LEE- Geomatik Mühendisliği-Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/19290

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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
Deprem tehlikesi altındaki bölgelerin analitik hiyerarşi yöntemi ile risk durumunun belirlenmesi: Bahçelievler örneği

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-21) Biçer, Orhun ; Duran, Zaide ; 501191635 ; Geomatik Mühendisliği

İş ve sosyal imkanların daha fazla olduğu şehirler insanları kendisine her geçen gün daha fazla çekmektedir. Şehirlerde hızla artan nüfusa paralel olarak ortaya çıkan sorunlar çoğalmaktadır. Çarpık ve plansız büyüyen şehirlerde, altyapı problemleri yaşanmakta, mühendislik hizmeti almadan inşa edilen yapı sayısı artmaktadır. Tarihin ilk çağlarından beri insan yaşamını tehdit eden doğal afetlerin yıkıcı etkisi, şehir alanları için günden güne daha tehlikeli bir hal almaktadır. Şüphesiz ki günümüzde şehirlerin ve şehirlerde yaşayan insanların önündeki en büyük sorunlardan bir tanesi deprem gerçeğidir. İnsan hayatını günden güne daha fazla tehdit eden depremin yaratacağı olumsuz etkiler biran önce belirlenmeli ve insan hayatının korunabilmesi için gerekli tedbirler alınmalıdır. Gelişen teknolojiyle beraber, deprem gibi doğal afetlerin yarattığı risklerin belirlenmesi kolaylaşmış ve tedbirlerin biran önce alınabilmesi imkanı doğmuştur. Günümüzde insanoğlunun elinde, deprem riskinin belirlenmesi yardımcı olacak çeşitli donanımlar, yazılımlar ve yöntemler mevcuttur. Mekansal olarak analiz yapmaya olanak tanıyan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), karar vermede kullanıcılara amaçları doğrultusunda yardımcı olmaktadır. Farklı kriterlerin birlikte değerlendirilmesine ve farklı yöntemlerin birarada kullanılmasına imkan tanıyan CBS, deprem riskinin belirlenmesi için güçlü bir araçtır. Deprem riskinin ortaya çıkmasını farklı kriterler etkilemektedir. Bu kriterler kendi aralarında sınıflandırılmalı, etki miktarları belirlenmeli ve değerlendirmeler buna göre yapılmalıdır. Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY), farklı kriterlerin ikili olarak değerlendirilmesinde ve kriterler arasındaki önceliklerin belirlenmesinde kullanılan Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) yöntemlerindendir. İstanbul tarih boyunca, büyük depremlerden etkilenmiş kadim bir şehirdir. Bu tez çalışmasında, İstanbul İli Avrupa Yakası'nda bulunan Bahçelievler İlçesi için AHY kullanılarak CBS tabanlı deprem risk analizi yapılmıştır. İlçenin deprem riski, alansal olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler açık kaynaklardan, kamu kuruluşlarından ve kamu kuruluşlarının yayınlarından elde edilerek CBS ortamında işlenmiştir. Değerlendirmeler yapılırken kriterler, geoteknik hasar görebilirlik, yapısal hasar görebilirlik ve sosyal hasar görebilirliğin belirlenmesinde kullanılmıştır. Bütün kriterler AHY kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Geoteknik hasar görebilirliğin belirlenmesi için eğim, jeoloji, heyelan ve sıvılaşma kriterleri kullanılmıştır. Yapısal hasar görebilirliğin belirlenmesinde binaların içinden toplanan verilerden elde edilen sonuçlar kullanılmıştır. Sosyal hasar görebilirlik değerlendirilirken kullanılan kriterler ise nüfus yoğunluğu, ulaşım, önemli tesisler ve toplanma alanlarıdır. Geoteknik hasar görebilirlik, yapısal hasar görebilirlik ve sosyal hasar görebilirlik haritaları, AHY ile belirlenen ağırlıklardan yararlanarak CBS ortamında üst üste bindirilmiş ve Bahçelievler İlçesi'ne ait deprem risk haritası oluşturulmuştur. AHY kullanarak CBS ortamında yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen verilere göre hazırlanan ilçeye ait deprem risk haritası 5 sınıfa ayrılmıştır. Çalışma alanının, 0,03 km2'sinin çok düşük risk sınıfında, 1,45 km2'sinin düşük risk sınıfında, 8,60 km2'sinin orta risk sınıfında, 5,48 km2'sinin yüksek risk sınıfında, 1,13 km2'sinin ise çok yüksek risk sınıfında olduğu tespit edilmiştir. Sonuçlar, çalışmada kullanılan kriterler ile karşılaştırılmış ve deprem risk sınıflarının oluşmasına etki eden kriterlerle ilgili değerlendirmeler yapılmıştır.
Emergency and terminated evacuation of warehouse by dijkstra's algorithm

(Graduate School, 2024-06-26) Işık, Deniz Doğa ; Atik, Şaziye Özge ; 501211611 ; Geomatics Engineering

One of the most important services that developing technology has brought to humanity and that serves as a facilitator in daily life has been navigation services. Thanks to location services, millions of people can easily reach the point they want to reach in daily life, and their industrial impact has also become an indisputable advantage. In addition to location information obtained through GNSS, technological developments now support location-based data and information production in indoor spaces. Here too, it is noticeable that indoor navigation maps are increasingly covering a wider area as it is getting closer to the present day. Indoor navigation maps are taking firm steps towards becoming one of the most effective facilitators that the internet age has brought to humanity. In this progression, its main areas of use stand out in megastructures such as shopping malls, university campuses, business campuses, museums, multi-storey buildings, warehouses, which accommodate many places and people that serve more than one purpose. Today, thanks to the widespread use of IoT and ease of use by the end user, indoor navigation solutions have gained an important place, especially in all kinds of loading and unloading scenarios of warehouses. However, earthquake safety has become a very prominent topic in our country, especially after the February 6 Maraş earthquakes. Living and working in earthquake-safe buildings should be seen as a fundamental right for all humanity. At this point, the emergency evacuation of a supermarket warehouse measuring hundreds of square meters, which has been determined to be earthquake unsafe, should be re-planned beyond the standard procedure. It will be one of the best examples of indoor navigation solutions for evacuating the warehouse and ensuring the safety of employees in this emergency scenario through Geographic Information Systems (GIS) using two-dimensional floor plans. Evaluating the end-to-end usage parameters of the warehouse in order to decide not only the shortest route but also the fastest and safest option in routing the mobility in the space will be an important criterion for creating the most appropriate evacuation scenarios. In any emergency scenario, a scenario designed only for the evacuation of the location will not be sufficient. At this point, it stands out that the evacuation from the dangerous place must be delivered to the distribution points as soon as possible. The delivery of medicines in a pharmaceutical warehouse that has been determined to be earthquake-insecure to the pharmacies in the affected area in the fastest and safest way can be arranged using location-based services. Dijkstra's Algorithm, which forms the basis of many researches when it comes to routing and shapes the working logic of GIS programs, was also used in this study. In particular, the necessity of stopping at more than one stop in creating the evacuation scenario and the necessity of fulfilling this obligation within safe borders exactly coincide with the framework of the Algorithm. The problem that stands out in the fictions created is defined as TSP and many different methods have been tried to solve it, and these methods continue to be developed. Starting from this point, the applications were completed in the supermarket warehouse setting by performing network analyzes in the QGIS environment, which stands out with its ease of access thanks to its free software, through indoor navigation. For the same warehouse, stops were detected by running analysis in ESRI ArcMap environment, again based on Dijktra's Algorithm. In this way, it was possible to make alternative observations. Subsequently, for the pharmaceutical warehouse evacuation, a scenario involving the pharmacies of the European Side of Istanbul was created and the shortest route was created in the ArcMap environment. The results of the thesis study were evaluated in two stages. The routes obtained for the supermarket warehouse were interpreted depending on the different examples seen during the research and the variability of the usage areas of indoor navigation. In pharmaceutical warehouse evacuation, evaluations were completed for safety and cost issues via a single route. From a broad perspective, the results of the algorithms and analyzes used to solve the TSP are associated with facility management
Emlak vergilerinin rayiç değer endeksli toplanması pratiğinin incelenmesi: İstanbul-Gaziosmanpaşa ilçesi örneği

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-07-06) Işık, Ahmet ; Yomralıoğlu, Tahsin ; 501181651 ; Geomatik Mühendisliği

Türkiye'de taşınmaz sahipliğinin getirdiği yükümlülüklerden biri de 1319 sayılı Emlak Vergi Kanununa dayanan emlak vergisinin ödenmesidir. Türkiye ekonomisinin gelir kaynaklarından biri olan emlak vergisi, yerel yönetimler için de önemli bir kaynaktır. Ancak mevcut mevzuat, kurumlar arası koordinasyon eksikliği ve vergiye tabi olan taşınmazların dinamik olarak izlenmesi gibi bir sistemin eksikliği hem taşınmazların güncel, gerçek değerlerinin saptanamamasına dolayısıyla emlak vergisi kayıplarına yol açmaktadır. Emlak vergisi değer tespitinde yaşanan temel sorunlardan biri de taşınmazların gerçekçi ve doğru değerlerinin tespiti hususudur. Bunun temel nedeni ülkemizin taşınmaz değerleme alanında belirli standartlara sahip olamamasıdır. Türkiye'de emlak vergisi toplanırken öncelikle vatandaşın beyanı istenmekte, beyan verilmemesi durumunda belediyece tespit edilen asgari vergi değeri üzerinden tutar tahakkuk ettirilmektedir. Emlak vergisine esas olan taşınmazların tespiti ve tespit edilen taşınmazların tapu kayıtları ile eşleştirilerek, taşınmaz maliklerinin emlak vergisini ödeyip ödemedikleri saptanabilmektedir. İlaveten, taşınmaz değerlerinin belirlenmesi, bu değerlere dayanarak değer haritalarının üretilmesi ve taşınmaz mal piyasasının kontrol altında tutulması, konuyla alakalı hizmetlerin yerine getirilerek kurumlar arasındaki koordinasyonu kuvvetlendirip, vergilendirmede verimliliğin yükseltilmesi hususunda; doğru ve güncel veriye duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Taşınmazlarla ilgili mevcut birçok kanun ve yönetmelik var olmasına karşın, taşınmaz değerlemesi konusundaki mevzuat karmaşıklığı birçok soruna neden olmaktadır. Örneğin bir kamulaştırma uygulamasında taşınmazın değeri tespit edilirken, belediye tarafından belirlenmiş emlak vergi değeri, tapuda farklı bir değer, ipotek değeri gibi birbirinden farklı değerlere ek olarak kamulaştırma bilirkişileri tarafından belirlenmiş yine farklı bir değerin ortaya çıktığı görülmektedir. Bu çalışma kapsamında öncelikle mevcut emlak vergisi sisteminin işleyişi ele alınmış, daha sonra pilot çalışma alanı olarak belirlenen İstanbul'un Gaziosmanpaşa ilçesinde homojen olarak dağılmış konut nitelikli taşınmazların güncel emlak vergisi değerleri ile pazarı yansıtan ve web ortamında en çok kullanılan özel emlak sitelerinden elde edilen rayiç değerler arasındaki farklar dikkate alınarak bazı analizler yapılmıştır. Her bir vergi mükellefinin vergiye esas taşınmazına ait vergi ödemesinin teşvik edilmesi ve yerel yönetimler tarafından taşınmazların rayiç değerleri üzerinden emlak vergisinin tahsil edilmesi, vergi kayıplarının azaltılması, taşınmaz değerlerinin farklılıklarından doğan ekonomik sorunların çözüme kavuşturulması amacıyla bir irdeleme yapılmıştır. Bu tez çalışmasında emlak vergi değerlerinin rayiç değerler üzerinden hesabı için bir veri tabanı oluşturulmuş, bağımsız bölüm bazında taşınmaz değerleri ortaya konularak belediyeler tarafından asgari rayiç bedel olarak belirlenen sokak bazlı emlak vergi değerleri ile kıyaslamalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre emlak vergisinin rayiç değerden yaklaşık yedi kat daha düşük bir oranda tahakkuk ettirildiği görülmüştür.
Emlak vergisi için CBS ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak toplu taşınmaz değerleme modeli tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-30) Gül, Haluk ; Selbesoğlu, M. Oğuz ; 501191667 ; Geomatik Mühendisligi

Küresel ekonomik kaynakların önemli bir bölümünü oluşturan taşınmazlar, mülkiyete dayalı bir çok uygulamanın ana unsurudur. Bu sebeple taşınmaz değerinin, öznel yargılardan bağımsız, güncel yaklaşımlarla belirlenmesi oldukça önemlidir. Taşınmaz piyasası, bağlı olduğu değişkenlerle bulunan ilişkisi sebebiyle bir çok dalgalanmaya maruz kalabilmektedir. Bu dalgalanmaların yaşandığı piyasada taşınmaz değerinin geleneksel yöntemler kullanılarak belirlenmesi hukuksal ve ekonomik anlamda çeşitli sorunlara yol açmaktadır. Özellikle konusu bakımından taşınmaz değerine doğrudan bağlı olan Emlak Vergisi, vergiye esas rayiç değerin piyasa değerinden önemli ölçüde düşük kalmasından dolayı tartışılmaktadır. Bu bağlamda, ülkemizde, yasal mevzuat bütünlüğü çerçevesinde, uluslararası değerleme standartlara uygun bilimsel yaklaşımlara dayanan dinamik bir taşınmaz değerleme sistemine ihtiyaç vardır. Taşınmaz sayısı ve işlem hacmindeki artış göz önüne alındığında, taşınmaz değerlerinin daha hızlı ve yüksek doğrulukta sonuçlar veren toplu değerleme yöntemleriyle belirlenmesi için yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Taşınmaz değerine etki eden konumsal faktörlerin Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS) ile analizi mümkün olmakta, makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılmasıyla çok sayıda verinin analizi yapılmaktadır. Tez kapsamında öncelikle ülkemizdeki mevcut emlak vergisi mevzuatının analizi yapılarak tarihsel gelişimi, güncel işleyişi ve değer tespitinde yaşanan sorunlar ele alınmış, toplu taşınmaz değerleme konusu emlak vergisi çerçevesinde değerlendirilmiştir. Daha sonra makine öğrenmesinin türleri ve işleyişi incelenmiş, taşınmaz değerlemede yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi teknikleri irdelenmiştir. Çalışmada, taşınmazların toplu değerlemesi için CBS ve makine öğrenmesi tekniklerinin birlikte kullanıldığı kavramsal model tasarımı yapılmıştır. Kullanılacak model için CBS ortamında yakınlık, yüzey ve görünürlük olmak üzere örnek konumsal analizler yapılmış, analiz sonucu oluşan veriler değerleme için kullanılan faktörlerin ağırlıklarına göre birleştirilerek değer haritası üretilmiştir. Son olarak model kapsamında, makine öğrenmesi teknikleriyle yapılan analiz aşamalarında kullanılan araçlar ve yöntemler belirlenmiştir.
Enerji verimliliği odaklı yapı yönlendirmesi için BIM tabanlı bir model önerisi: kentsel dönüşüm örneği

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-10-06) Doldur, Müberra ; Alkan, Reha Metin ; 501191633 ; Geomatik Mühendisliği

Tüm dünyada geçmişten günümüze, nüfusun ve şehirleşme oranının hızla artmasıyla beraber fosil yakıtların kullanımına bağlı olarak karbon salınımı da artmıştır. Nüfusun artmasıyla enerjiye olan talep artarken, fosil yakıtlar bu artan enerji talebine cevap vermekte yetersiz kalmaktadır. Zira fosil yakıtlar olarak tabir edilen yenilenemez enerji kaynakları sınırlıdır ve bugünkü kullanım ile yaklaşık yarım yüzyıl içerisinde petrol rezervlerinin; yaklaşık olarak 200 yıl içerisinde de doğalgaz ve kömürün tükeneceği tahmin edilmektedir. Öte yandan, fosil yakıtlar çevreye zararlıdır. Bu durum tüm dünyada artan bir enerji ve iklim krizine sebep olmuş ve dünya çapında tüm devletleri yenilenebilir enerji kullanımına yönlendirmiştir. Dünyadaki enerji tüketiminin %35'i ve karbon emisyonlarının %38'i binalardan kaynaklanmaktadır. Benzer şekilde Türkiye'de enerji tüketiminin yaklaşık olarak üçte birinin ticari, kamu ve konut yapılarından kaynaklandığı bildirilmektedir. Bu kapsamda, AB tarafından binalar enerji tasarrufunda öncelikli alan ilan edilmiş ve binalarda enerji verimliliğinin sağlanmasına yönelik olarak NSEB (Neredeyse Sıfır Enerjili Bina), nSEB (Net Sıfır Enerjili Bina), yeşil bina gibi kavramlar önem kazanmıştır. Bu kapsamda dünya genelinde ve Türkiye'de binalarda enerji verimliliği ve yenilenebilir enerjinin kullanımının yaygınlaşması ile ilgili birçok önemli adım atılmış ve yasal çerçeve güçlendirilmiştir. NSEB, Binalarda Enerji Performansı Yönetmeliği'nde yüksek enerji performanslı ve belli bir oranda yenilenebilir enerji kullanan bina olarak tanımlanmaktadır. Bu çerçevede Yapı Bilgi Modelleme (Building Information Modeling- BIM) ve Bina Enerji Modelleme (Building Energy Modeling- BEM) teknolojileri, NSEB hedefinin gerçekleştirilmesinde önemli fırsatlar sunan araçlardır. Zira BIM teknolojisi; sahip olduğu gelişmiş bilgi paylaşımı, gelişmiş üretkenlik, tüm yaşam döngüsü boyunca kullanım, çevresel analizler, artırılmış sürdürülebilirlik, nesne yönelimli modelleme gibi faydalar sebebiyle binalarda enerji verimliliğinin sağlanmasında kilit bir rol oynamaktadır. BIM teknolojisi sayesinde yapının daha tasarım aşamasında yapı bilgi modeli üretilebilmekte ve BEM ile enerji analizleri yapılabilmektedir. Bir binanın NSEB olabilmesi ancak hem yıllık enerji tüketiminin en az olmasıyla hem de yenilenebilir enerji kaynaklarından yıllık enerji üretiminin en fazla olmasıyla sağlanabilmektedir. Buradan hareketle bu çalışmada, bir kentsel dönüşüm bölgesinde yer alan referans bir binanın enerji etkin şekilde en iyi yönlendirilmesi amacıyla BIM tabanlı bir model kullanılarak enerji simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Enerji simülasyonu için bina kabuğu bileşenlerinin ısıl özellikleri TS 825 Binalarda Isı Yalıtım Kuralları'na uygun olacak şekilde belirlenmiştir. Üzerinde çalışılan binanın yönlendiriliş durumu 16 farklı yöne göre (4 ana, 4 ara, 8 ikincil ara yön) değiştirilerek 16 farklı alternatif senaryo üretilmiştir. Projede yer alan mevcut yönlendiriliş durumu da dikkate alınarak 1 adet mevcut durum senaryosu oluşturulmuştur. Ayrıca, NSEB konsepti kapsamında yenilenebilir enerji kullanımının binadaki payını artırmak amacıyla binanın tüm çatı alanına fotovoltaik paneller yerleştirilmiştir. Bu çalışmada yöntem olarak BIM-BEM yarı otomatik entegrasyonu seçilmiştir. BIM yazılımı olarak Autodesk Revit, ara yazılım olarak SketchUp Pro ve BEM yazılımı olarak ise EnergyPlus 9.5 kullanılmıştır. Çalışma kapsamında binanın enerji tüketimi hesaplanırken bina cephesine düşen güneş ışınımı miktarının yanında duvar, pencere, kapı vb yapı elemanlarının malzeme özellikleri ve ısı iletim katsayıları da parametre olarak dikkate alınmıştır. Yapılan enerji hesaplamalarında binada her katta yer alan 5 dairenin her biri birbirinden bağımsız tek bir termal bölge olarak tanımlanmıştır. Ayrıca her dairede 3 kişinin yaşadığı ve bu kişilerin belirli zaman aralıklarında evde oldukları varsayılmıştır. Yukarıdakilere ek olarak binada kullanılan elektrikli ekipmanlardan ve aydınlatmadan yayılan ısı enerjisi de hesaplamalara katılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, en az yıllık enerji ihtiyacı (yıllık enerji tüketimi) GGB (güney-güneybatı) yönü için bulunmuştur. En yüksek yıllık enerji gereksinimi, KKD (kuzey-kuzeydoğu) ve GGB (güney-güneybatı) yönleri için bulunmuştur. Fotovoltaik panellerle enerji üretimine bakıldığında ise en verimli yönün güney yönü, en az verimli yönün ise kuzey yönü olduğu sonucuna varılmıştır. Üretimin tüketimi karşılama oranları karşılaştırılarak enerji etkinliği ölçülmüştür. Buna göre, üretimin tüketimi karşılama oranının yaklaşık %15 olduğu kuzey yönü enerji verimliliği en düşük yön olarak belirlenmiştir. Öte yandan, yaklaşık %20 üretimin ihtiyacı karşılama oranı ile güney yönü optimum enerji verimli yön olarak belirlenmiştir. Genel olarak tüm sonuçlara bakıldığında optimum yönlendiriliş sıralaması şu şekilde elde edilmiştir: G (güney), GGD (güney-güneydoğu), GGB (güney-güneybatı), GB (güneybatı), GD (güneydoğu), GBB (güneybatı-batı), GDD (güneydoğu-doğu), B (batı), D (doğu), KBB (kuzeybatı-batı), KDD (kuzeydoğu-doğu), KB (kuzeybatı), KD (kuzeydoğu), KKB (kuzey-kuzeybatı), KKD (kuzey-kuzeydoğu) ve K (kuzey). Çalışma sonucunda elde edilen bulgulara göre yapı projelerinde BIM-BEM birlikte çalışabilirliği ile yapıların doğru yönlendirilmesiyle enerji verimliliğinin artırılabileceği ve temiz enerjiden ve güneş ışınımından daha fazla yararlanılabileceği görülmüştür. Bununla beraber, kentsel ölçekte çalışmalar yapılırken tüm binaların enerji verimliliği ilkesi de göz önünde bulundurularak yönlendirilmesiyle ülkesel bazda ciddi enerji tasarruflarının sağlanabileceği sonucuna varılmıştır. Bu doğrultuda çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm

(Graduate School, 2024-06-26) Yürekli, Onur ; Atik, Muhammed Enes ; 501211630 ; Geomatics Engineering

Effective warehouse management is crucial for firms to thrive in the global market by facilitating rapid stocking, processing, and delivery of goods while minimizing expenses and improving customer satisfaction. This thesis explores the use of Geographic Information Systems (GIS) and Genetic Algorithms (GA) to improve warehouse operations, such as planning, inventory management, and logistics. The literature study examines the development of warehouse optimization techniques, emphasizing advancements made by GIS and GA. Initially, fuzzy logic-based models enhanced operations by simulating and optimizing warehouse processes. The focus then shifted to improving layouts and order clustering algorithms to boost efficiency. GIS technology has become essential for real-time monitoring, path optimization, and strategic decision-making, enabling precise digital maps and insights into traffic patterns within warehouses. GAs apply natural selection principles to solve optimization issues like route planning and slotting by selecting, merging, and mutating solutions. In warehouse management, GAs enhance product arrangement (slotting) and determine optimal paths for order pickup and delivery. The methodology section details research techniques, data collection, and analysis processes. The warehouse floor layout is digitized using QGIS to create a comprehensive digital model. GA is used for route optimization, reducing travel time and operational expenses, while slotting optimization arranges products to minimize retrieval time and enhance efficiency. The implementation section presents a case study demonstrating the tangible use of GIS technologies in a real warehouse. Benefits include improved routing, reduced trip distances by over 40%, and enhanced productivity. An analysis of 21,020 work orders showed a 1,973.08-kilometer reduction in distance traveled and a 23.3% improvement in operational efficiency. The final section covers research findings and suggests future research. Integrating GIS with GA improves operational efficiency, reduces costs, and increases customer satisfaction. Future research should explore combining GIS with AI and ML for advanced spatial data processing and real-time decision-making. IoT devices can provide real-time warehouse condition reports, while advanced visualization techniques like 3D modeling and augmented reality offer dynamic views of layouts. In summary, combining GIS with GA enhances warehouse management efficiency, offering significant benefits such as increased operational efficiency, reduced expenses, and improved customer satisfaction. This study provides a comprehensive understanding of how spatial technologies can enhance operational effectiveness, encouraging the wider adoption of GIS in the industry.
Evaluation of grid based precipitation products over the Mediterranean region in Turkey

(Graduate School, 2022-02-08) Hişam, Enes ; Şeker, Dursun Zafer ; Danandeh Mehr, Ali ; 501191658 ; Geomatics Engineering

Precipitation is an important part of the hydrological and energy cycle, as well as a key input for many applications in hydrology, climatology, meteorology, weather forecasting, and socioeconomics. It is also a crucial factor to consider when evaluating the consequences of climate change at different spatial scales. As a result, precise precipitation estimation is critical for all the aforementioned applications. However, such accurate estimation is difficult due to the variability of precipitation throughout time and space. The main sources of precipitation data include rain gauge stations and weather radar stations as ground-based observations, as well as grid-based precipitation products. However, ground-based rainfall estimates lack spatial coverage, which is a significant issue for regional and global applications. In recent decades, considerable efforts have been undertaken to generate gridded precipitation products, resulting in a rise in the number of precipitation datasets at various spatial and temporal resolutions on a global or quasi-global scale. The key benefits of these products over ground-based stations (rain gauges and weather radars) are that they produce worldwide precipitation data with continuous and high spatial and temporal resolution, as well as public access to this data. Such information is especially important in developing countries or rural areas where weather radar or rain gauge data is scarce or of low quality. All gridded precipitation products, however, are subject to a number of errors, including sensor and algorithm faults. Furthermore, the precision of these products varies by place, season, climate, topography, and clouds. As a result, before applying gridded precipitation products in a specific location, a thorough and comprehensive assessment is necessary. In this study, an evaluation of six gridded precipitation products was performed over the Mediterranean region in Turkey from 2017 to 2021. The evaluation was performed at multiple temporal (monthly and annual) and spatial (grid and regional) scales. The precipitation data from the ground-based station (points) was upscaled to grids using Interpolation Weighting Average (IDW) and areal average techniques for the evaluation of the products at grid scale. To assess the gridded precipitation accuracy, 193 ground-based meteorolgical stations distributed through the study area were used. The products include (1) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) with 0.1° spatial resolution (2) Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) with 0.05° spatial resolution (3) Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks Cloud Classification System (PERSIANN CCS) with 0.04° spatial resolution (4) Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks - Dynamic Infrared Rain Rate near real-time (PDIR-Now) with 0.04° spatial resolution (5) PERSIANN- Climate Data Record (PERSIANN CDR) with 0.25° spatial resolution (6) ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) with 0.25° spatial resolution. The results showed that at all spatial and temporal scales, CHIRPS, PERSIANN CDR, ERA5, and IMERG perform close to each other and better than PERSIANN CCS and PDIR. At all spatial and temporal scales, all products showed overestimation bias for low precipitation events whereas underestimation bias for heavy rainfall events. Except for PDIR, which showed an overestimation trend at both a monthly regional and annual grid scale for high precipitation occurrences. However, when compared to severe rainfall events, the performance of all products is better at low and moderate precipitation events. Therefore, the performance of the products was better in summer and spring months (March to October) than those of winter (December to February). At all spatial and temporal scales, CHIRPS, PERSIANN CDR, ERA5, and IMERG all perform similarly to each other and better than PERSIANN CCS and PDIR. So, after using some bias correction techniques, all four products could be promising to use as a complement to rain gauge stations for hydrological and environmental purposes in Turkey's Mediterranean region. However, taking into account the uncertainties of their data, PERSIANN CCS and PDIR could be employed for applications that require real-time precipitation data.
Evaluation of the variable infiltration capacity (VIC) model for hydrological simulation using remote sensing observations in the western Black Sea basin

(Graduate School, 2023-05-18) Alfaloji, Motasem A.E. ; Şeker, Dursun Zafer ; 501191652 ; Geomatics Engineering

This research presents an in-depth analysis and evaluation of the Variable Infiltration Capacity (VIC) model's performance in simulating hydrological processes and assessing the potential impacts of climate change on water resources management in the Batı Karadeniz basin. By calculating water supply and demand, the study area, characterized by diverse climatic, physiographic, and land use conditions, offers a unique opportunity to explore the VIC model's applicability for water resource management across a wide range of hydrological settings. A popular hydrological model that replicates the water and energy balances of the land surface is the VIC model. It is particularly helpful for anticipating the effects of climate change on water resources and recreating the hydrological cycle in vast river basins. Key processes including precipitation, evapotranspiration, infiltration, surface runoff, and subsurface flow are all represented in the model. It also takes into account aspects of the land's surface such topography, soil type, vegetation cover, and land usage. The VIC model has been used in a number of studies, including those that monitor and predict droughts, forecast floods, and manage water resources. The Kizilirmak, Yesilirmak, and Coruh rivers are only a few of the significant rivers that flow through Turkey's northern Karadeniz Basin. The area has a humid climate with a lot of precipitation, but it also frequently experiences floods and droughts. The Karadeniz Basin is essential to the support of numerous economic activities, including agriculture, industry, and energy generation, because of its abundant water supplies. A thorough comprehension of the hydrological processes taking place in the Karadeniz Basin, including interactions between surface and groundwater, water quality, and water usage patterns, is necessary for effective management of the basin's waterresources. The effects of climate change on the area's water supplies must also be taken into account, and suitable adaption measures must be found. The VIC model was used in this study to evaluate the management of water resources in Turkey's Karadeniz Basin. A trusted hydrological model that mimics the water and energy balances of the land surface is called the VIC model. Key hydrological variables such as precipitation, evapotranspiration, runoff, and baseflow were simulated using the model. To find patterns and trends in water availability across the basin, these variables were studied. Important water resources management factors, such as water supply, water demand, and water deficit, were calculated using the VIC model's findings. The water demand was calculated by analyzing the water needs of various industries, including agriculture, industry, and home usage, while the water supply was predicted based on the simulated precipitation and runoff values. The region's overall water scarcity status was determined by calculating the water deficit as the difference between water supply and demand. The study identified monthly and seasonal fluctuations in precipitation by analyzing the Batı Karadeniz Basin's rainfall patterns from 2016 to 2021. The findings indicated that August 2020 had the lowest monthly precipitation and May 2018 had the highest. The study also discovered a seasonal pattern, with spring and early summer seeing higher precipitation and late summer seeing reduced precipitation. Precipitation patterns during the winter months were unpredictable. The study emphasizes how these precipitation patterns affect how water resources are managed in the basin since their unpredictability can have an impact on how much water is available for both environmental and human demands. The study underscores how crucial it is to take climate uncertainties into account for long-term planning and managing the region's water resources. The Batı Karadeniz Basin's evapotranspiration patterns were examined from 2016 to 2021, and the study identified distinct seasonal changes. The highest monthly evapotranspiration value was recorded in July 2020, while the lowest was recorded in December 2018. Evapotranspiration was higher in warmer months and lower in colder months. Interannual variability was also evident in the data, which may have been brought on by changes in vegetation cover, temperature, and solar radiation. In order to manage the region's water resources and handle issues with water shortages, it is essential to understand the patterns of evapotranspiration. The Batı Karadeniz Basin's runoff and baseflow patterns were examined from 2016 to 2021, and it was discovered that variables including precipitation, temperature, and land use can have an impact on seasonal and interannual variability. Due to heavy rain and snowmelt in the spring, runoff values peaked, with summer months having the lowest levels. Baseflow displayed a more complicated pattern, with maxima occurring in the winter and spring months and highlighting the effect of elements like groundwater recharge and soil moisture. The hydrological processes in the basin were influenced by variables like temperature and precipitation, which resulted in large year-to-year changes in both runoff and baseflow levels. For the region's water resources to be managed effectively, it is essential to comprehend the trends and variations in runoff and baseflow. The Batı Karadeniz Basin's water supply and demand were calculated for this study between 2016 and 2021 using the VIC model. The study discovered discernible seasonal fluctuations in water supply and demand, with greater levels in the spring and early summer and lower levels in the late summer and fall. The study also calculated the monthly water deficit, which varied significantly throughout the course of the study period, with water surpluses in some months and shortages in others. In order to address changes in the water deficit and offer a stable supply of water to fulfill demand, the study underlines the significance of good water resource management. The Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) technique is used for calibration, which helps to align model predictions with actual data. The calibration error statistics are computed using the root mean square error (RMSE), bias, and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). For the AKSU station and the Afatlar station, the VIC model's calibration in this investigation took place across 5,000 and 10,000 iterations, respectively. With minor seasonal changes in performance, the calibration enhanced the model's ability to simulate the hydrological dynamics of the Batı Karadeniz Basin. Snowmelt processes, precipitation patterns, and other hydrological processes all have an impact on the model's performance. The VIC model's discharge forecasts for the Batı Karadeniz Basin require further study and model improvement.
Filling the data gap between grace and grace follow-on missions using deep learning algorithms

(Graduate School, 2022) Keleş, Merve ; Akyılmaz, Orhan ; 709316 ; Geomatics Engineering Programme

The main purpose of GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) satellites, which was launched on 17 March, 2002, is to monitor the changing gravity field of the Earth due to mass changes in the hydrosphere, cryosphere and ocean then record all the data on a monthly basis. GRACE satellites provide the dynamics of terestrial water storage anomalies (TWSA) on a global scale with very high accuracy, both spatially and temporally. These data are used in sustainable water resources management, hydrologic and climatic studies. The mission of the GRACE satellites ended on 17 October, 2017 due to battery problems. Thereupon, the GRACE-Follow on (GRACE-FO) was launched with the same mission. To that end, there was an 11-months data gap between GRACE and GRACE-FO. It is predicted that such a data gap in the TWSA time series will lead to significant bias and uncertainties in the model predictions. This study covers the period between December 2013 and December 2020. In the study process, besides the data gap between two missions, there is also 12-months data gap due to technical reasons. As a result of this study, a total of 23 months of data was filled by using deep learning (DL) algorithms. As input data, ERA5-Land driver data which include monthly temperature, precipitation, cumulative water storage changes and ERA5L-derived TWSA were used. As an additional input, long wavelet of the gravitational signal derived from SWARM TWSA were used. All data used in the study were temporally rescaled monthly and spatially at 1°x1° resolution before deep learning process. The L2 data obtained from the SWARM satellite was not used directly, but was first subjected to corrections applied as in CSR mascon solutions (degree 1 correction, C20/C30 and GIA corrections). SWARM Sh (Spherical Harmonic) models truncated at degree and order 12. Then, Gaussian smoothing filter with a radius of 1000 km was applied to reduce the noise in the recovered SWARM-derived TWSA. In this study, it is aimed to fill the data gap by using three different Deep Learning (DL) algorithms, namely, Convolutional Nural Network (CNN), Deep Convolutional Autoencoders (DCAE) and Bayesian Convolutional Neural Network (BCNN). The time period covering the study is 84 months, including gaps (December, 2013 - December, 2020). The mascon solutions are available for 61 months within the study period. 13 months randomly selected from the available mascon solutions were used for the test and the remaining 48 months were used for training the DL models. Finally, totally 23 months of TWSA data gap was successfully filled using DL algorithms.
Fotogrametri ve LIDAR tekniği ile üretilen nokta bulutlarının makine öğrenmesi ile sınıflandırılması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Özcan, Kübra ; Duran, Zaide ; 706906 ; Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı

Günümüzde veri elde etmek çok önemli bir konu olup, veri elde etmek için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Çeşitli veri oluşturma yöntemleri yanında bu verilerden bilgi edinme ve bu bilgileri değerlendirme süreci her zaman kendini güncel tutan bir araştırma konusudur. Verilerden bilgi edinme sürecinde sıklıkla makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Tez çalışması kapsamında, veri oluşturma denince akla ilk gelen yöntemlerden biri olan hava fotogrametrisi ve LIDAR teknolojisi ile tarama yöntemi kullanılmıştır. İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa Kampüsünde aynı bölgede yapılan uçuş ve taramalar ile iki farklı nokta bulutu elde edilmiştir. Elde edilen bu nokta bulutları Cloud Compare programı ile yapı, sık ağaçlık alan, yüzey ve seyrek bitki örtüsü olmak üzere dört farklı sınıfa ayrılarak veri setleri oluşturulmuştur. Veri setlerinin geometrik özellikleri hesaplanarak; LIDAR teknolojisi ile elde veri setinde 22 öznitelik ile çalışılmış, hava fotogrametrisi yöntemi ile elde edilen veri setinde 22 öznitelik bilgisine ek olarak renk bilgisi eklenerek (RGB) 25 farklı öznitelik ile çalışma yürütülmüştür. Oluşturulan bu veri setleri, Python programlama ile makine öğrenmesi veri ön işleme adımları gerçekleştirilmiştir. Veri setleri dokuz farklı makine öğrenmesi algoritması ile kontrollü sınıflandırılmış ve algoritmalar doğruluk, kesinlik, hassaslık, F1 ölçütü ve algoritmanın sınıflandırma yapmak için harcadığı zaman bakımından karşılaştırılmıştır. Veri setlerinde karşılaştırılan algoritmalar şunlardır: rastgele orman (random forest (RF)), karar ağaçları (decision tree (DCT)), k-en yakın komşuluk (k-nearest neighbors (KNN)), çok katmanlı algılayıcı (multi-layer perceptron (MLP)), lojistik regresyon (logistic regression (LR)), gaussian naive bayes (GNB), doğrusal diskrimant analizi (lineer discriminant analysis (LDA)), yükseltme algoritması (ada boost classifier (ADB)) ve destek vektör makinesi (support vector machine (SVM)) algoritmalarıdır. Sonuç olarak, LIDAR teknolojisi ile elde edilen nokta bulutunun verilerine göre, en yüksek doğruluğu sağlayan algoritma 0,931 doğruluk değeri ile MLP algoritmasıdır. Algoritmanın kesinlik, duyarlılık ve F1 ölçütü bakımından performansı sırasıyla 0,931; 0,931; 0,931'dir. İkinci sırada 0,916 doğruluk elde ederek RF algoritması, üçüncü sırada ise 0,896 doğruluk ile DCT algoritması gelmektedir. En düşük performansa sahip olan algoritma ise GNB algoritmasıdır. Algoritmanın doğruluk, kesinlik, hassaslık ve F1 ölçütü performansı sırasıyla 0,481; 0,641; 0,485; 0,552' dir. LIDAR teknolojisi ile elde edilen nokta bulutunun değerlendirilmesine benzer olarak hava fotogrametrisi ile elde edilen nokta bulutunda en iyi performansı sağlayan algoritma 0,996 doğruluk değeri ile MLP algoritmasıdır. Kesinlik, hassaslık ve F1 ölçütü bakımından değeri sırasıyla 0,996; 0,996; 0,996' dır. İkinci sırada 0,995 doğruluk değeri ile RF algoritması üçüncü olarak da KNN algoritması gelmektedir. Dokuzuncu sırada 0,775 doğruluk değerini elde ederek GNB algoritması gelmektedir. GNB algoritmasının kesinlik, hassaslık ve F1 ölçütü sırasıyla 0,807; 0,774; 0,790 değerleridir. Veri setlerinin sınıflandırılmasında algoritmalar sınıflandırma süreleri bakımından da değerlendirilmiştir. En hızlı sonuç üreten algoritma KNN algoritması iken en uzun sonuç üreten algoritma SVM algoritması olarak belirlenmiştir.

Gözat

Başlık ile LEE- Geomatik Mühendisliği-Yüksek Lisans'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri