in the first methodology. In the second methodology, each improved image was divided into pieces of equal size. A reference-free image quality metric was calculated for each part obtained. The final image was created by concatenating identical parts for which the quality metric gave better results. Approaches to both dataset content and dataset structure were evaluated with reference-based image quality metrics as well as visual interpretation. In the content-based approach, pixel-based metrics and structural similarity based metrics demonstrated positive progress. Evaluations made through visual interpretation also yielded consistent results with image quality metrics. This approach was also effective in reducing the softening effect on the output image. In the structural-based approach, creating the final image based on the reference-free image quality metric gave better results. However, the selectability of better image parts requires more advanced image processing techniques.
Assessment of global gravity models in coastal zones: A case study using astrogeodetic vertical deflections in İstanbul

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Albayrak, Müge ; Özlüdemir, Mustafa Tevfik ; 619803 ; Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Astrogeodetic vertical deflections (VDs) provide valuable information about the structure of Earth's gravity field. For this reason, astrogeodetic VD observations are essential gravity field observables. Several types of astrogeodetic observational instruments have been used to obtain astrogeodetic VD components. Currently, modern imaging instruments such as the Digital Zenith Camera System (DZCS) or the total station (TS)-based QDaedalus system, which are operated at field stations at night, are used to observe astronomical coordinates (astronomical latitude [] and longitude []). Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers located at the same benchmark (BM) provide geocentric geodetic coordinates (geodetic latitude [] and longitude []). From these, the North-South (=  - ) and East-West (= (-) cos ) components of VDs can be calculated. This thesis aims to introduce a new astrogeodetic VDs data set, which was collected using the QDaedalus system in Istanbul, Turkey to investigate the quality of the Global Gravity Model plus (GGMplus) gravity functional maps and Earth Gravitational Model 2008 (EGM2008). To establish the Istanbul Astrogeodetic Network (IAN), 30 BMs were selected out of 1183 BMs that are part of both the Istanbul GPS Triangulation Network (IGTN) and the Istanbul Levelling Network (ILN). While IGTN provides geodetic coordinates and ellipsoidal heights, ILN provides orthometric heights. Before establishing the IAN, the ellipsoidal heights from the IGTN, the orthometric heights from ILN, and the newly-collected valley cross levelling (VCL) data were used to calculate a new geoid model in Istanbul using soft computing techniques, including the adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) and the artificial neural networks (ANNs). The aim of this calculation is to show the current status of the Istanbul geodetic geoid. After the calculation of the Istanbul geoid, which is very weak in coastal and mountainous areas, the IAN was established. The first astrogeodetic VD observations campaign taken in Istanbul were made using the Leica TCRM1101 TS integrated QDaedalus system. The measured VDs are unique in that, not only were they measured for the first time in Istanbul, but they also form Turkey's first dense astrogeodetic network. A total of 21 out of 30 BMs are located in the coastal zone allowing us to investigate the quality of global gravity models along the coast of Istanbul. Preliminary steps are required before the QDaedalus system can be used in the IAN to investigate the precision and accuracy of the system. One such activity is to test the QDaedalus system at the same BM several nights in a row to determine the precision of the system. For this thesis, these test observations were carried out at a control site at Technical University of Munich (TUM) test station, the Istanbul Technical University (ITU) test station, and at six densely-spaced pillars of the geodetic control network at the Geodetic Observatory Wettzell (GOW). The accuracy should also be established, and in this thesis was determined by comparing the Hannover DZCS TZK2-D VDs results at 10 field stations located in the Munich region to independently observed VDs data from the QDaedalus. The ITU test station was also used by the Turkish DZCS's—Astrogeodetic Camera System 2 (ACSYS2)—test station to determine the precision of this DZCS by repeated observations. The VDs results comparison of the QDaedalus and ACSYS2 at the ITU test station provide us to determine the accuracy of the ACSYS2. The initial test observations with the Leica TCRM1101 TS integrated QDaedalus system showed that it is capable of producing highly accurate VDs data (~0.20"). After establishing these satisfactory results, the astrogeodetic VDs in the IAN were measured for follow-on campaigns. The standard deviations (SDs) for the IAN are approximately 0.20" for both the North-South () and East-West () components. This new VD data set was compared with modelled VDs from the GGMplus gravity functional maps and EGM2008. The differences between the VDs from QDaedalus and those from GGMplus and EGM2008 tend to increase towards the coastlines, where discrepancies of several arcseconds amplitude between the observed and modelled values are encountered. We interpret these spurious differences as weaknesses in the modelled VDs along the Istanbul coastlines, most likely reflecting increased errors in the altimetry-derived marine gravity field the GGMplus model depends on (via EGM2008 and Danish National Space Center [DNSC2007]). The central finding of this thesis is that astrogeodetic VDs are valuable tools for independently investigating the quality of coastal-zone gravity data sets and gravity field products. The new VD data set is useful for the quality assessment of future EGMs, such as the EGM2020. The results and findings presented in this thesis were supported by grants and scholarships from several fundings and research support sources. The Turkish DZCS modernization process, determination of the precision and accuracy of the system, and the IAN's fieldwork by the QDaedalus system were supported by the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) Project (grant number 115Y237). The Leica TDA5005 TS integrated QDaedalus system test observations at TUM were supported by the German Academic Research Council Scholarship (DAAD) short-term grant. The Leica TCRM1101 TS integrated QDaedalus system's test observations at TUM and the Munich region observations were supported by a TUBITAK BIDEB 2214-A scholarship. The GOW observations were supported by the Institute of Astronomical and Physical Geodesy (IAPG) at TUM and GOW. Finally, the data analysis of the IAN was supported by the Fulbright Foundation.
Assessment of spatio-temporal variations in lake surface using landsat imageries and Google Earth Engine

(Graduate School, 2022-06-22) Albarqouni, Mohammed M. Y. ; Balçık, Filiz Bektaş ; 501191628 ; Geomatics Engineering

The purpose of this research is to determine the lake's water surface area and the Lake Surface Water Temperature (LSWT), as well as to give a long-term analysis of the spatial and temporal relationships between these variables. Lake Burdur, Lake Egirdir, and Lake Beysehir were the three lakes in Türkiye's Lakes Region that were taken into consideration to be used as testing sites. Lakes are crucial to the ecosystem and ecological stability. For the preservation and development of such sensitive regions, continual monitoring using accurate and dependable sources is required. The development of remote sensing technology provides a significant opportunity for the determination, monitoring, and assessment of the current state of lakes. Specifically, the improvement of satellite images spatial and spectral resolutions contributes to this potential. Mapping water surface area is essential for agriculture, economic, and the structure and function of the ecosystem, as well as for the extent of lakes' water surfaces. Remote sensing methods were used to comprehend the long-term variations in the water surface area of Lake Burdur, Egirdir, and Beysehir. Google Earth Engine (GEE) is a cloud-based platform that applies operations to Landsat satellite images, was used to perform the analysis. In the study, two satellite sensors; Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI/ TIRS, were employed to cover as much of the research period from 2000 to 2021 as possible. Landsat 8 OLI/TIRS gives coverage from 2013 through 2021, while Landsat 5 TM provides coverage from 2000 to 2011. There was no available satellite data for 2012. Also, ERA5-Land and TerraClimate monthly satellite dataset were used in this study to show whether there is correlation between water surface area and LSWT with meteorological parameters (temperature, evaporation and precipitation). The first chapter discusses the relevance of lakes to the ecosystem and global climate, as well as the information on water body extraction using satellite images acquired by remote sensing was presented. This chapter also discusses the study's scope and objectives. The second chapter presents the role of remote sensing and satellite data in extracting and monitoring the spatio-temporal changes of water surfaces. The third chapter introduces the study area and clarified all of its features, in addition to providing the satellite data utilized in the analysis. Thus, a total of 606 Landsat images were collected and analyzed through GEE cloud platform. In the fourth chapter, the Normalized Difference Water Index (NDWI) was utilized to extract the water pixels in order to determine the surface water extent from the image inventory. Thus, the procedure of calculating surface water area and LSWT has been explained in detail via the used equations and GEE code. The accuracy assessment for the largest and smallest surface water area for each lake was evaluated using the random point selection method and confusion matrix. Moreover, the water surface area changes of the three lakes and the LSWT variable, as well as their relationship with one to another, were analyzed to clarify the effects of an increase or decrease in LSWT over the extent of the lake's surface water. In the fifth chapter, the daily, seasonal, and annual variations in each lake surface area across the research period were presented. The findings from the study indicate that by using NDWI, water pixels can be extracted rather accurately, with an overall accuracy of more than 98% for the surface area of all lakes. Between 2000 and 2021, the water surface area value of Lake Burdur decreased significantly by more than 22%, while for Lake Egirdir it has dropped slightly by less than 4%, and for Lake Beysehir has not changed noticeably, it has decreased by roughly less than 1%. After analyzing the LSWT values, it can be established that they increased in all lakes except for Beysehir over the study time period. Thus, Burdur Lake's LSWT increased by more than 2.1°C, Egirdir Lake heightened by more than 0.3°C, and Beysehir Lake decreased by more than 1.4°C. The obtained results were evaluated with meteorological parameters and our findings showed that human-induced activities were more dominant than climate effects over the lakes. In the sixth chapter, the study's findings were reviewed and discussed.
Assessment of the land and sea interaction by using different types of satellite data

(Graduate School, 2024-06-03) Kokal Tuzcu, Aylin ; Musaoğlu, Nebiye ; 501192602 ; Geomatics Engineering

Seas are crucial for regulating climate conditions and supporting biodiversity, thereby sustaining environment, which is essential for life. Earth observation satellite images provide rich data sources, enabling long-term monitoring in a cost-effective and time-efficient manner. The Sea of Marmara (Türkiye), a semi-enclosed basin, stands out with its unique hydrodynamic and biogeochemical characteristics, having a significant role in the marine ecosystem. As the Sea of Marmara in Türkiye is surrounded by the densely populated provinces, the sea's water quality has increasingly become significant for both scientific scientific and public communities over the years. In the Sea of Marmara, marine mucilage, a viscous organic substance, has been observed in 2021. The presence of thick, different colored mucilage blankets raised public concern due to their potential toxicity and the pathogens, which can accumulate with prolonged mucilage presence. The outbreak of marine mucilage significantly impacted the marine ecosystem. Consequently, the presence of marine mucilage is a one of the indicators of water quality. While remote sensing data was used to identify mucilage-covered areas in the Sea of Marmara in other case studies previously, there is lack of study about determining the areal extents and spectral characteristics of the different colored mucilage types while examining the probable reasons by using remote sensing data and technologies. This study focuses on the mucilage phenomenon and its possible causes, such as increases in Sea Surface Temperature (SST) and changes in Land Use / Land Cover (LU/LC) in coastal cities along the sea. It aims to achieve three main objectives: (1) identifying different types of mucilage, (2) detecting SST trend and anomalies, and (3) observing changes in LU/LC by using different types of satellite data. Mucilage, which varies in type and form, includes three different types detected in İzmit Bay (the Sea of Marmara) using Sentinel-2 and Worldview-3 satellite images. These mucilage types are white mucilage, yellow mucilage, and brown mucilage. White mucilage, characterized by smaller aggregates and a high reflectance spectrum, especially between 600-900 nm, represents dispersed patterns. Yellow mucilage results from aged aggregates, influenced by wind and currents, representing accumulated mucilage. Brown mucilage, distinguished by a high organic matter concentration, represents densely accumulated ageing mucilage. The study leveraged the high spatial resolution of these satellites to analyze the areal extents and characteristics of these mucilage types, with Sentinel-2 providing an overview and Worldview-3 offering detailed information. Spectral analysis using GLCM method and the SVM classification method differentiated these types, revealing that yellow mucilage often surrounds white mucilage, showing dispersed patterns, while brown mucilage, mostly found along coastlines, is more accurately detected with Worldview-3 due to its higher spatial resolution. The ANOVA analysis revealed significant differences (P-value <0.05) among these three mucilage types. The accuracy assessment analysis of the classifications showed the detailed detection capabilities of the high-resolution Worldview-3 (Overall accuracy = 0.93) compared to Sentinel-2 (Overall accuracy = 0.86) for distinguishing mucilage distributions. Continuously monitoring SST and detecting anomalies play a critical role in assessing the water quality of the sea. One probable cause of the mucilage phenomenon is related to the increase in SST. Therefore, investigation of temporal and spatial variations in SST and detection of SST anomalies were conducted. The spatial variations of the Sea of Marmara's SST were examined in detail using Sentinel-3 and Landsat-8 satellite imagery. Sentinel-3's ability to capture the entire area in a single frame provides a significant advantage for recent year monitoring. Validation with Landsat-8 images provided consistent results, highlighting the detection of cold water influx from the Black Sea through the Istanbul Strait. However, the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) OISST V2 satellite's coarser resolution limited its effectiveness in distinguishing these spatial SST variations. To assess accuracy, SSTs derived from satellite data were compared against in-situ measurements, which were that were derived from Turkish State Meteorological Service, with RMSE and bias calculated for each dataset, confirming the suitability of all three satellite sources for SST monitoring in the Sea of Marmara. Additionally, a time-series analysis from 1990 to 2021, utilizing the NOAA CDR OISST v02r01 dataset on the GEE platform and applying the STL method, detected SST trend and anomalies, including an increase in SSTs, particularly in 2020, and approximately 2°C variations over 32 years. Anomalies, especially in recent years, were compared with the NOAA OISST V2 anomaly band, highlighting the critical role of STL method in eliminating trend effect from the residual component. Due to the dynamism of the highly urbanized coastal cities along the Sea of Marmara, especially the LU/LC changes between 2018 and 2021 are of great significance. This study evaluates the extent of LU/LC changes in coastal cities along the sea in the periods of 1990-2000, 2000-2006, 2006-2012, 2012-2018, 2018-2021 by using Coordination of Information on the Environment (CORINE) data and the overall inspection period of 1990-2021 by utilizing CORINE-based methodology and Sentinel-2 images. An increase of 95.21% is observed in the artificial surfaces. Water covered areas expanded by 14%, primarily driven by the construction of new surface water collection systems. Agricultural areas and orchards were successfully conserved. There has been a prominent increase of 4% in forest areas. However, there was a decline of 25% in open spaces, and 7% decrease in pastures and complex cultivation patterns. Furthermore, the findings provide a clear evidence of a 1762 ha expansion in the aforementioned cities' area between 1990 and 2021 was due to the construction of land reclamation areas along the Sea of Marmara coast. This research study highlights a practical methodology for monitoring land resources across extensive regions over a prolonged period. In conclusion, this dissertation provides a practical methodology for detecting, monitoring, and paying special attention to the areas that need more urgent mucilage cleaning. Furthermore, the factors that can cause the mucilage phenomenon were researched. A comprehensive SST analysis showed that there is an increasing SST trend between 1990 – 2021. Besides, the temporal LU/LC change in the coastal cities along the sea was also examined in the scope of the land/sea interaction and the increase in artificial surfaces was seen. In this study, the capabilities of different types of satellite data were leveraged to monitor the land and sea interaction, demonstrating its indispensable role of remote sensing data in providing accurate data for environmental sustainability.
Baz istasyonu kuleleri için kırılganlık eğrileri geliştirilmesi ve CBS ile sismik performans analizi uygulaması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-18) Bilginer, Ömer ; Karaman, Himmet ; 501172620 ; Geomatik Mühendisliği

Türkiye bulunduğu konum itibariyle birinci derece deprem bölgesinde yer almaktadır. Ülke tarih boyunca sık sık şiddetli depremlere maruz kalmış ve depremler neticesinde can ve mal kayıpları yaşanmıştır. Özellikle son 3 yılda yaşanan şiddetli depremlerin (2020 Elazığ (Mw 6.8), 2020 Sisam (Mw 6.6), 2023 Kahramanmaraş Elbistan (Mw 7.6) ve 2023 Kahramanmaraş Pazarcık (Mw 7.7)) ardından ülkede yaşayan vatandaşlar için ana gündem maddesi deprem olmuştur. Vatandaşların depreme karşı bilinçlenmesi nedeniyle karar verici kurum ve mekanizmalar için deprem öncesinde alınacak önlemler daha da önem kazanmıştır. Karar verici mekanizmaların deprem öncesinde yapılarda meydana gelebilecek hasarları önceden belirlemesi büyük önem arz etmektedir. Şiddetli bir depremin sebep olabileceği zararların deprem öncesinde analiz yapılarak belirlenmesi deprem sonrasında yaşanabilecek olası can ve mal kayıplarının azaltılmasına yardımcı olacaktır. Ülke nüfusunun beşte birinin yaşadığı ve ülke ekonomisine katkının en fazla olduğu İstanbul'da yaşanacak şiddetli bir deprem sonrasında oluşabilecek can kaybı ve ekonomik kayıp ülke ekonomisi için büyük zararlara yol açacaktır. Bu nedenle İstanbul'da gerçekleşmesi beklenen depremin oluşturacağı zararları deprem öncesinde belirlemek karar verici kurumların depreme hazırlıklı olmalarını sağlayacaktır. Deprem sonrasında kritik öneme sahip yapıların (hastane, enerji santralleri, polis karakolları vs.) hasar almaması veya hasar aldığı halde çalışır durumda kalması gerekmektedir. Bu tür yapıların deprem sonrasında işlevselliğini devam ettirmesi can kayıplarının en aza indirilmesini sağlayacaktır. Özellikle mobil haberleşme ağı altyapısının sürekliliği deprem sonrası için büyük önem arz etmektedir. Geçmişte ülkede yaşanan şiddetli depremler neticesinde haberleşme ağında kesintiler meydana gelmiştir. Şiddetli bir depremden sonra mobil haberleşme ağında meydana gelen hasarlar özellikle kalabalık nüfusa sahip büyükşehirlerde ilk yardım ve arama kurtarma çalışmalarında problemler oluşturmaktadır. Bu nedenle mobil iletişim ağının deprem sonrasında çalışabilir durumda olması gerekmektedir. Mobil iletişim ağının önemli bileşenlerinden mobil iletişim için küresel sistem (GSM) kulelerinin sismik performanslarının belirlenmesi gerekmektedir. Yapılarda oluşabilecek hasarları belirlenebilmesi ve yapının olasılıklı sismik davranışının tespit edilebilmesinde kırılganlık eğrileri kullanılmaktadır. Kırılganlık eğrileri belirli bir yer sarsıntısı seviyesi için limit durumlarının aşılma olasılığı olarak tanımlanmaktadır. Kırılganlık eğrileri sayesinde deprem sonrasında yapılarda oluşabilecek hasar durumları tespit edilebilmektedir. Deprem sonrasında acil müdahale ve iyileştirme çalışmalarında coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı tahmin yazılımlarından sıklıkla faydalanılmaktadır. HAZTURK programı da bu tahmin yazılımlarından biridir. HAZTURK, Amerika Birleşik Devletleri için geliştirilen MAEviz programının Türkiye'ye ait envanter ( bina, köprü, yol vs.) ve veriler (sayısal yükseklik modeli, zemin türü, zemin jeololisi vs.) kullanılarak güncellenmesiyle elde edilmiştir. HAZTURK'te yapılan analizler neticesinde (yapısal ve ekonomik kayıplar, maliyet-fayda, güçlendirme vs.) deprem sonrasında oluşabilecek yapısal, sosyal ve ekonomik kayıplar elde edilebilmektedir. Çalışmanın amacı, gerçekleşmesi beklenen İstanbul depremi sonrasında mobil iletişim ağında yaşanabilecek kesintileri önceden belirleyebilmektir. Deprem sonrasında hasarlı durumda olan GSM kulelerinin konumlarının tespit edilerek karar verici kurumlara geliştirecekleri stratejilerde yardımcı olunması amaçlanmaktadır. Bu amaçla İstanbul'da yer alan monopol ve kafes tipi GSM kulelerinin kırılganlık eğrileri tez kapsamında elde edilmiştir. Elde edilen kırılganlık eğrileri HAZTURK programına entegre edilmiştir. İstanbul için senaryo deprem uygulanarak hasarlı GSM kulelerinin coğrafi konumları tespit edilmiştir. Konumları bilinen hasarlı GSM kulelerinin yerlerine mobil veya drone baz istasyonu yönlendirilerek mobil iletişim ağının kesintisiz çalışması sağlanacaktır. Bu durum neticesinde deprem sonrasında kurumlar arası koordinasyon, ilk yardım, müdahale ve acil kurtarma çalışmalarında bir aksaklık olmayacaktır. Hızlı müdahale sayesinde can ve mal kaybı oranı daha düşük hale gelecektir. Çalışma altı bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde; Türkiye'de geçmişte yaşanan şiddetli depremlere ait bilgiler verilerek yaşanan iletişim kesintilerinden bahsedilmekte ve problem tanımlanmaktadır. Tezin amacı ve kapsamı, çalışma bölgesi ve akış şeması hakkında bilgi verilmektedir. İkinci bölümde; literatür araştırmasına yer verilmiştir. Bina, kafes tipi GSM kule ve monopol tipi GSM kulelerinin kırılganlık eğrilerinin elde edilmesi ve HAZTURK programı hakkında yapılan çalışmalara ait bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde; kırılganlık eğrilerine dair tanımlamalar, kırılganlık eğrileri oluşturulmasında kullanılan yöntemler, statik itme analizi ve artımsal dinamik analiz hakkında bilgiler verilerek kırılganlık eğrilerinin elde edilmesinde kullanılan denklemlere yer verilmiştir. Dördüncü bölümde; HAZTURK programında veri sınıflandırma sistemi, veri formatı ve programda yapılabilecek analizlere dair bilgiler verilmektedir. Beşinci bölümde; sayısal uygulamaya yer verilmiştir. Kafes ve monopol kulelere ait kırılganlık eğrileri ve her bir hasar seviyesi için elde edilen kırılganlık eğrileri grafiği yer almaktadır. GSM kulelerine ait bu eğriler HAZTURK programına entegre edilmiş olup İstanbul için senaryo deprem uygulanarak hasarlı GSM kulelerinin konumları gösterilmektedir. Altıncı bölümde; çalışma kapsamında elde edilen sonuçlarla ilgili değerlendirmeler yapılarak önerilerde bulunulmuştur.
Bölgesel ve küresel boyuttaki afetlerin farklı jeosensörler ile incelenmesi ve analizi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Mutlu, Bilal ; Erol, Serdar ; 737098 ; Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

Bu tez calışması kapsamında, bölgesel ve küresel etkiye sahip doğal afetlerin gözlemlenmesi ve analizinde, farklı özelliklerdeki jeosensörlerin kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, biri bölgesel diğeri ise küresel olan iki afetin farklı jeosensör verilerini kullanarak değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu kapsamda, birinci uygulamada, 30.10.2020 tarihinde İzmir Sisam Adasında gerçekleşen Mw 6.9 büyüklüğündeki depremin değerlendirilmesi; ikinci uygulamada ise küresel ısınma sebebiyle Antarktika kıtasında gerçekleşen buzul erimesi kaynaklı dinamik hareketlerin izlenmesi gerçekleştirilmiştir. Tezin ilk kısmında, Küresel Konum Belirleme Sistemi (GNSS), kuvvetli yer hareket sensörü (SGMS), interferometrik yapay açıklıklı radar (InSAR) ve mareograf verileri kullanılarak deprem sonucu oluşan deformasyonların belirlenmesi amaçlanmıştır. Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı – Aktif (TUSAGA-Aktif) ağına dahil olan ve deprem bölgesinde bulunan 4 farklı GNSS istasyonunun 1 saniye aralıklı (1 Hz) gözlem verileri, CSRS-PPP ve AUSPOS servisleri kullanılarak sırasıyla PPP-AR (statik ve kinematik) ve rölatif-statik yöntemlerine göre çözdürülmüş ve konum değişimleri elde edilmiştir. Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) tarafından depremlerin takibi için kurulan Türkiye İvme Veri Tabanı ve Analiz Sistemi (TADAS) ağı dahilinde ve kullanılan TUSAGA-Aktif GNSS istasyonlarının yakınında bulunan SGMS istasyonlarının ham ivme verilerinden yer değiştirme ve hız değerleri türetilmiştir. GNSS gözlemlerinin PPP-AR kinematik çözümlerinden elde edilen yer değiştirme değerlerinden de hız ve ivme verileri türetilmiş, iki farklı jeosensörden elde edilmiş olan veriler karşılaştırılmıştır. Sonrasında, Avrupa Uzay Ajansı (ESA) tarafından yönetilen Sentinel-1 uydu misyonundan elde edilen deprem öncesi ve sonrası zamanlara ait olan yapay açıklıklı radar (SAR) görüntüleri yardımıyla InSAR yönteminden yararlanılarak uydu görüş hattı (LOS) üzerindeki yer değiştirme haritası üretilmiştir. Ayrıca deprem üssüne yakın konumda ve açık deniz havzasında bulunan mareograf istasyonlarının deprem anını içeren zaman serileri elde edilmiş ve deprem sebebiyle meydana gelen sapmalar olduğu gözlenmiştir. Tez çalışmasının diğer kısmında Antarktika Kıtasındaki buzul kaybının takibi ve analizi gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, 2 farklı mareograf istasyonu ve yakınlarında yer alan GNSS istasyonlarının verilerinden yararlanılmıştır. Mareograf istasyonlarından elde edilen, rölatif deniz seviyesi (RSL) değişimi ile GNSS gözlemlerinden elde edilen düşey kara hareketi (VLM) değişimi trend değerlerinden mutlak deniz seviyesi (ASL) değişimi elde edilmiştir. Ayrıca, altimetre uydu misyonları kullanılarak üretilen deniz seviyesi anomalisinin (SLA) zamansal değişimi, ASL değişimini ifade edeceği için iki farklı yöntemle elde edilen trend değerleri birbirleriyle doğrulanmıştır. Bunlara ek olarak, GRACE ve GRACE-FO uydu gravite misyonlarından yararlanılarak türetilen eşdeğer su kalınlığı (EWT) değişimi iki mareograf istasyonunun bulunduğu bölge için de elde edilmiş fakat kullanılan ürünün mekansal çözünürlüğü düşük olduğu ve ilgili bölge kıyı şeridi olduğu için buzul kütlesinin trend değerini ifade etmek yerine, yükselen deniz seviyesi trendi ile uyuştuğu saptanmıştır. Sonrasında aynı bölgeler için, buzul izostatik denge (GIA) sonucunda gerçekleşen buzul sonrası geri-tepme (PGR) hareketinin zamansal kütle değişim oranları ile VLM trendleri karşılaştırılmış ve birbirlerini valide ettiği gözlenmiştir. Çalışmanın devamında, Antarktika Pine Adası özelinde çeşitli analizler gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, kaya üzerinde bulunan GNSS istasyonlarının VLM trendleri ile bölgedeki PGR trend değeri karşılaştırılmış ve iki farklı veri grubundan da yükselen trend değerleri elde edildiği görülmüştür.
Bütünleşik kent bilgi sistemlerine yönelik ulusal konumsal 3 boyutlu veri standartlarının geliştirilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-07) Aydar Ateş,Serpil ; Yomralıoğlu, Tahsin ; 501102605 ; Geomatik Mühendisliği

Farklı uygulama alanlarında farklı detay seviyesindeki gösterimlere olan gereksinimin artması ile 3 Boyutlu (3B) coğrafi bilgi sistemi kavramı ortaya çıkmıştır. 3B kent modelleri birçok uygulama alanında kullanılmak üzere yüksek çözünürlüklü bilgi potansiyeli ortaya koymakla birlikte gün geçtikçe birçok şehirde kullanılan standart modeller olarak benimsenmeye başlanmıştır. Klasik 2B haritalamaya göre gerçek dünya nesnelerinin birebir modellenmesini gerektiren gürültü tahmini, taşkın modelleme, gölge tahmini gibi uygulamalarda 3B modeller birçok ek bilgi sunarak daha etkin çözümlerin üretilmesinde fayda sağlamaktadır. 2B coğrafi verilerin yetersiz kaldığı karmaşık nesnelerin modellenmesi çalışmalarında kullanılmak üzere ortak kent bilgi modelinin tasarlanması ile 3B coğrafi verinin yaşamı boyunca geliştirilebileceği bir çerçeve sunulmaktadır. 3B coğrafi veri uygulamalarının daha çok önem kazandığı günümüzde kamusal birimlerin de 3B coğrafi veri üretimine katkısı kaçınılmazdır. Birçok belediye 3B kent rehberi uygulamaları geliştirmekte ve birçok yazılım firması 3B model oluşturma ve paylaşma konularında hizmet vermektedir. Üniversiteler, kurum ve kuruluşlar 3B veri üretimi ve veri servisleri konusunda çok yönlü araştırmalar yapmaktadırlar. Ancak 3B model oluşturma ve 3B haritalama işlemlerinde kurum ve şirketler verinin üretim aşamasından kullanıcıya ulaştırılmasına kadar geçen sürede birçok problem ile karşılaşmaktadır. Ülke genelinde 2B coğrafi veri üreten kurumların 3B coğrafi veri üretiminde karşılaştıkları en büyük sorun 3B coğrafi verinin 2B coğrafi veriden türetilmesinde seçilecek yöntemin belirlenmesidir. 3B kent modellerini farklı uygulama alanlarında kullanabilmek için farklı standart ve coğrafi veri formatları arasında dönüşüm yapılırken birçok veri kaybı ortaya çıkmaktadır. Uluslararası örnek veri modelleri incelendiğinde 3B coğrafi veri yönetimi kapsamında yapılan çalışmalarda farklı yaklaşımların kullanıldığı görülmektedir. Bu farklılıklar 3B kent modellerinin birlikte çalışabilirliği konusunda birçok soruna sebep olmaktadır. Ortak bir uluslararası coğrafi veri modeli kullanılarak tüm bu birlikte çalışabilirlik problemlerine çözüm bulunmuş olacaktır. Günümüzde, 3B coğrafi veriye erişimin önceki yıllara göre oldukça kolaylaşmış olduğu ancak 3B coğrafi veri kullanımının hala düşük seviyede ve genellikle görselleştirme amaçlı olduğu görülmektedir. Uluslararası CityGML veri standardı kapsamında 3B coğrafi verinin standardizasyonunda önemli gelişmeler kaydedilmiştir. 3B kent modelleri için iyi bir coğrafi veri modeli ve XML-tabanlı bir veri değişim formatı olan CityGML kavramı ile modellerin sadece görselleştirme amacı ile değil, tematik sorgular, analiz görevleri ya da mekansal veri toplama için kullanılanılabilir standartta olması amaçlanmıştır. Tez çalışmasında Türkiye Kent Bilgi Sistemi Standartları (TRKBIS)'in, uluslararası CityGML coğrafi veri modeli semantik ve geometrik kurallarına göre yeniden modellenmesi ile 3B CityGML-TRKBİS veri modeli üretilmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda kullanıcı ihtiyaçları belirlenerek 3B coğrafi veri formülize edilebilecek, farklı kaynaklardan elde edilen 3B coğrafi verilerin birlikte çalışabilirlik esasları tanımlanmış olacak ve 2B ve 3B coğrafi veriler arasında tutarlılık sağlanarak 3B coğrafi veriye yönelik ulusal politikaların geliştirilebilmesi için temel bir coğrafi veri değişim formatı belirlenmiş olacaktır. Bu amaçla OGC tarafından geliştirilen ve uluslararası 3B coğrafi veri modeli olarak kabul edilen CityGML, TRKBİS gereksinimlerini karşılayacak şekilde UML modelleme dili kullanılarak genişletilmiş ve CityGML-ADE (Uygulama Alanı Uzantısı) olarak yeniden modellenmiştir. UML ile CityGML genişletme çalışmalarında kullanılacak teknik prensipler CityGML teknik dökümanında açıklanmamış olduğundan Hollanda'da gerçekleştirilen bir 3D Pilot projesi kapsamında geliştirilen yaklaşım temel alınmıştır. Tez çalışması kapsamında Türkiye ulusal coğrafi veri modeline uygun olarak UML ADE içerinde CityGML sınıflarının genişletilmesi ve bu genişletmenin XML şemasında kodlanması arasında bir eşleme sağlayan kodlama kuralları tasarlanmıştır. Kavramsal olarak CityGML veri modelinin bir uzantısı olarak tasarlanmış olan TRKBİS'in CityGML alt sınıfları olarak modellenmesi uygun bulunmuştur. Çalışma kapsamında CityGML ve TRKBİS veri modelleri arasında ortak sınıflar ve öznitelik değerleri tüm CityGML detay seviyeleri dikkate alınarak belirlenmiştir. Kavramların semantik düzeyde karşılaştırıldığı bu eşleme tekniğinde her iki veri modelini oluşturan bileşenlerin çok iyi analiz edilmesi ve anlaşılması gerekmektedir. Eşleme çalışmasında ana prensip mümkün olduğunca CityGML veri modelini değiştirmemektir. Birebir eşlenik sınıfların bulunamadığı durumlarda TRKBİS'in yeniden modellenmesi ya da yeni bir sınıf oluşturularak CityGML'in genişletilmesi olmak üzere iki farklı yöntem kullanılmıştır. Genişletilecek alt sınıflar belirlendikten sonra TRKBİS detay tipleri CityGML detay tiplerinin alt bileşenleri olarak tanımlanmıştır. CityGML kapsamında kullanımı zorunlu olmayan kod listeleri tanımlanmış olduğundan geliştirilen 3B TRKBİS modelinde mevcut kod listelerinin kullanımına devam edilmiştir. Oluşturulan ADE ile Türkiye'de mevcut büyük ölçekli coğrafi veri standardı (TRKBİS) ve CityGML uluslararası 3B coğrafi veri standardı entegre edilerek her iki standardı kapsayan ulusal 3B coğrafi veri modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen yeni model 2B-2.5B ve 3B coğrafi objelerin tümünü temsil etmektedir. Ulusal ölçekte 3B veri değişimini olanaklı kılacak 3BTRKBİS veri modeli ile CityGML 3B veri setlerinin benimsenmesi daha hızlı olacak ve 3B coğrafi verinin kullanım düzeyi artacaktır. Yazılım geliştiricilerin CityGML'e daha fazla destek vermeleri sağlanarak ülke çapında birbirine uyumlu 3B coğrafi veri sağlanacak ve veri dönüşümü için gerekli maliyetler daha aza indirgenecektir. Ayrıca geliştirilen model gelecekte 3B coğrafi veriler için yapılacak teknik ve yasal düzenlemelerde bir altlık olarak kullanılabilecektir.
CBS desteğiyle koşu ve yürüyüş rotaları oluşturma ve antrenman amaçlı mobil konum izleme uygulaması geliştirme: pilot uygulama: Atakent mahallesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Nayir, Alper Tuna ; Çelik, Rahmi Nurhan ; 714405 ; Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

Günümüzde hareketsizlik sonucunda meydana gelen rahatsızlıklar birçok insanın hayatını olumsuz yönde etkilemektedir. Hem günlük eylemlerin, hem de yapılan işlerin fiziksel olarak aktif olmayı daha az gerektirmesi, kaçınılmaz olarak insanların geçmişe göre daha az hareket etmesine sebebiyet vermiş durumda. Sonuç olarak obezite başta olmak üzere yeteri kadar hareket edilmemesinden kaynaklı birçok hastalık, insanların kapısını eski zamanlara göre daha sık bir şekilde çalmaya başladı. Bu tez çalışmasında, kullanıcıların hareketsizliğin olumsuz etkilerine minimum düzeyde maruz kalmaları ve sağlıklı bir yaşam tarzını benimseyebilmeleri için bir antrenman destek sistemi oluşturulmuştur. Bu sistem, kullanıcının sistemi en aktif şekilde kullanabilmesi ve sisteme rahatça ulaşabilmesi için, günlük hayatta yanından ayırmadığı cep telefonları düşünülerek bir mobil uygulama olarak tasarlanmıştır. Mobil uygulamanın, temel olarak kullanıcının konumunu takip edebilmesi ve harita üzerinde ilerlediği yolları ve güzergâhları gerçek zamanlı görebilmesi amaçlanmış, uygulamanın kullanıcıya daha etkili bir şekilde yardımcı olabilmesi için ise Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) kullanılmıştır. CBS kullanılarak uygulama oluşturulmadan önce, uygulamada kullanılacak özellikler tespit edilmiş ve bunların mobil bir uygulamaya nasıl efektif bir şekilde yerleştirilecekleri belirlenmiştir. Uygulamada CBS çalışmaları ile elde edilen verilere yer verilmesi planlanmıştır. Bundan dolayı bir bölge seçilerek çalışma bu bölgede gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın yapılacağı alan İstanbul-Küçükçekmece-Atakent Mahallesi olarak belirlenmiştir. Burada amaç Atakent Mahallesi sınırları içerisinde belirli özelliklere sahip koşu ve yürüyüş rotaları oluşturmaktır. Bu özelliklerin belirlenebilmesi için çalışma bölgesinde yer alan tüm yolların incelenerek bunların egzersiz için ne kadar elverişli oldukları, yolların özelliklerini tanımlayabilecek parametreler yardımıyla belirlenmiştir. Gerekli veriler toplandıktan ve değerlendirildikten sonra rotalar oluşturulmuştur. Bu rotalar, insan kalabalığının az ve yol genişliğinin fazla olduğu 'Geniş ve Az Yoğun Yol', trafiğin az olduğu ve hava kirliliğinin düşük olduğu 'Trafiksiz ve Temiz Yol', uzun mesafe antrenmanları için oluşturulmuş 'Kısa Maraton Yolu' ile 'Uzun Maraton Yolu' ve tepe idmanları için özelleştirilmiş 'Yüksek Eğimli Kısa Tepe Yolları' olarak oluşturulmuştur. Uygulamanın kullanıcılara bazı önerilerde bulunabilmesi için antrenman planlarını içermesi de planlanmıştır. Bundan dolayı hem farklı yaş grupları ve fiziksel özellikler, hem de farklı hedefler için farklı antrenman planları da mobil uygulamaya eklenmişlerdir. Burada kullanılan yaş grupları ve fiziksel özellikler şunlardır : Çocuklar ve gençler, yetişkinler, yaşlılar ve hamileler. Kullanılan farklı hedefler ise 5km, 10km, yarı maraton ve maraton olarak belirlenmiştir. Bu sayede kullanıcının yaşı, hedefi ve fiziksel durumu ne olursa olsun uygulamanın kullanımı ile bir fayda sağlaması amaçlanmıştır. CBS kullanılarak ihtiyaç duyulan tüm veriler toplandıktan, değerlendirildikten ve bazı sonuçlar elde edildikten sonra sonra, mobil uygulama oluşturma aşamasına geçilmiştir. Burada dünya üzerinde yaygın olarak kullanılan işletim sistemlerinden biri olan Android işletim sistemine sahip mobil cihazlarda çalışabilecek bir mobil uygulama oluşturulmuştur. Bu uygulama Kotlin isimli programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir.
CBS destekli mobil deprem bilgi sistemi uygulaması: Hazturk son depremler

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Oruç, Berkay ; Karaman, Himmet ; 735272 ; Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

Depremler, insanlık tarihi boyunca yıkıcı etkileri olmuş, öngörülemez ve engellenemez doğal afetlerdir. Ancak bilim gün geçtikçe depremleri daha iyi anlamakta ve etkilerinin en aza indirgenmesini sağlamaya çalışmaktadır. Şehirlerin doğru planlanıp, depreme dayanıklı bir şekilde inşa edilmesi olumsuz etkileri azaltmakta yardımcı olmaktadır. Yeterli sayıda toplanma ve geçici barınma alanlarının oluşturulması, deprem gerçekleştikten sonra depremzedelerin artçı sarsıntılar ve hasarlı yapılardan daha az etkilenmelerine yardımcı olduğu gibi, yetkililerin duruma müdahale hızlarına katkı sağlayacaktır. Ayrıca toplumun düzenli olarak deprem konusunda eğitilip, bilinçlendirilmesi de depremin etkilerinin azaltılması anlamında büyük önem arz etmektedir. Türkiye gibi deprem bölgesinde yaşayan toplumlar için resmi kaynaklardan aktarılan deprem öncesi, sırası ve sonrasında yapılması gerekenler hakkında bilgiler, toplanma ve geçici barınma alanları bilgilerinin kamuoyuna aktarılması gerekmektedir. Böylelikle toplum, afet durumunda daha az panik yapıp, önlenebilecek olası can ve mal kayıplarının önüne geçebilecektir. Gelişen teknoloji sayesinde akıllı telefonlar toplumun çoğunluğunda kabul görmekte ve kullanılmaktadır. Akıllı telefonların gün geçtikçe daha güçlü ve verimli olmasıyla mobil uygulamalar günlük hayatın merkezinde bulunmaktadır. Google Play ve Apple Store gibi mağazalardan indirilebilen mobil uygulamalar kullanıcıların günlük ihtiyaçlarını karşılamanın yanı sıra, faydalı kaynakların kullanıcıya ulaştırılmasına da yardımcı olmaktadırlar. Projenin temel amacı, toplumu deprem hakkında bilinçlendirirken, gerçekleşmiş depremleri en yalın hali ile kullanıcı ile buluşturmaktır. Bu kapsamda Türkiye'de gerçekleşmiş depremler için Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme ve Değerlendirme Merkezi'nin sunduğu veriler kullanılmaktadır. Ek olarak dünya çapında gerçekleşmiş depremler için U.S. Geological Survey tarafından veriler uygulama içinde yer almaktadır. Türkiye'de gerçekleşen depremler için akıllı telefonlar üzerinden kullanıcının seçtiği büyüklüğe göre anlık bildirimler gönderilerek, kullanıcılar gerçekleşmiş depremlerden haberdar olmaktadır. Gerçekleşmiş depremler liste görünümde belirli parametrelere göre sıralanıp, filtrelenebilmesinin yanı sıra harita üzerinde de kullanıcı ile paylaşılmaktadır. Depremler gerçekleştiği büyüklüğe göre renklendirilerek daha anlaşılır bir görünüm elde edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca harita bileşenine fay hatlarının da eklenmesiyle kullanıcı ilgili bilgilere tek bir uygulama üzerinden ulaşabilmektedir. Bireylerin afet sonrasında can güvenliklerini sağlayabilmeleri için belirlenen toplanma ve geçici barınma alanları tez kapsamında İstanbul ili özelinde uygulamaya eklenmiştir. Kullanıcı uygulamaya konum izini vererek en yakınındaki toplanma veya geçici barınma alanını konum analizi algoritmaları kullanılarak bulabileceği gibi harita üzerinden de ilgili alanları seçip akıllı telefonuna kaydedebilecektir. Kullanıcı bu alanları istediği kişilerle de paylaşabilecektir. Ek olarak kullanıcı belirlediği bir konumdan toplanma veya geçici barınma alanına yol tarifini offline olarak akıllı telefonunda saklayıp afet anında kullanabilecektir. Uygulamanın bu özelliği ile hem afet öncesi bilinçlenme sağlanacak hem de afet sırasında veya sonrasında internet erişimi olmasa dahi yol yönlendirmelerine akıllı telefonlar üzerinden ulaşılabilecektir.
Coğrafi bilgi sistem destekli bütünleşik bir kentsel dönüşüm modelinin geliştirilmesi ve uygulanması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-07) Tunç, Ali ; Yomralıoğlu, Tahsin ; 501142601 ; Geomatik Mühendisliği

Yüzyılın son otuz yılında sanayi tesislerine dayalı kentsel alanın yapılaşma süreci, şehirleşme sürecinde kamuya ait alanların, çeşitli üretken süreçlere katkıda bulunarak özel çıktıları geliştirmesine, bu amaçla kentin varlığının kolektif bir varlık olarak değerlendirilmesine ve politikaların bu yönde üretilmesine yol açmıştır. Bu noktada şehir planlamasında kentsel mekan bir toplumsal ürün olarak sunulmuş ve odak noktası; kentsel büyüme ve mekansal dönüşümün öne sürülen "modern şehir" konseptinde finansal gelişime hizmet etmesine sebep olmuştur. Kentlerin "modernleşme" süreçlerinde mekansal gelişimin temel taşı olan arazilerin kamu eliyle geliştirilmesi birçok yatırıma fırsat sunmuş ve taşınmaz gelişimini hızlandırmıştır. Ancak çağdaş kentin, sermaye birikimi ve sınıf mücadelesine zemin oluşturacak şekilde evrilmesi ve kentsel toprakların sermayenin küresel büyüme stratejisinde artan merkeziliği, arazi değerinde karlılık arayışına sebep olmuştur. Böylece, "modern şehir" kent planlamasında altyapı ve sosyal donatı alanlarıyla bağlantılı olarak kentin gelişme alanlarında, üst düzey yeni konut ve ticari binaları ile mekansal dönüşümler gerçekleştirilmiş ve şehrin gerçek ihtiyaçlarından ve planlama ilkelerinden uzaklaşan bir şehircilik anlayışı benimsenmiştir. Bu dinamik yapı, kiraların ve konut maliyetlerinin artışına sebep olmuş ve kentsel yaşamın sınıflaşarak dengesiz bir yapıya sahip olmasına yol açmıştır. Bu sınıf farklılıkları, kırsaldan kentlere hızlı göçün yaşanması ile kentlerde gecekondu alanlarının artışını tetiklemiştir. Zaman içerisinde bu kentler hızla imarlaşma sürecine girmiş ve arsa ihtiyaçlarını gidermek adına farklı imar uygulama yöntemleri hayata geçirilmiştir. Türkiye'de kentleşme süreci, 1950'li yıllarda kent nüfusunun artışı ve gecekondu sorunlarıyla karşı karşıya kalan kentlerde arazi düzenlemeleri dönemi ile başlamıştır. 1980'lerden itibaren, ekonomik yeniden yapılanma ve küreselleşme nedeniyle İstanbul, Ankara, İzmir gibi kentler başta olmak üzere hızlı nüfus artışına hazır olmayan şehirler bu kentsel yayılmaya neden olan konut sorunlarıyla karşı karşıya kalmıştır. Sağlıklı ve yaşanılabilir kentsel mekan üretimi açısından bakıldığında, kentsel yaşam alanlarının yeniden düzenlenmesi ihtiyacı öncelikli hale gelmiş ve büyük şehirlerde artan konut arzı ve kaçak yapılaşma sorununa yönelik üretilen çözümler, dönemin sorunlarını çözmekten uzak kalmıştır. Çarpık yapılaşmış, köhneleşmiş, afetlere ve kentsel risklere duyarlı, altyapısı yetersiz ve niteliksiz, yoğun yapılaşmış, yasal ya da imara aykırı yerlerdeki mülkiyetin yeni imar planı verilerine uygun olarak yeniden düzenlenmesi şeklinde tanımlayabileceğimiz özellikli bir imar uygulaması olan "Kentsel Dönüşüm", bu sorunlara getirilebilecek en verimli çözüm olarak gündeme gelmiştir. 6306 sayılı Afet Riski Altındaki Alanların Dönüştürülmesi Hakkında Kanun, ülkemizdeki afet riskinin önlenmesine yönelik dönüştürme uygulamalarının yasal dayanağını oluşturmaktadır. Planlama boyutuyla ele alındığında kentsel dönüşümün nerede yapılacağı sorusu, dönüşümün ilk ayağını oluşturmaktadır. Ülkemizde dönüştürülmesi gereken deprem kuşağında yer alan ciddi sayıda riskli bölge bulunmasından ötürü büyük önem taşımaktadır. Ayrıca belirlenecek alandaki mevcut durum, hazırlanacak planın fonksiyonel amacına dönük oluşturulması için hassasiyetle ele alınması gereken bir konudur. Bu konuların önemleri göz önünde bulundurulduğunda, öncelikle kent bütünü ölçeğinde fonksiyon alanları kararının verilmesi gerekmektedir.
Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve en iyi-en kötü yöntemi ile Beykoz ilçesi için kentsel dayanıklılık modeli oluşturulması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-30) Çakır, Muhammet ; Erden, Turan ; 501191630 ; Geomatik Mühendisliği

Kentsel alanların karmaşıklık düzeyi, barındırdıkları nüfus, yapı unsurları ve hizmetler gibi etkenlerden dolayı yüksektir. Günümüzde kentsel alanlarda yaşayan insan sayısı da giderek artmaktadır. Bu alanlarda nüfusun artmasıyla birlikte bir takım farklı sorunlar ve tehlikeler beraberinde gelmektedir. Kentsel alanlarda nüfus ve yapı yoğunluğu artış gösteririrken, kentlerin sahip oldukları olanaklar, altyapı sistemleri, kentsel donatılar ve ekonomik hizmetler gibi temel unsurların da geliştirilmesi gerekmektedir. Aynı zamanda bu fiziki unsurların gelişmesi sırasında çevresel koşulların ve tehlikelerin de göz önüne alınması gerekmektedir. Çevresel tahribatın oluşması engellenerek, tehlike barındıran alanlardan kaçınılması gerekmektedir. Bu unsurlara dikkat edilmediği taktirde özellikle kentsel yerleşim alanlarında; kontrolsüz nüfus artışı, yapı yoğunluğunun artması, risk taşıyan alanlarda nüfus ve yapı yoğunluğunun yükselmesi, açık yeşil alanların azalması, yapılaşma baskısı, bu baskının getirdiği sağlıksız yaşam koşulları, artan nüfusa yetecek kentsel donatıların ve hizmetlerin sağlanamaması, sosyal ve ekonomik değişmeler, ulaşım sistemlerinde aksaklıklar gibi bir çok sorunla karşı karşıya kalınabilmektedir. Kentlerin barındırdığı tüm bu unsurlar, herhangi bir afetin meydana gelmesi durumunda can ve mal kaybını yükseltebilmektedir. Bu nedenle kentlerin barındırdığı tehlikelerin, kentsel sistemlerdeki aksaklıkların ve büyümeye yüz tutmuş sorunların belirlenip analiz edilmesi büyük önem taşımaktadır. Kentsel dayanıklılık kavramı, kentlerin maruz kaldığı tüm bu tehlikeleri ve sorunları kapsamlı bir şekilde ele alarak; kentlerin karşılaştıkları tehlikelere karşı koyabilmesini, kentsel sistemlerin işleyişini devam ettirebilmeyi, sorun ve tehlikelerle karşılaşıldığında en hızlı şekilde geri dönebilmeyi, karşılaşılan sorunlardan öğrenim kazanıp tüm bu değişikliklere uyum sağlamayı amaçlamaktadır. Kentsel dayanıklılık kavramı yapısı gereği geniş kapsamlı olup birçok farklı disiplin tarafından yorumlanarak kullanılmaktadır. Hazırlanan bu tezde kentsel dayanıklılık, karmaşık uyarlanabilir sistemler kapsamında sosyo-ekolojik bir sistem bütünü olarak ele alınmıştır. Bu yöntemle kentler, küçük sistemlere ve analitik öğelere bölünerek dayanıklılık adına daha iyi bir planlama ve tasarım ortamını sağlanmaktadır. Kentsel dayanıklılığın nasıl ölçülebildiğine yönelik araştırmalar yapılarak bu doğrultuda kriterlerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Kentsel dayanıklılığın ölçülmesi adına toplam 22 çalışma incelenmiştir. Bu 22 çalışmada kentsel dayanıklılığı ölçebilmek adına hangi kriterlerin kullanıldığı, hangi boyutlarda ele alındığı ve hangi yöntemlerin kullanıldığı incelenmiştir. Kentsel dayanıklılık çalışmalarında ölçeklerin farklılaşmasıyla birlikte kullanılan verilerin nitelikleri de değişim göstermektedir. Bölgesel ve ülke düzeyindeki dayanıklılık çalışmalarında kullanılan veriler büyük çoğunlukla istatistiksel verilerdir ve yüksek oranda genele hitap etmektedir. Komşuluk düzeyinde, ilçe düzeyinde veya il düzeyinde yapılan çalışmalar ise mekansal verilerin kullanımına daha çok olanak sağlamaktadır. Çalışmada Beykoz ilçesi için kentsel dayanıklılığın ölçülmesi adına göstergeler belirlenmiş ve mekansal kentsel dayanıklılık modeli hazırlanmıştır. Kentsel dayanıklılığı belirlemeye yönelik Demografik ve Sosyo-Ekonomik, Kentsel Altyapı ve Erişilebilirlik, Fiziki Yapı ve Tehlikeler olmak üzere dört ana başlık altında toplam yirmi iki kriter belirlenmiştir. Kentsel dayanıklılık modeli Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak hazırlanmıştır. CBS ile konumsal verilen incelenmesi, analiz edilmesi, düzenlenmesi, gerekli sorgulamaların yapılarak sonuç ürün haritaların elde edilmesi ve model arayüzü hazırlanarak model ve veri yönetiminin otomatikleştirilmesi sağlanmaktadır. Kentsel dayanıklılığın mekansal dağılımının nasıl olduğunun belirlenmesi, çok ölçütlü karar problemi olarak ele alınmaktadır ve çözümü için Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) yöntemleri kullanılmaktadır. ÇÖKV, karar probleminin çözümüne yönelik kullanılan farklı kriterlerin önceliklendirilmesi ve farklı seçenekler arasından karar vericinin en iyi olasılığı seçmesi için fayda sağlamaktadır. CBS ve ÇÖKV birleşiminin sağlamasıyla birlikte, kriter katmanların CBS ortamında hazırlanması, kriter katmanlarına uygun ağırlıkların atanması, sonuç ürünün elde edilmesi, sonuçların görselleştirilip değerlendirilmesi mümkün kılınmaktadır. Hazırlanan tezde ÇÖKV yöntemlerinden en iyi-en kötü yöntemi (BWM) kullanılmıştır. BWM kullanılarak karar probleminin çözümü için belirlenen kriterlerin ağırlıkları saptanmaktadır. Bu aşamada uzman görüşleri ve tercihleri karşılaştırmalar yoluyla elde edilerek belirlenen kriter ağırlıkları CBS ortamına girdi olarak dahil edilmiştir. Bu aşama ile CBS ve ÇÖKV birleşimi sağlanmıştır. Bu adımlar sonucunda Beykoz ilçesi için mekansal olarak kentsel dayanıklılık modeli hazırlanmıştır. Mekansal kentsel dayanıklılık modeliyle birlikte çalışma alanında kentsel dayanıklılığın nasıl dağılım gösterdiği, kentsel dayanıklığın hangi alanlarda yüksek ve hangi alanlarda düşük olduğu belirlenmiştir. Yapılan çalışmada son adım olarak ise oluşturulan modelin duyarlılığı test edilmiştir. Bunun için CBS ortamında, ilgili kriterlerin ağırlıklarının belirli sistematik arttırımlar ve azaltımlar karşısında nasıl değişim gösterdikleri incelenmiştir. Bu çalışmada ulaşılan duyarlılık analizi sonuçları, oluşturulan modelin, kriterlerin olası ağırlık değişimlerine cevap verdiği, modelin doğru ve tutarlı bir şekilde çalıştığını göstermektedir. Kentsel dayanıklılık modeli sonuçları değerlendirildiğinde, yapı yoğunluğunun yüksek olduğu boğaz kesiminde yer alan mahallelerin bazı bölgelerinde kentsel altyapı erişiminin çok yüksek olmasına rağmen kentsel dayanıklılık düzeyinin düşük olduğu görülmektedir. Bu durum fiziki yapı, tehlikeler ve demografik ve sosyo-ekonomik gibi diğer ana kriterlerin bu bölgelerde düşük değerde olduğunu göstermektedir. İlçenin merkezinden uzakta yer alan kırsal mahalleler olarak belirtilen mahallelerde ise kentsel altyapı erişilebilirlik düzeyleri düşük olmasına rağmen özellikle fiziki yapı ve tehlikeler ana kriterlerinden dolayı kentsel dayanıklılık düzeylerinin orta değerlerde olduğu görülmektedir.
Coğrafi bilgi sistemleri aracılığıyla havaalanı yer seçimi yapılması ve pist kullanılabilirliğinin incelenmesi: Tokat Havaalanı örneği

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-11-03) Haymana, Safiye ; Çelik, Rahmi Nurhan ; 501191639 ; GeomatikMühendisliği

Geçmişte insanların bir yerden yere göç etmesiyle ulaşım alanında önemli gelişmelerin temeli atılmıştır. İnsan gücüyle kısa mesafelerde başlayan ulaşım serüveni, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yerini uzun mesafelerde etkili ulaşım çeşitlerine bırakmıştır. Hızla artan nüfus, beraberinde ulaşım alanında yeni talep ve ihtiyaçların doğmasına neden olmuştur. Zamanla taşımacılık alanında önce karayolu ulaşımı sonrasında denizyolu ve demiryolu ulaşımı gelişmiştir. Günümüzde ise sağladığı avantajlarla birlikte havayolu ulaşım sistemleri önemli bir role sahip olmuştur. Havayolu ulaşımı, yolcuların zaman yönetimini kolaylaştırarak seyahat etmelerini, esnek rotalar ve hizmetlerle kısıtlanmayan bir yolculuğa sahip olmalarını, uzak mesafelere hızlı bir şekilde ulaşmalarını ve sadece yolcular için değil ayrıca yüklerin taşınabilmesini sağlayan dijitalleşmiş bir ulaşım şeklidir. Havayolu ulaşımı sağladığı kolaylıklar dolayısıyla hem uluslararası hem ülke içi ulaştırmada rağbet görmeye başlamıştır. Böylelikle ülkeler yeni havaaalanları inşası konusunda yatırımlarını büyük derecede arttırmışlardır. Yeni bir havaalanı yapılmak istendiğinde akıllara gelen ilk soru havaalanının nereye yapılacağı sorusudur. Havaalanı inşa edilecek yerin belirlenmesi oldukça efor isteyen bir aşamadır. Doğru bir planlama yapılmadığında, inşa edilmiş ya da inşa edilecek olan bir havaalanında kapasite eksikliği, finansal kayıp, kullanılamaz hale gelmek ve ihtiyaçlara cevapsız kalmak kaçınılmaz bir sondur. Meteorolojik koşullar, arazi yüksekliği ve eğimi, uçuş hattında bulunabilecek yapay ve doğal engeller, havaalanı kapasitesini karşılayabilecek nüfus yoğunluğu ve havaalanına olan ulaşım gibi bir çok parametrenin karar aşamasında değerlendirilmesi gerekir. Birden fazla parametrenin değerlendirilmesi gerektiği bu aşamada karar verebilmek için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) sıkça kullanılan bir yöntemdir. Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile ağırlıklı kriterleri incelemek, karar vermek ve analiz etmek için Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden faydalanılır. CBS mekansal verilerin bilgisayar ortamında elde edilmesini, yönetilmesini, analiz edilmesini ve görüntülenmesini sağlayan günümüz teknolojisinde sıklıkla kullanılan bir sistemdir. Ayrıca, afet yönetimi, risk yönetimi ve planlama gibi birçok alanda analiz çalışmaları için altlık olarak kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, altyapı sorunları nedeniyle eski pisti kullanılamayıp yeni bir pist inşa edilen Tokat Havaalanı'nda en uygun yer seçimi yaparak havaalanı yerinin doğruluğunu görmek ve yeni pist ile eski pisti kullanılabilirlik açısından değerlendirmek amaçlanmıştır. ÇKKV yöntemlerinden biri olan AHY ile gerekli kriterler kullanılarak CBS aracılığıyla en uygun havaalanı yer seçimi yapılarak eski ve yeni pistin kullanılabilirliği üzerine eleştirel bir yaklaşımda bulunulmuştur.
Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-10-07) Mete, Muhammed Oğuzhan ; Yomralıoğlu, Tahsin ; 501192606 ; Geomatik Mühendisligi

Küresel arazi idaresi sisteminin temel fonksiyonlarından biri olan arazi değeri ile planlama, vergilendirme, imar uygulamaları gibi mülkiyete dayalı birçok işlemde karşılaşılmaktadır. Bu bağlamda taşınmaz değerinin uluslararası standartlara uygun, nesnel yaklaşımlar ile değerlendirilmesi oldukça önemlidir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, Bulut Bilişim, Yapı Bilgi Modelleme gibi akıllı sistemlerin değerleme uygulamalarında kullanımı artmakta, taşınmazların değeri yüksek doğrulukla, hızlı bir şekilde belirlenebilmektedir. Taşınmazların tekil değerlemesinde kullanılan Emsal Karşılaştırma, Gelir, Maliyet gibi klasik yöntemlerden farklı olarak toplu değerleme yöntemi bilişim sistemlerinden faydalanarak geniş alanlarda çok sayıda taşınmazın topyekün değerlendirilmesini mümkün kılmaktadır. Öte yandan arazi idaresi sistemlerinin kavramsal model tasarımında ISO standardı olan Arazi İdaresi Alan Modeli (LADM)'yi benimseyen ülkeler, taşınmaz değerleme amaçlı ülke profillerini oluşturarak süreçleri daha etkin bir şekilde yürütmeyi hedeflemektedirler. Değerleme çalışmalarında CBS ve Makine Öğrenmesine dayalı yöntemlerin ön plana çıktığı görülse de bu iki yaklaşımın bütünleşik kullanımının yer aldığı çalışmalar oldukça sınırlıdır. Ayrıca toplu değerleme çalışmalarında taşınmazların yüzölçümü, oda sayısı gibi fiziksel özelliklerine yoğunlaşılmakta, değeri oldukça etkileyen konumsal ve çevresel faktörler yeterince analiz edilmemektedir. Tez çalışması kapsamında CBS ve Makine Öğrenmesi yöntemleri bütünleştirilerek hibrit bir değerleme yöntemi geliştirilmiş, konumsal analizlerle değerleme verilerinin zenginleştirilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle Birleşik Krallık çalışma bölgesinde LADM'ye dayalı bir kavramsal model tasarımı yapılmış, fiziksel modele geçiş aşamasında açık kaynaklı PostgreSQL/PostGIS veritabanı oluşturulmuştur. Daha sonra CBS destekli Nominal Değerleme Yöntemi ile yakınlık, yüzey, görünürlük gibi konumsal analizler gerçekleştirilmiş, nominal arsa değer haritası oluşturulmuştur. Birleşik Krallık Kraliyet Arazi Kayıt Kurumu tarafından açık lisans ile paylaşılan gerçek konut satış verileri kullanılarak Lineer Regresyon, Rastgele Orman, XGBoost, CatBoost gibi çeşitli Makine Öğrenmesi regresyon yöntemleri ile toplu değerleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Konumsal kriterler eklenmeden önce gerçekleştirilen regresyon analizi sonucunda Makine Öğrenmesi modellerinin yeterli doğruluğa ulaşamadıkları görülmüştür. CBS analizleri sonrası elde edilen konumsal kriterlerin nominal puanları öznitelik zenginleştirme yoluyla değerleme verisindeki taşınmazlara aktarılmıştır. Konumsal kriterlerin eklenmesi sonrası gerçekleştirilen regresyon analizinde R2 değerinin yaklaşık %39, MAPE değerinin ise %27 civarında iyileştirildiği, yapılan oran analizleri sonucunda da çalışmanın toplu değerleme standartlarına uygun şekilde yeterli doğruluğa ulaştığı gözlemlenmiştir. Öte yandan global regresyon modellerinde kriterlerin mekansal otokorelasyonu ve bölgesel önem düzeyleri dikkate alınmazken tüm çalışma bölgesi için sabit bir kriter ağırlığı alınmaktadır. Oysa değeri etkileyen faktörler konuma, çevresel ve sosyo-ekonomik etkilere bağlı olarak değişkenlik gösterebilmektedir. Mekansal otokorelasyonun hesaplanması ve tüm kriterlerin özelliklerine bağlı olarak değer bölgelerinin oluşturulması için Nominal Ağırlıklı Çok Değişkenli Mekansal Kümeleme Yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem ile beş farklı değer bölgesi tespit edilmiş, her bir kümede lokal regresyon modelleri oluşturularak değerleme doğruluğu artırılmış, bölgelere özgü kriter önemleri ve ağırlık katsayıları elde edilmiştir. Kriter önem skorlarının için hem permütasyon tabanlı öznitelik önemi hem de oyun teorisine dayanan SHAPley değerleri hesaplanmıştır. Böylece değişkenlerin bölgesel olarak değeri hangi yönde, ne derecede etkilediğine dair sonuçlar elde edilmiştir. Yapay zeka yöntemlerinde önyargı ve varyans dengesi, modelin öğrenme karakterini ortaya koyan önemli bir göstergedir. CBS ve Makine Öğrenmesi yöntemleri ile geliştirilen yöntem, genelleştirilebilirliğin incelenmesi amacıyla Birleşik Krallık'tan sonra Türkiye'de İstanbul ve İzmir illeri için de gerçekleştirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında konumsal değişkenlerin katkısıyla konut amaçlı taşınmazların değeri İstanbul ve İzmir şehirleri için de yüksek doğrulukla belirlenmiştir. Tez kapsamında ayrıca yapılı taşınmazların arsa ve bina değerlerinin ayrıştırılması için Nominal Yönteme Dayalı Parametrik Maliyet Modellemesi yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu kapsamda yapıya ait temel bileşenlerin yeniden inşa maliyeti modellenerek toplam değerden çıkarılmış, arsa değeri Makine Öğrenmesi ile geliştirilen arsa değerleme modeli sonuçları ile kıyaslanmıştır. Böylelikle yapılı bir taşınmazı meydana getiren zemindeki arsanın ve üzerinde bulunan binanın değerini ayrı ayrı ifade edebilen bir değerleme yaklaşımı geliştirilmiştir. Çalışmanın son aşamasında taşınmazlara ait tüm verileri ve değer haritalarını web ortamında kullanıcılarla paylaşmak için Bulut CBS tabanlı Taşınmaz Değer Bilgi Portalı geliştirilmiştir. Hem geleneksel sunucu-istemci mimarisi ile, hem de sunucusuz bulut yaklaşımı ile verilerin depolanması ve web servisleriyle paylaşılması sağlanmış, iki yöntem kıyaslanarak performans ve maliyet analizleri gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında taşınmaz değerleme ve taşınmaz yönetimi anlamında uçtan uca tüm süreçlerin CBS ve Makine Öğrenmesine dayalı geliştirilmesi sağlanmış, sürdürülebilir arazi yönetimi paradigması çerçevesinde birlikte çalışabilir, bütüncül bir taşınmaz değerleme sistemi ortaya konmuştur.

Gözat

Başlık ile LEE- Geomatik Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri