LEE- Geomatik Mühendisliği-Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/19291

Gözat

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.
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.
Exploring the cognitive processes of map users employing eye tracking and EEG

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Keskin, Merve ; Doğru, Ahmet Özgür ; De Maeyer, Philippe ; 656904 ; Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Understanding how our brain copes with complex visual information is a challenge for both cognitive psychology and cartography. If we pursue to design better and usable maps, we require building a better knowledge on the cognitive processes of map users. This thesis aims to contribute to the understanding of the cognitive processes of a group of map users in learning, acquiring and remembering information presented via digital 2D static maps. To be able to gain insight into the users' behaviors while they interact with maps, eye tracking (ET) and electroencephalogram (EEG) are enabled as synchronized data collection methods due to them being non-invasive and capturing direct responses of cognitive activities. Therefore, the preliminary goal of the research is to evaluate the use of ET and EEG for cartographic usability and spatial cognition research considering the technical and methodological aspects of this synchronization, also the limitations, possibilities and the contribution of EEG in the domain of cartography. The technical concerns refer to (i) the synchronization of ET and EEG recording systems, their accuracy and quality, and (ii) numerous processing steps (i.e. preprocessing, the alignment of the collected ET and EEG data, removal of non-cerebral activities from EEG data, segmentation and re-referencing). The methodological issues are situated in many aspects of the experimental design and its set-up, which includes identifying the research goals, participants, task and stimuli, psychological measures to use, evaluation methods and possible analyses of the collected data. These issues are pinpointed with respect to the existing literature, knowledge obtained from domain experts and hands-on experience in the neuro-lab. The fundamental object of the thesis is to investigate on the traditional expert-novice paradigm as expertise being one of the individual characteristics that influences the users' performance on map-learning tasks. Since maps are widely used by both experts and novices, to study their differences in spatial cognition enables us to determine how to use this input to enhance the map design leveraging the map users' cognitive abilities. Therefore, our main research questions are: 'Do map learning strategies of experts and novices differ? How does the cognitive load vary between expert and novices?' In this context, we conducted two mixed-methods user experiments focusing on the cognitive strategies of a group of expert and novice map users and investigated their spatial memory capabilities through cognitive load measurements. First experiment had a simple design and an exploratory characteristic, since we would initially assure that the eye tracking and EEG synchronization is of sufficient quality to explore users' cognitive behaviors towards map stimuli. Accordingly, it consisted of single trials and participants were instructed to study the main structuring elements of a map stimulus (i.e. roads, settlements, hydrography, and green areas) without any time constraints in order to draw a sketch map afterwards. On the one hand, the performance of the participants was assessed based on the order with which the objects were drawn on the digital sketch maps and the influence of a subset of visual variables (i.e. presence & location, size, shape, color). On the other hand, trial durations and eye tracking statistics such as the average duration of fixations, and number of fixations per seconds were compared. Moreover, selected AoIs, which represent the main structuring elements of the map stimulus, were explored to gain a deeper insight on visual behavior of map users. Based on the evaluation of the drawing order, we observed that experts and males drew roads first whereas; novices and females focused more on hydrographic object. According to the assessment of drawn elements, no significant differences emerged between neither experts and novices, nor females and males for the retrieval of spatial information presented on 2D maps with a simple design and content. The differences in trial durations between novices and experts were not statistically significant while both studying and drawing. Similarly, no significant difference occurred between female and male participants for either studying or drawing. Eye tracking metrics also supported these findings. For average duration of fixation, there was found no significant difference between experts and novices, as well as between females and males. Similarly, no significant differences were found for the mean number of fixation. Furthermore, based on results of time to first fixation, dwell time, fixation count, the number of fixations per second, average fixation duration for selected AoIs, the larger AoIs were gazed at earliest and the dwell times for such objects were much longer compared to those for other AoIs. The linear features were easier to learn and remember, although the viewer did not pay much attention. Longer average fixation durations for a specific AoI indicated that the chances were higher to remember that object. The objects that were absent on the sketch map received the shortest fixation durations during the study phase. However, longer fixation durations may also indicate participants' difficulty to recognize the information in the map stimulus. Regarding to the EEG Frontal Alpha Asymmetry calculations, both user groups showed greater relative right frontal activation, which is in association with the less attentional, and focus performance. The difference between experts and novices was not significant, similar to the eye tracking results. On the contrary, alpha power averaged across all electrodes demonstrated that the novices exhibited significantly lower alpha power, indicating a higher cognitive load. On the contrary, in Experiment 2, a complex and more structured approach was followed as a result of learning from the previous experiment and collaborating with the domain experts. This experiment contained a larger number of stimuli were used to study the effect of task difficulty (i.e. easy, moderate, hard) on the retrieval of map-related information. Next to the reaction time and success rate, we used fixation and saccade related eye tracking metrics (i.e., average fixation duration, the number of fixations per second, saccade amplitude and saccade velocity), and the event-related changes in EEG power spectral density (PSD) for alpha and theta frequency bands to identify the cognitive load. While fixation metrics and the qualitative analysis of the randomly selected focus/heat maps summarizing the participants' fixation behaviors indicated no statistically significant difference between experts and novices, saccade metrics proved the otherwise. EEG power spectrum analysis, on the other side, suggested an increase in theta power (i.e. event-related synchronization) and a decrease in alpha power (except moderate tasks) (i.e. event-related desynchronization) at all difficulty levels of the task for both experts and novices, which is an indicator of cognitive load. Although no significant difference emerged between two groups, we found a significant difference in their overall performances when the participants were classified as good and relatively bad learners. Triangulating EEG results with the recorded eye tracking data and the qualitative analysis of randomly selected focus maps indeed provided a detailed insight on the differences of the individuals' cognitive processes during this spatial memory task. The qualitative analysis with the 10 randomly selected focus/heat maps provided a general overview of the participants' attentional behavior towards the map elements of interest and the similarities related to their map learning strategies. However, for measurable results, we selected one map stimulus and drew AoIs around key elements of maps (i.e. green areas, water bodies, major rivers and roads, road junctions) to analyze the attention distribution of the participants using average fixation duration, time to first fixation and the number of map objects covered within AoIs. Although the results are preliminary, we found out that the eye scans through linear objects and fixates/focuses on the polygon objects. The location of the map elements is more influential on the participants' gaze behavior compared to its size. The fixation durations within the (relevant) AoIs did not depend on the task difficulty. Additionally, our analysis showed that the GL experienced the least cognitive and this finding supports the evaluation of the participants by classifying them as "good learners and bad learners" during the usability tests of maps designed for general users with basic map learning tasks. In order to increase the understandability and usability of cartographic products, the results of this research can be used as guiding experiences in production processes where design methods that minimize the factors that negatively affect user perception (e.g. exaggeration, reduction of emphasis, utilizing the visualization elements to increase visual extraction such as grids).
Kuzeydoğu Akdeniz bölgesindeki diri fayların kinematiğinin GPS gözlemleri ve elastik yarı uzaysal yer değiştirme modeli ile belirlenmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-06-01) Özkan, Ali ; Yavaşoğlu, Hasan Hakan ; 501092603 ; Geomatik Mühendisliği

Türkiye'nin en önemli neotektonik ve sismojenik yapılarından birisi olan sol yanal doğrultu atımlı Doğu Anadolu Fay Zonu (DAFZ) Erzincan'ın doğusunda Karlıova'dan başlayarak Hatay'a kadar uzanan ve daha güneyde Ölü Deniz Fayı ile birleşen aktif bir fay zonudur. Arabistan ve Afrika plakalarının kuzeye doğru farklı hızlardaki bağıl hareketleri, Bitlis-Zagros Bindirme Kuşağı boyunca gelişen kıta-kıta birleşmesi ve Anadolu plakasının batıya kaçışına bağlı olarak DAFZ üzerinde ve çevresinde önemli sismik aktiviteler meydana gelmektedir. DAFZ'nin güneyinde Kahramanmaraş üçlü kavşak noktası ile Hatay üçlü kavşak noktası arasındaki Karasu Fayı (KF) ile Kıbrıs Yayı'nın etkisi altındaki Toprakkale, Yumurtalık, Karataş-Osmaniye (KOF) Fayları Kuzeydoğu Akdeniz bölgesinin karmaşık tektonik yapısı içerisinde yer alan depremsellik açısından önemli fay segmentleridir. Bu faylar 2012 ve 2018 yıllarında güncellenen Türkiye Diri Fay Haritasında diri fay sınıfında değerlendirilmiştir. Buna karşın bölgedeki diri fayların kinematiğini araştırmak için yapılan jeodezik çalışmaların sınırlı kalması bu fayların davranışlarının anlaşılmasını ve deprem potansiyellerinin ortaya konulmasını güçleştirmektedir. Bu nedenle, söz konusu diri faylara ait güncel kayma hızları ve kilitlenme derinlikleri gibi fay kinematiğini yansıtan parametrelerin jeodezik yöntemler kullanılarak yüksek doğrulukla belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla kullanılan en etkin yöntem fayların geometrisine ve karakteristiğine uygun olarak tesis edilmiş jeodezik ağlar üzerindeki sürekli istasyon ve kampanya noktalarında GPS gözlemleri gerçekleştirmektir. Bu doktora tez çalışmasında, Kuzeydoğu Akdeniz bölgesinde büyük deprem üretme potansiyeli yüksek diri faylar geniş bir jeodezik ağ kullanılarak izlenmiş ve toplanan GPS verilerinin modellenmesi sonucunda blokların dönme hızları, fay kayma hızları, fay kilitlenme derinlikleri ile blok içi yamulma hızları yüksek doğruluk ve uzaysal çözünürlükle belirlenmiştir. Bu amaçla, uygun geometri ve dağılım dikkate alınarak kampanya GPS gözlem noktaları ile sürekli GPS istasyonlarından (TUSAGA-Aktif ve kamu kurumlarına ait CORS ağlarının istasyonları) oluşan geniş bir jeodezik ağ tasarlanmıştır. Bu spesifik gözlem ağı, aynı zamanda bünyesinde Kuzeydoğu Akdeniz bölgesinde gerinim biriktiren önemli diri fayları dik kesen profiller barındırmaktadır. Bu profiller yardımıyla söz konusu diri fayların kinematik özellikleri hakkında önemli bulgulara ulaşılmıştır. GPS verilerinin GAMIT/GLOBK yazılımı ile işlenmesi neticesinde çalışma bölgesi ve civarı için kampanya gözlem noktaları ve sürekli GPS istasyonlarının ITRF2008 datumunda tanımlandığı güncel GPS hız alanı elde edilmiştir. Bu GPS hız alanının literatürdeki diğer hız alanı çözümleri ile entegrasyonu sağlanarak ITRF2000 referans sisteminde Avrasya levhası sabit bütünleşik bir yatay GPS hız alanı tanımlanmıştır. Hız alanı çözümlerinin ortak bir referans sisteminde birleştirilebilmesi için 6 parametereli (3 öteleme ve 3 dönüklük) bir dönüşüm modeli kurulmuştur. Ayrıca, literatürdeki çalışmalarından derlenen Euler kutup parametrelerine bağlı olarak Arabistan levhası sabit GPS hız alanı üretilmiş ve böylece blok modelleme için uygun bir veri seti oluşturulmuştur. Bu çalışmada diri fayların kinematik özelliklerinin blok modeller ile tanımlanabilmesi için TDEFNODE yazılımından yararlanılmıştır. Blok modellemede, en basit geometriden daha karmaşık olana doğru, veri ile uyumlu blok modelin test edilmesine dayalı bir strateji benimsenmiştir. Buna göre, Kuzeydoğu Akdeniz bölgesindeki diri fayların kinematik özelliklerini araştırmak için belirli bir model alanında 5 bloktan oluşan bir blok model tanımlanmıştır. Blok modellemeye ilişkin izlenen adımlar ve elde edilen sonuçlar detaylı olarak açıklanmıştır. Blok modelleme sonuçları ve fay uzunluklarına bağlı olarak faylar üzerindeki gerinim birikimleri ve olası deprem büyüklükleri hesaplanmıştır. Doğu Anadolu Fayı'nın Gölbaşı-Türkoğlu segmenti üzerinde 1114 depreminin (M ≥7.8) ardından başlayan gerinim birikimi ~6.8 metre olarak belirlenmiştir ve 7.2 ile 7.6 büyüklüklerinde olası depremlere yol açabileceği tahmin edilmektedir. 1513 depremi (M ~7.4) sonrasında Karataş-Osmaniye Fayı'nda başlayan deformasyonun büyüklüğü günümüzde fayın farklı bölgelerinde ~1.3-2.1 metre değerlerine ulaşmıştır ve bu bölgelerde 6.8 ile 7.2 büyüklükleri arasında olası depremlere neden olabileceği değerlendirilmektedir. Karasu Fayı üzerinde ise 1822 (M 7.4) ve 1872 (M 7.2) depremleri göz önünde bulundurulduğunda ~0.4-0.6 metre gerinim birikiminin büyüklüğü 6.6-7.2 aralığında olası depremlere neden olabileceği öngörülmektedir. Bu doktora tez çalışması sonucunda Kuzeydoğu Akdeniz bölgesindeki önemli diri fayların sahip olduğu büyük ölçekli deprem oluşturma potansiyeli ortaya konulmuştur ve tez çıktılarının ulusal deprem eylem planları, sismik risk analizleri, deprem hasar tahmin çalışmaları ile kentsel dönüşüm planlarına katkılar sunması beklenmektedir.
Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-10-01) Kuçak, Ramazan Alper ; Erol, Serdar ; 501152611 ; Geomatik Mühendisliği

Nokta bulutlarının birleştirilmesi geomatik, makine, inşaat mühendisliği ve mimarlık disiplinlerinin uygulama alanları için çok büyük bir öneme sahiptir. Nesnelerin bir bütün olarak veya nesneler üzerindeki detayların daha gerçekçi olarak modellenebilmesi için farklı konumlardan veya farklı çözünürlüklü tarayıcılardan elde edilen nokta bulutlarının birleştirilmesi gerekmektedir. Günümüzde kültürel mirasların dokümantasyonu, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) veya 3B şehir modelleme gibi birçok alanda nokta bulutları yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu alanlarda, nokta bulutları kullanılarak gerçekleştirilecek çalışmalarda, doğruluğu yüksek nokta bulutları ile çalışmak, 3B modelleme çalışmaları için oldukça önemlidir. Nokta bulutlarının modellenmesinde fazla sayıda nokta bulutu verilerinden ziyade; verinin modellenebilmesi için yeterli olacak nokta bulutunun ve yüksek doğrulukta noktaların kullanılması çok daha önemlidir. Bu sebeple, modelleme için kullanılacak nokta bulutu verisi için öncelikle bilinmesi gereken, verinin bütünlüğünün ve doğruluğunun araştırılması olmalıdır. Veri bütünlüğünü ve doğruluğunu artırmak için de, ya verinin çözünürlüğü artırılmalıdır, ya da gerektiği durumlarda doğruluk analizleri yapılmalıdır. Elde edilen sonuçlara göre de nokta bulutlarını birleştirme ve enterpolasyon işlemlerinin yapılması daha doğru çalışmaların yapılmasının önünü açacaktır. Doğruluğun ya da çözünürlüğün önemli olduğu nokta bulutu modelleme çalışmalarında, verinin analizleri yapıldıktan sonra; mevcut nokta bulutunun doğruluk ve çözünürlük açısından yeterli olduğu düşünülüyor ise birleştirme ya da modelleme aşamalarına geçilebilir. Fakat, mevcut nokta bulutunda istenilen yüzey verisi eksikse veya nokta bulutu yeterli doğruluk ve çözünürlüğe sahip değil ise; mevcut nokta bulutundan daha yüksek doğruluklu bir nokta bulutu üretip mevcut sisteme entegre etmek; üç boyutlu (3B) yüzeyler için yapılacak enterpolasyon ya da modelleme işlemleri için daha doğru bir yaklaşım olacaktır. Bu tez çalışmasında; farklı veya aynı sistemlerden üretilen 3B nokta bulutlarının otomatik olarak birleştirilmesi ve böylece objelerin 3B modellerinin hassas olarak oluşturulması amaçlanmaktadır. Böylece 3B modelleme çalışmalarında daha doğru modellerin üretilmesi ve enterpolasyon ile yüzey geçirme işlemlerinin daha hassas olarak elde edilebilmesine bir katkı sağlanması hedeflenmektedir. Nokta bulutlarının birleştirme işlemi üç aşamadan oluşmaktadır: Öncelikle, nokta bulutları içerisindeki anahtar noktaların bulunması, tanımlanması ve nokta bulutları arasında eşlenmesi gerekmektedir. Daha sonra, elde edilen eşlenik noktalar yardımıyla nokta bulutlarının ilk hizalaması yapılır ve son olarak hassas birleştirme işlemine geçilir. İlk birleştirme işlemi, nokta bulutlarının kabaca hizalanması için tercih edilir ve ayrıca hassas birleştirme işlemi de etkili bir ilk hizalama ile başlamaktadır. Anahtar nokta belirleme ve tanımlama algoritmaları genellikle resim-görüntü tabanlı (RGB) veriler ile çalışmaktadır, sadece XYZ kartezyen koordinatları kullanan çok az sayıda anahtar nokta belirleme ve tanımlama algoritması bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, nokta bulutlarının ilk hizalanması ve tam birleştirilmesi için, yeni bir otomatik anahtar nokta tanımlama ve eşleştirme yaklaşımı önerilmiştir. Burada sunulan yeni yaklaşım, intensity (Lazerin yüzeyden yansıma enerjisi) ya da RGB gibi yansıtım değerleri ile değil, sadece XYZ koordinatlarına sahip herhangi bir nokta bulutu için uygulanabilmektedir. Çalışmada, öncül birleştirme için burada önerilen otomatik anahtar nokta tanımlama ve eşleme yaklaşımı uygulanmıştır ve sonrasında ise, dönüşüm parametrelerinin tahmini için 3B Helmert Benzerlik Dönüşümü kullanılmıştır. Ayrıca nokta bulutlarının tam birleştirilmesi için İteratif En Yakın Nokta (İEYN) Algoritması kullanılmıştır. Dönüşüm parametrelerinin tahmini, ilk birleştirmeye başlamak için en kritik aşamadır. Bu çalışmada önerilen otomatik tanımlama ve eşleme algoritmasında, birleştirilecek her nokta bulutu öncelikle uygun eğriliklere göre filtrelenmiştir. Ardından, her nokta bulutu için elde edilen anahtar noktalar kendi aralarındaki açı kosinüs ve mesafe değerlerine göre tanımlanmıştır. Sonrasında, her nokta bulutunda tanımlanan anahtar noktalar karşılıklı olarak birbirleriyle eşlenmiştir. Elde edilen eşlenik noktalar yardımıyla nokta bulutlarının İEYN öncesi ilk hizalaması için 3B Benzerlik Dönüşümü parametrelerinin hesaplanmasında büyük açılı ve küçük açılı Gauss-Markov ve Gauss-Helmert dengeleme modelleri kullanılmıştır. Ayrıca, ilk hizalama için dönüşüm parametrelerinin hesaplanması aşamasında, eşlenik noktalar eğrilik değerlerine göre gruplara ayrılmış ve ölçü gruplarının öncül varyans değerleri, Varyans Bileşen Tahmini (VBT) uygulanarak belirlenmiş ve daha sonra İEYN ile hassas birleştirme gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında önerilen algoritmayı literatürdeki diğer yöntemlerle karşılaştırmak için, 3 farklı veri seti kullanılmıştır. İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Ayazağa Kampüsü'nde yer alan Yılmaz Akdoruk Öğrenci Yurdunun tüm cepheleri Riegl VMX 450 LiDAR Sistemi ve Leica C10 yersel lazer tarayıcı ile taranmıştır. İki farklı tarama sisteminden elde edilen bina ön cephesine ait yersel statik ve mobil LiDAR verileri üzerinde, önerilen yöntem uygulanarak iki farklı lazer tarama verisi birleştirilmiştir. Diğer veri setleri ise, küçük nesnelerin modellenmesi ve endüstriyel amaçlı ölçmelerde de çok sık kullanılan lazer tarayıcılardan elde edilen "Aristo heykeli" ve "Stanford Tavşan" verileridir. Tavşan verisi, Stanford Üniversitesi Bilgisayar Grafik Laboratuvarına ait bir "Cyberware 3030 MS" tarayıcı ile taranan Stanford Modeli olarak bilinir. Stanford Tavşan verileri genellikle literatürdeki anahtar nokta eşleştirme algoritmaları için örnek bir model olarak kullanılır. Aristo heykeli ise İTÜ Geomatik Mühendisliği Ölçme laboratuvarında, "Next Engine 3D Ultra HD" tarayıcı ile taranmış nokta bulutu verisidir. Bu nesnelere ait lazer tarama verileri de önerilen algoritma uygulanarak birleştirilmiş ve 3B modeller elde edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem algoritmik olarak gerçeklenmiş, bahsedilen veri setlerinde uygulanmış ve bu yöntemin eksik ve üstün yönlerini ortaya çıkarmak için literatürde mevcut olarak kullanılan anahtar nokta tanımlama ve eşleme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada kullanılan yöntemler; 3B dönüşümün doğruluğu, dönüşüm parametrelerinin Ortalama Hata (OH) değerleri ve İEYN algoritmasının ilk ve son OH değerlerine göre değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen karşılaştırmalı analizler sonucunda, önerilen algoritma ile daha iyi OH değerlerine ulaşılırken, diğer algoritmalarda da (ISS+PFH ve LSP+PFH) anlamlı OH değerlerine ulaşılmıştır. Fakat bazı verilerde diğer algoritmalar ile eşlenik nokta bulunamadığından, İEYN algoritması için anlamlı bir sonuç gözlemlenememiştir. Kullanılan veriler ve karşılaştırılan yöntemlere göre, önerilen algoritma daha iyi bir ilk hizalama sonucu verdiği için, İEYN uygulandıktan sonra daha başarılı modeller oluşturulmuştur. Bu çalışmada, önerilen yöntemin, otomatik nokta eşleme literatürüne katkısı, uygulamalar ve farklı veri tipleri kullanılarak irdelenmiştir, daha doğru ve hassas 3B modellerin üretilebilmesine sağladığı katkı görülmüştür.
Social media data valuation model for disaster incidence mapping

(Graduate School, 2020-10-16) Gülnerman Genç, Ayşe Giz ; Karaman, Himmet ; 501142609 ; Geomathic Engineering ; Geomatik Mühendisliği

Social Media is a new age of data sources that emerged in the last decade. Users who have diverse different motivations (such as; entertainment, communicating or promoting) sign up the platforms worldwide. Currently, there is 3.5 billion active social media account worldwide. This growing number of account holders are accepted as human sensors that provide information about their environment. Unlike the traditional sensors, these human sensors have no certainty in their capacity to sense and share the information. In addition, the data provided by human sensors is unstructured. Still, social media is an invaluable data source for studies, especially that require continuous and real-time data widely. Currently, the data is widely used for politics, marketing, and most importantly in crisis management. In this thesis, social media data is assessed for incidence mapping during or shortly after a disaster with the motivation of increasing resilience to the expected major earthquake in Istanbul. The disaster management cycle has four phases as response, recovery, mitigation, and preparation. In the response phase, having real-time data from the affected area is important to properly allocate the resources. The conventional mapping technologies such as remote sensing and photogrammetry have the capacity of detecting the occurrence of a natural hazard however they are not eligible for information retrieval about the impacts of the natural hazards on human life such as emotions, opinions, and emergency situations. At this point, social media become forward as an immediate data source for incidence mapping during the response time of a disaster. Incidence mapping for resources management requires fine-grained data analyses. However, the uncertainty in data capacity, questions in the reliability of chosen techniques for pre-processing, and data bias are the key obstacles to the fine-grained analyses with the use of social media data. In this thesis, social media data is evaluated in terms of these key obstacles for Istanbul City since the data varies to the area that belongs to depending on its own human sensors. The main objective of this thesis is the determination of social media data potential for its use during the response phase of disaster management. There are three sub-objectives in order to reach the main objective; revealing the adequacy of the data for incidence mapping, adapting the pre-processing steps to Turkish language and questioning the reliability of the used filtering and classifying techniques with the quantification of its impacts on mapping, and investigating the intrinsic quality of the data (such as anomalies, trends, and biases) for the further interpretation of the incidence maps. The thesis is composed of three papers tackling these three objectives. Istanbul City is determined as the case area of each paper. In the first paper, the capacity of social media data to detect incidences in a fine-grained spatiotemporal perspective is investigated. For the case, the coup attempt data georeferenced within Istanbul city boundary is used and a series of incidences by the hour is mapped with the hotspots. According to that study, it is revealed that social media data has the capacity to identify an incidence with a fine-grain spatiotemporal resolution. In the second paper, the reliability of the chosen techniques for pre-processing and filtering social media data is researched with its effects on incidence mapping. Two terror attacks data that is georeferenced within Istanbul City is used for the case of this study. The study is not also testing the adaptation of the current pre-processing and filtering techniques to the Turkish language and also proposes a quantitative comparative index for quantifying the spatial reliability of each filtering process. This index named Giz Index which can be replicated for the similarity searches between two incidence maps. It is found in this study, with the proposed methodology for pre-processing and filtering, over 80% of spatial reliability can be achieved for incidence mapping based on social media data. In the third paper, the intrinsic quality of data is researched for the right interpretation of the incidence maps. The study overviews the weekly sampled social media data from each month during a year that is georeferenced within the Istanbul City. The data is assessed from the perspective of data anomaly, trend, and bias with the spatial statistical tests. The study infers that the data has spatial representation bias, anomaly tendency in some parts of the city, the spatiotemporal bias in terms of the time of day and day of the week. The results of the study contribute to the incidence mapping with the reference maps to avoid biased hot spot occurrences or missing information due to less amount of data.
Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-12-02) Atik, Şaziye Özge ; İpbüker, Cengizhan ; 501152607 ; Geomatik Mühendisliği

Doğal kaynakların gün geçtikçe tükenmesi, nüfus artışı, kentsel göç ve artan kuraklık koşulları çevresel izleme programlarının gerekli olmasının ve düzenli olarak üretilip güncellenmesinin nedenlerinden bazılarıdır. Tüm dünyada olduğu gibi, ülkemizde de pek çok alanda kullanılan arazi kullanımı ve arazi örtüsü (AKAÖ) haritaları düzenli olarak üretilip güncellenmektedir. CORINE sınıflandırmasına dâhil olan ülkemiz hem bu alanda hem de birçok farklı endüstriyel, akademik ve kamu alanları için uzaktan algılama görüntüleri kullanarak tematik harita üretimini gerçekleştirmektedir. Ancak geniş alanlarda uygulandığında bu üretimin oldukça zaman alması hem üretimde hem de güncellemede karşılaşılan zorlukların başındadır. Hala birçok tematik harita, görsel yorumlama teknikleri ve yarı-otomatik görüntü işleme analizleriyle üretilmektedir. Operatör gereksinimi, uzun süren işlemler (ekran üzerinde sayısallaştırma) gibi pek çok nedenden dolayı özellikle çevresel izleme alanındaki kartografik üretimin otomatikleştirilmesi önem arz etmektedir. Otomatikleştirme işlemi birçok diğer endüstride olduğu gibi bu alanda da yapay zekânın kullanımı ile mümkün hale gelmektedir. Ek olarak, yapay zekânın geo-konumsal yer gözlemi ve bölgesel arazi izleme misyonlarında kullanımı zorlu bir konudur. Ancak bilgisayar sistemlerinin gelişmesi ile işlem kolaylığı gün geçtikçe artmaktadır. Aynı zamanda yapay zekânın kullanımının birçok avantajı mevcuttur. Operatör gereksinimini azaltan, farklı bölgelerde uygulanabilen, adapte edilebilen modellere ve belli aralıklarla otomatik şekilde güncellemeye olan ihtiyaç ve eğilim her geçen gün artmaktadır. Birçok alanda olduğu gibi AKAÖ haritalamada, bilgisayarlı görünün kullanımının hızla arttığı ve son yıllarda yeni birçok tekniğin geliştirildiği bilinmektedir. Bilgisayarlı görü teknikleriyle, son dönem uzaktan algılama yöntemleri birleştirilerek oluşturulan yapay zekâ uygulamaları birçok yönden verim sağlamaktadır. Geniş alanların sınıflandırılmasında uydu görüntülerinin kullanımı, özellikle açık veri paylaşan uyduların da gelişen özellikleri sayesinde çok daha ekonomik ve pratik olabilmektedir. Bu çalışma kapsamında, derin öğrenme teknikleri kullanılarak farklı detay seviyelerindeki sınıflar için AKAÖ haritaları üretilmiştir. Çalışmalarda veri olarak farklı mekânsal çözünürlüklerde uydu görüntülerinden oluşan üç farklı veri seti kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak seçilen bölgelerde görüntülerin semantik segmentasyon (anlamsal segmentasyon) yöntemi ile sınıflandırılmasında evrişimsel sinir ağları (ESA) mimarileri kullanılmıştır. Sınıflandırma doğruluğunu yükseltmek ve performans ölçütlerini iyileştirmek için, kullanılan görüntülerin bantlarının yanı sıra ESA mimarilerinde farklı spektral indisler de kullanılarak farklı boyutlarda veri setleri ile sınıflandırma için kullanılan modeller ile eğitilmiştir. Elde edilen sınıflandırma sonuçları üzerinde iyileştirme yapılması amacıyla nesne-tabanlı görüntü analizi (NTGA) aşamalarından çoklu-çözünürlüklü bölütleme (ÇÇB) algoritmasından yararlanılmış ve konumsal filtreleme yapılmıştır. İlk uygulamadaki Sentinel-2 veri seti, Türkiye'ye ait mekânsal olarak orta çözünürlüklü görüntülerden oluşmaktadır. Bu uygulamada Sentinel-2A görüntüleri kullanılarak oluşturulan farklı bant kombinasyonu (beş ve yedi bant) ve farklı görüntü parçacığı boyutları (32 × 32, 64 × 64 ve 128 × 128 piksel) kullanılmıştır. Üç farklı şehre ait görüntülerle oluşturulan veri setiyle AKAÖ haritalama için güncel ESA tabanlı modellerin ve önerilen yaklaşım olan ESA-ÇÇB modelinin aynı bölgedeki sonuçları değerlendirilmiştir. Sentinel veri setinde, en yüksek genel doğruluk, önerilen yaklaşımla İstanbul test alanında % 97.31 ve Kocaeli test alanında % 98.44 olarak elde edilmiştir. Doğruluklar, geniş alanlarda arazi örtüsü haritası üretimi için ESA-ÇÇB modelinin verimliliğini ortaya çıkarmıştır. McNemar testi kullanılarak uygulamada kullanılan modellerin bilimsel olarak anlamlılığı ölçülmüştür. Benzer yöntemler ikinci uygulamada çok yüksek çözünürlüklü görüntülere sahip Zurich Summer veri setinde uygulanmıştır. Sonuçlar, temel ESA modellerinin sonuçları ile nicel olarak karşılaştırılmıştır. Bu uygulamada, Zurich Summer veri seti ile önerilen yaklaşımın genel doğruluğu % 92.03 ve %90.67 olarak elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ek olarak literatürdeki diğer modellerin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Üçüncü uygulamada, farklı mekânsal çözünürlükte Wuhan Üniversitesi bina çıkarımı veri setinde (WHUBED) diğer iki uygulamadan farklı derin öğrenme ağları kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın kullanımı, tek başına ESA kullanıldığındaki sonuçlarla karşılaştırıldığında performans değerlerinde iyileştirme yapmıştır. WHUBED veri setinde test görüntülerinde % 97.57 ile % 81.06 genel doğruluk değerleri ve % 86.46 ile % 86.49 F1 skoru elde edilmiştir. Bu uygulamada da temel ESA modellerinin sonuçlarıyla, tezde önerilen yaklaşımın sonuçları karşılaştırılmış ve sonuçlar çizelgeler ve görseller şeklinde sunulmuştur. Bu uygulamada, genel doğruluk ve F1 skor ölçütlerinde önerilen yaklaşım daha yüksek performans göstermiştir.
Yapay açıklıklı radar interferometre teknikleri ile tuz gölü dinamiklerinin analizi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Bilgilioğlu, Burhan Baha ; Musaoğlu, Nebiye ; 723510 ; Geomatik Mühendisliği

Sulak alanların önemli bir parçası olan tuz gölleri, yer altı su kaynaklarıyla beslenmeleri ve iklime karşı çok hassas olduklarından dolayı diğer göllerden ayrılmaktadır. Estetik, kültürel, ekonomik, rekreasyonel, bilimsel ve ekolojik değerlere sahip olan tuz gölleri çevresel ve iklimsel değişimin en önemli göstergeleridir. Çok soğuk ve yüksek sıcaklık gibi çeşitli koşullar altında var olabilen tuz gölleri, Dünya üzerinde bulunan tüm göllerin toplam hacminin %44'üne ve alanının %23'üne denk gelmektedir. Dünya üzerindeki tüm kıtalarda bulunan tuz gölleri genellikle buharlaşmanın yağıştan fazla olduğu kurak yapıya sahip havzalarda bulunmaktadırlar. Tuz gölleri, yüksek tuz seviyelerini tolere etmelerini sağlayan fizyolojik ve biyokimyasal biyotaya sahiptirler ve iklimde meydana gelen küçük değişikliklere bile oldukça duyarlı ve hassastırlar. Tuz gölleri gibi yüksek mineral oranına sahip sistemler, omurgasız hayvanlar, balık ve su kuşları gibi canlılar için uygun bir yaşam alanıdır. Dünya üzerinde bulunan tuz göllerinin yaklaşık üçte biri yarı kurak (yılda 200-500 mm yağış) ve kurak (25-200 mm) bölgelerde bulunmaktadırlar. Bu alanlarda buharlaşma yüksektir ve genellikle yağış miktarını aşmaktadır. Çok dinamik bir yapıya sahip olan tuz gölleri düşük oranda yaşanan iklimsel değişimlerden yada insan kaynaklı temaslardan oldukça hızlı ve dramatik bir şekilde etkilenen tuz göllerinin kısa zaman dilimlerinde mevsimsel olarak izlenmesi gereken önemli sulak alanlardır. Uyduların taşıdıkları algılayıcılardaki gelişmeler, UA veri işleme aşamasında farklı metotların da gelişmesini tetiklemiş ve araştırmacıları farklı bilgi çıkarımlarına yönlendirerek sulak alanların izlenmesine yönelik yeni yöntemler ortaya çıkmıştır. Bunların en önemlilerinden biri, SAR algılayıcılarının genlik ve faz bilgisini kullanarak yeryüzünün hem yatay hem de düşeyde meydana gelmiş olan değişimlerin belirlenmesine olanak sağlayan InSAR metodudur. Tuz göllerinin suyunun içinde bulunan tuz içeriği nedeniyle gelişmiş InSAR teknikleri kullanılarak su seviyesi ve tuz hareketleri gibi hacim dinamiklerinin izlenmesi ve araştırılması için uygun çalışma alanlarıdır. Meteorolojik değişimlerin yanı sıra tuz gölleri içerisinde ve çevresinde bulunan insan yapımı yapılarda oluşabilecek deformasyonlar göle ve göl habitatlarına doğrudan zarar vereceğinden dolayı belirli periyotlarda gözlemlenmelidir. Bu amaçla tez çalışması kapsamında tuz gölleri hacim dinamiklerinin belirlenmesi için Türkiye'nin en büyük tuzlu gölü olan ve KKH'da bulunan Tuz Gölü belirlenmiştir. Türkiye'nin tuz ihtiyacının yarısından fazlası Tuz Gölü bölgesindeki tuzlalar ve ikincil tuz endüstrisi ile gerçekleştirilmektedir. Tuz Gölü, uluslararası kriterlere göre A sınıfına giren bir sulak alandır. Tuz Gölü Havzası 14.09.2000 tarih ve 2000/1381 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanan Bakanlar Kurulu Kararıyla Özel Çevre Koruma Bölgesi olarak tespit ve ilan edilmiştir.08.08.2002 tarih ve 2002/4512 sayılı Resmi Gazete'de yayınlanan Bakanlar Kurulu kararıyla Özel Çevre Koruma Bölgesi'nin sınırları 7414 km2 ye genişlemiştir. Türkiye'nin ikinci büyük gölü olan Tuz Gölü'nün tek benzeri Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunan Salar de Uyuni Gölü'dür. Tuz Gölü yüksek dağlarla çevrili ve kapalı bir havza özelliği taşıdığından denizlerin nemli ılıman havasının bölgeye girmesi mümkün olmamaktadır. Bu nedenle Tuz Gölü Havzası, yaz mevsimlerinin sıcak ve kurak, kış mevsimlerinin ise soğuk ve kar yağışının hakim olduğu karasal iklim özelliklerine sahiptir. Yağış alanı geniş olmasına rağmen gölü besleyen dereler küçüktür ve yazın birçoğu kuru durumdadır. Tuz Gölü'nün derinliği gölün neredeyse tamamında 40 cm'yi geçmemektedir. Bölge ayrıca Orta Anadolu'daki önemli aktif tektonik öğelerin başında gelen kuzeybatı-güneydoğu uzanımlı Tuz Gölü fay hattını içerisinde barındırmaktadır. Tuz Gölü ve çevresindeki değişimlerin belirlenmesi amacıyla SAR ve optik uydu görüntülerinin yanı sıra bölgeye ait meteorolojik veriler, arazi ölçmeleri (Spektroradyometre ölçmeleri, Elektronik nem ölçmeleri, Nivelman ölçmeleri ve Toprak numunesi alımı) ve Harita Genel Müdürlüğünden (HGM) elde edilen TUTGA (Türkiye Ulusal Temel GPS Ağı) noktalarından faydalanmıştır. Çalışma alanı olan Tuz Gölü ve çevresinde bulunan yapay alanlar PsInSAR tekniğiyle, göl ,çerisnde bulunan TGB ise SBAS tekniğiyle irdelenmiştir. Göl içi gibi sabit saçıcıların az olduğu alanlarda PSInSAR yöntemine göre daha iyi sonuç veren SBAS yöntemi ile TGB dinamikleri izlenmiştir. Bu amaçla öncelikle optik uydu verilerinde TGB'ler sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarının genel doğruluğu Şubat, Nisan, Ağustos ve Ekim görüntüleri için sırasıyla %88,7, %87,9, %86,2 ve %87,5 olarak hesaplanmıştır. Sonrasında TGB'lerin sınıf bazında hem mevsimsel geçişlere olan davranışları hem de InSAR uygulamalarında doğruluğunu direk etkileyen uyumluluk (coherence) değerlerinin davranışlarının irdelenmesi amaçlanmıştır. InSAR aşamasında 34 adet yükselen VV polarizasyona sahip Sentinel-1 (87 numaralı yörünge) SAR görüntüsü kullanılmıştır. SBAS aşamasında toplam 128 interferogram üretilmiş ve belirtilen dönemdeki tüm görüntülerden 100 metrenin altında dikey baz uzunluğuna ve 60 günün altında bir zamansal baz uzunluğuna sahip olanlar kullanılarak zaman serisi üretilmiştir. Sonuçların maksimum standart sapması 2,75 cm/yıl olmasına rağmen, ölçmelerin %60'ının standart sapmasının 1 cm/yıl'ın altında olması, ölçmelerin güvenilirliğini göstermektedir. Sınıflandırma sonuçları ile uyumluluk haritaları arasındaki uyumluluk incelendiğinde tuz ve kuru toprak sınıflarında yüksek uyumluluk olduğu görülmüştür. Bitki örtüsü ve nemli toprakta orta düzeyde uyumluluk değerleri gözlemlenirken tatlı su sınıfında beklenildiği üzere en düşük uyumluluk değerleri görülmüştür. Vejetasyon sınıfı ile nemli toprağa ait uyumluluk değerleri birbirlerine yakın değerlere sahiptir ve orta derecede uyumluluk göstermektedirler. Kuru toprak ve tuz sınıflarının yüksek uyumluluk değerleri gösterdiği, su sınıfının ise en düşük uyumluluk değerini gösterdiği görülmektedir. Ağustos ayında gölün neredeyse tamamen kuruduğu ve bu durumun Ekim ayına kadar sürdüğü gözlemlenmiştir. Ekim ayından sonra su ile dolmaya başlayan göl, şubat ayında maksimum doluluk seviyelerine ulaşmıştır. Bu aydan sonra göl, mart ayına kadar doğal sınırları içinde kalmış, ardından tekrar kurak bir döneme girmiştir. Dört farklı mevsimde arazi çalışmalarında yapılan nivelman ölçmeleri ile elde edilen su seviyesi bilgileri ile SBAS'tan elde edilen su seviyesi bilgileri karşılaştırılmıştır. Şubat, Nisan, Ağustos ve Ekim aylarında SBAS ile su seviyesinin belirlenmesi amacıyla yapılan doğruluk karşılaştırmalarından elde edilen standart sapma değerleri sırasıyla 0,67, 0,80, 0,84 ve 0,95 olarak hesaplanmıştır. Su seviyesinin belirlenmesi ve değişiminin SBAS ölçmeleri ile karşılaştırılıp incelenmesinden sonra tuzlalardaki SBAS bazlı yüzey değişimleri analiz edilmiştir.Tuz Gölü'nde bulunan 3 tuzla için hesaplanan tuz rekoltesi; Yavşan Tuzlası için 1.438 milyon ton, Kayacık Tuzlası için 1.838 milyon ton ve Kaldırım Tuzlası için 1,95 milyon ton olarak hesaplanmıştır. Göl dışında meydana gelen deformasyonların belirlenmesi için TUTGA noktaları ve PSInSAR yöntemiyle incelemeler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca PSInSAR sonuçlarının tutarlılığını belirlemek için elde edilen deformasyon bilgileri TUTGA noktalarından elde edilen mm hassasiyetindeki deformasyon bilgileri ile karşılaştırılmıştır. TUTGA sonuçları ile edilen sonuçlar, PSInSAR sonuçları ile yüksek pozitif korelasyon (r>0.95) ile uyumlu olduğu görülmüştür. Tuz göllerinde bulunan en önemli yapay alanların başında gelen tuzlaların setlerinde oluşan deformasyonlar incelendiğinde Kaldırım Tuzlasında yıllık 1 cm'lik bir çökme, Kayacık Tuzlasında yıllık 1.5 cm'lik bir çökme ve Yavşan Tuzlasında 0.5 cm'lik bir çökme gözlemlenmiştir. Ayrıca yapılan analizler göl sınırlarında her yıl ortalama 1-1.5 cm çökme meydana geldiğini göstermektedir. Bu çalışmada optik verilerin görsel yorumlamadaki üstünlüğü ile SAR verilerinin yeryüzü hareketlerinin belirlenmesindeki üstünlüğü entegre edilmiş ve göl değişiminin nedenleri daha iyi yorumlanabilir hale gelmiştir. Bu nedenle özellikle tuz gölleri gibi dinamik ve sabit yansıtıcıların bulunduğu göl alanlarında yapılacak olan çalışmalarda optik ve SAR görüntüleri kullanılarak yer değiştirme haritalarının sınıflandırılmış görüntüler ile birlikte yorumlanması daha kapsamlı sonuçlara ulaşmak için önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Tuz göllerinin hacim dinamiklerini gözlemlemek için bitki örtüsünün çok yoğun olmaması ve gölün sabit yansıtıcı objelere sahip olmaları koşullarıyla SBAS yönteminin kullanılabileceği görülmüştür. Tuz göllerinde, tuz içeriğinden dolayı su sınıfında dahi bilgi çıkarmanın mümkün olduğu ve SBAS yönteminin tuz göllerindeki su seviyesi ve tuz hareketleri gibi TGB'nin hacim dinamiklerini izlemek için uygun olduğu belirlenmiştir. Kullanıcılarına hem L bandında hem de S bandında veri sağlayacak olan NASA-ISRO Sentetik Açıklıklı Radar (NISAR) misyonun faaliyete girmesiyle ileride yapılacak olan TGB hacim dinamiklerinin ve su seviyesinin belirlenmesi çalışmalarına önemli katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Yerel jeodezik GNSS CORS ağları ve bilimsel çalışmalara katkıları: İSKİ UKBS örneği

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Gökdaş, Ömer ; Özlüdemir, Mustafa Tevfik ; 652824 ; Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

İstanbul Su ve Kanalizasyon İdaresi (İSKİ), dünyadaki teknolojik gelişmeleri takip ederek ve kurumun ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak tüm İstanbul metropoliten alanını kapsayan ve ağ RTK (NRTK) prensibi ile çalışan Sürekli Çalışan Referans İstasyonları (Continuously Operating Reference Stations-CORS) ağını 2008 yılı sonunda kurmuş, ağ 'Uydulardan Konum Belirleme Sistemi (UKBS)' olarak isimlendirilmiştir. İSKİ UKBS Ağı ilk olarak 8 istasyon ile kurulmuş olup daha sonra ağın baz mesafeleri kısaltılarak geometrisi değiştirilmiştir. Mevcut durumda 10 istasyonu bulunmaktadır. Tez kapsamında, İSKİ UKBS Ağı'nın ülkemize ve bilime olan katkıları ifade edilerek, ağın sağladığı 10 yılı aşkın süredir devam eden statik veri ve düzeltme yayımı değerlendirilerek dört adet farklı senaryo ile uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Birinci bölümde İSKİ UKBS Ağı hakkında genel bir bilgi verilerek, tezin amaçlarını ifade eden araştırma soruları, kullanılan yöntem ve materyaller ve literatür çalışması başlıklarına yer verilmiştir. İkinci bölümde İSKİ UKBS Ağı'nın kuruluş aşamasında gerçekleştirilen faaliyetler ele alınmıştır (Kurulum aşaması, istasyonların hassas konumlarının belirlenmesi, test yayım aşamaları, istatistik veriler). Ayrıca, İSKİ UKBS Ağı'nın kullanıcılara yayımlamış olduğu düzeltme modellerinin hesaplandığı iki sunucuda var olan, biri 2009-2015 yılları arası kullanılan ve şu an pasif olan GnSmart CORS yazılımı, diğeri 2015 yılından itibaren aktif olarak kullanılan Topnet Live CORS yazılımı incelenip analiz edilmiştir. Bu aşamada kullanıcıların sistemde kayıtlı tutulan logları, sistemin ürettiği düzeltme modelleri, çalışma saatleri ve ölçü kalitesi gibi farklı parametreler irdelenmiştir. Üçüncü bölümde, tezin amaçları doğrultusunda gerçekleştirilen, İSKİ UKBS Ağı düzeltme yayımı ve statik veri seti kullanılarak gerçekleştirilen dört farklı senaryoya ilişkin uygulamalar mevcuttur. Yapılan ilk uygulamada, istasyon hızları araştırılmıştır. Tektonik plaka ile uyumluluğu irdelenmiştir. İstasyon hızlarında yıllık trend dışında, mevsimsel, yarıyıllık ve yıllık salınım hareketinin varlığı araştırılmıştır. İstasyon hızlarının karşılaştırması yapılmıştır. Ayrıca, Global Navigasyon Uydu Sistemleri (Global Navigation Satellite System-GNSS) online değerlendirme servislerinin (Automatic Precise Positioning Service-APPS ve Australia Positioning Service-AUSPOS) konum belirleme performansı ve istasyon hızlarının belirlenmesinde kullanılabilirlikleri İSKİ UKBS Ağı istasyonları kullanılarak araştırılmıştır. İkinci çalışmada, İSKİ UKBS Ağı ve CORS-Türkiye (TR) Ağı baz mesafelerinin Sanal Referans İstasyonları (Virtual Reference Stations-VRS) çözümlerindeki belirsizlik çözüm süresi (Time to Fix Ambiguity-TTFA), tamsayı belirsizlik çözüm oranı (Fix rate), presizyon ve konum belirleme doğruluklarında ürettiği sonuçlar karşılaştırılmıştır. Üçüncü çalışmada, NRTK gözlemlerinde baz mesafesinin doğruluk ve presizyona etkisi araştırılmış ve yeni bir matematiksel model ile ifade edilmiştir. Ayrıca bu çalışma ile, Alan Düzeltme Parametreleri (Flaechen Korrektur Parameter-FKP) ve VRS yöntemlerinin farklı baz mesafelerindeki performansları analiz edilmiştir. Son çalışmada ise, İSKİ UKBS Ağı'nın Toplam Zenit Gecikmesi (Zenith Tropospheric Delay-ZTD) ve Bütünleşik Su Buharı (Integrated Water Vapour-IWV) kestiriminde kullanılabilirliği araştırılmıştır. ZTD ve IWV'nin lokal İSKİ UKBS Ağı'nda yükseklik ve mesafe farkına göre değişiminin incelendiği bu çalışmada, ayrıca IWV kestiriminde GNSS Analiz ve Konum Belirleme Yazılımı (GNSS Analysis and Positioning Software-GAPS) online servisinin performansı İSKİ UKBS Ağı istasyonları kullanılarak araştırılmıştır.
Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak şehir alanlarının incelenmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-08) Topaloğlu, Raziye Hale ; Sertel, Elif ; 501142618 ; Geomatik Mühendisliği

Hızlı bir şekilde değişen ve gelişen dünyada, artan bir nüfus ile birlikte şehirleşmenin süregelen artışı kaçınılmazdır. Bunun sebepleri arasında insanların sosyal yapısının ve bir arada yaşama isteklerinin oluşuyla beraber ekonomik etmenler de oldukça etkilidir. Sürekli yenilenme isteği içinde olan insanın, tıpkı dünyada olduğu gibi, Türkiye'de de özellikle kırsal alanlardan kent alanlarına göçü ile birlikte küçük şehirlerde bile büyüme meydana gelmekte ve bu durum günden güne devam etmektedir. Şehirleşmenin devam eden bu artışı ekonomik, sosyal ve hatta çevresel anlamda önemli etkiler yaratmaktadır. Bu etkiler arasında fakirlik, eksik kalan barınma ihtiyacı ile birlikte ortaya çıkan gecekondulaşma, peyzaj değişimi, sıcaklık artışı, gıda güvenliğinin azalması vb. yer almaktadır. Tüm bu etkilerin tespiti için, kentsel alanların belirlenmesi ve kentsel büyüme eğilimleri hakkında bilgi sahibi olmak, kent ve bölge planlayıcıları için faydalı bilgiler sağlar. Uzaktan Algılama teknolojileri kent alanlarının incelenmesi, haritalanması ve planlanması konularında hızlı ve güvenilir veri ve yöntemler sunmaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte fırlatılan yüksek ve çok yüksek mekânsal çözünürlüğe sahip uydulardan elde edilen görüntülerden, şehir alanlarının zamansal ve mekânsal değişimlerinin tespit edilebilmesi için hızlı, ekonomik ve doğruluğu yüksek Arazi örtüsü/kullanım (AÖ/AK) haritaları üretilebilir. Bu araştırma kapsamında, Türkiye için ekonomik ve sosyal açıdan önemli ve yüksek nüfusa sahip iki şehir olan İzmir ve İstanbul illerinin iki farklı ilçesi çalışılmıştır. İzmir ili için Gaziemir, Buca, İstanbul ili için ise Çekmeköy ve Arnavutköy ilçeleri, gelişim potansiyeli yüksek, AÖ/AK sınıf çeşitliliğinin fazla olduğu için tercih edilmiş, yaklaşık 10 yıllık değişimi için detaylı bir inceleme yapılmış, değişim sonuçları analiz edilen bu ilçeler için 2024 ve 2030 yıllarındaki olası durumları ortaya konulmuş ve yorumlanmıştır. Çalışma genel olarak 6 aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar (1) Çalışma alanı olarak belirlenen ilçeler için SPOT görüntüleri içerisinden uygun veri setlerinin temin edilerek, 4 farklı ilçe sınırı için görüntülerin hazırlanması ve AÖ/AK sınıflarının irdelenmesi (2) İzmir için 2006-2012-2018, İstanbul ili için ise 2009-2013-2019 yılları olmak üzere belirlenen 3 farklı periyot için de uygun segmentasyon (bölütleme) parametrelerinin belirlenmesi ve çalışma alanları için üç farklı yıldaki görüntülerin nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi uygulanarak sınıflandırılması suretiyle toplamda 12 farklı AÖ/AK haritalarının üretilmesi (3) AÖ/AK haritaları için doğruluk değerlendirmesinin yapılması (4) Her ilçe için farklı tarihlerdeki AÖ/AK haritalarının değişim analizinin yapılması ve bu değişim analizi sonuçları üzerinden AÖ/AK sınıflarının birbirine dönüşümünü özetlemeye yardımcı olan dönüşüm matrislerinin oluşturulması (5) İlçelerin yapısal değişiminin ayrıntılı analizi için öncelikle uyumlu sınıf ve peyzaj düzeyi peyzaj metrik gruplarının oluşturulması ve daha sonra bu xviii metriklerin hesaplanması ve bu sonuçların değişim analizi ile birlikte değerlendirilerek ilçelerin belirlenen periyotlardaki durumlarının analizi (6) İlçelerin 2024 ve 2030 yıllarındaki durumlarının model yardımı ile ortaya konularak, AÖ/AK sınıflarının nasıl değiştiğinin irdelenmesi. Bu amaç doğrultusunda, İzmir ili için 2006 ve 2012 yılları, İstanbul ilçesi için ise 2009 yılı SPOT-5 görüntüsü 10 m multispektral (MS) + 2.5 pankromatik (PAN) veri seti şeklinde, İzmir ilçesi 2018 yılı, İstanbul ilçesi için ise 2013 ve 2019 yılları SPOT 6&7 görüntüsü ortho ve pan-sharpened halde 1,5 m mekânsal çözünürlükte temin edilmiştir. Bu görüntülerin önişleme aşamasında ise 2018 ve 2019 yıllarına ait Pleaides görüntüsü kullanılmıştır. Ön işleme aşamaları tamamlanan uydu görüntülerine nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi uygulanmıştır. İlk olarak en önemli işlem adımı olan segmentasyon aşaması için çok çözünürlüklü segmentasyon yöntemi kullanılarak her ilçenin her yılı için uygun parametreler belirlenmiştir. Sonrasında karar setleri (karar ağacı) oluşturulmuş, bu setler genel olarak sırasıyla Sulak alanlar alt sınıfları, Arazi kullanım sınıfları, kentsel doku alt sınıfları, Ormanlık alanlar alt sınıfları ve son olarak Tarım alanları alt sınıflarının tespitine odaklanarak oluşturulmuştur. Bu sıralamayla birlikte uygun segmentasyon parametrelerinin de belirlenebilmesiyle; Gaziemir ilçesi için 23, Buca ve Çekmeköy ilçeleri için 22 ve Arnavutköy ilçesi için ise 27 AÖ/AK sınıfı tespit edilmiştir. Her ilçenin 3 farklı yılda sınıflandırması tamamlanan toplamda 12 farklı AÖ/AK haritasının doğruluğunun tespiti için alan bazlı doğruluk değerlendirmesi yapılmıştır. Her sınıf için en az 5 en fazla 20 rastgele alan seçimi yapıldıktan sonra, her ilçenin güncel yılındaki alanlar ilgili ilçenin diğer yıllarının değerlendirilmesinde de kullanılmış ve hata matrisleri oluşturulmuştur. Gaziemir ilçesi için toplamda 204, Buca ilçesi için 216, Çekmeköy ilçesi için 227 ve Arnavutköy ilçesi için 270 rastgele alan üzerinden değerlendirme yapılmıştır ve bu alanlar yaklaşık olarak sırasıyla, 500, 560, 590 ve 700 bin pikseli kapsamaktadır. Doğruluk analizinin sonucunda elde edilen en yüksek toplam doğruluklar her ilçenin en güncel (2018 ve 2019) yılları AÖ/AK haritalarında olmuştur. Gaziemir ilçesi için %88,73, Buca ilçesi için %90,28, Arnavutköy ilçesi için %90,74 ve son olarak Çekmeköy ilçesi için %91,19 olarak bulunmuştur. Doğruluk değerlendirmesinden sonraki aşamada hangi sınıfın hangi sınıfa hangi sebeple, nasıl değiştiğinin belirlenebilmesi için değişim analizi işlem adımına geçilmiştir. Ortaya çıkan sonuçlar doğrultusunda da sınıfların değişiminin hangi sınıf yönünde olduğunu kolay yorumlayabilmek adına dönüşüm matrisleri oluşturulmuştur. Bu adımda görülmüştür ki, genel anlamda her ilçenin yaklaşık 10 yıl içerisinde kentsel alanlarında büyüme ve yeşil alan kayıpları ile büyümesi söz konusudur. Fakat Buca ilçesinde tarım alanları ve doğal alanlarda korunma mevcuttur. Değişim analizi işlem adımından sonraki aşamada ilçelerdeki değişimi daha ayrıntılı anlamak ve peyzajın formunun ne durumda olduğunu analiz edebilmek amacıyla, peyzaj ve sınıf düzeyinde metrik grupları oluşturulmuştur. Kullanılan metrikler; Ünite yoğunluğu (ÜY), Ünite Sayısı (ÜS), En Büyük Ünite İndeksi (EBÜİ), Kenar Yoğunluğu (KY), Toplam Merkez Alan (TMA), Alan Ağırlıklı Ortalama Şekil İndeksi (AAOŞİ), Peyzaj Şekil İndeksi (PŞİ), Ortalama En Yakın Komşunun Alan Ağırlıklı Mesafesi (OYKAAM), Alan Ağırlıklı Ortalama Ünite Büyüklüğü (AAOÜB) Shannon'nın Çeşitlilik İndeksi (SÇİ), Kümelenme İndeksi (Kİ), Parçalanma İndeksi (Pİ), olmak üzere toplamda 12 tanedir. Kullanılan bu metrikler 4 ilçenin AÖ/AK sınıflarının mekânsal değişimi hakkında oldukça yararlı bilgiler sağlamıştır. Sonuçları, değişim analiz sonuçları ile de karşılaştırılmıştır. Özellikle Arnavutköy ilçesinde son 10 yılda ormanlık alanlar, ekilebilir tarım alanları, meralar ve karasal su yüzeyleri sınıflarına ait ünitelerde önemli azalmaların görüldüğü, diğer ilçelerde de sulak alanlar dışındaki doğal alanlar sınıflarına ait ünitelerde parçalanma ve küçülmelerin etkili olduğu görülmektedir. Ünitelerdeki bu parçalanma ve küçülmelerin sebebinin şehirleşme odaklı kent alanlarındaki ve yapılaşmanın artması olarak yorumlanabilmektedir. Arnavutköy ilçesinde havalimanı inşası ve yine hem Çekmeköy ve Arnavutköy ilçelerindeki yeni yol güzergahlarının açılmış olması bunun en güzel ispatıdır. Son aşamada, ilçelerin 2024 ve 2030 yıllarındaki AÖ/AK haritaları modellenmiş, ilçelerin mevcut ve gelecekteki olası durumları hakkında yorumlamalar yapılmıştır. İleriye yönelik tahminleri gerçekleştirmek amacı ile ilçelerin AÖ/AK haritalarının üretilmesi aşamasında literatürde de sıkça kullanılan Hücresel Otomat-Markov Zincirleri Entegrasyonu yöntemi kullanılmıştır ve sonuçları analiz edilmiştir. Bu sonuçlara göre; hem 2024 hem de 2030 yılında her ilçe için genel anlamda kent alanları sınıflarının ve özellikle Endüstriyel, Ticari ve İlgili alanlar, Yollar ve İlgili alanlar arazi kullanım sınıflarının yıllarla doğru orantılı olarak artış göstermiş olduğu, Ormanlar alt sınıflarında ise azalmaların meydana çıktığı görülmüştür. Bu çalışma, Uzaktan Algılama, Peyzaj Mimarlığı ve kentsel ve bölgesel planlamanın disiplinler arası bir yaklaşımını uygulamıştır. AÖ/AK iklimi, hidrolojik kaynakları, hava kalitesini ve çevremizi doğrudan etkilediği için AÖ/AK değişimlerini ve eğilimlerini doğru bir şekilde analiz etmek oldukça önemlidir. Bu araştırmanın metodolojisi ve sonuçları küresel değişim, kentleşme ve sanayileşme gibi çeşitli kullanılabilir. Ayrıca, zengin tematik sınıflara sahip çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin kullanılması, daha büyük ölçeklerde (1/10000 veya daha büyük) karar vermeye, şehir planlamasına ve yönetimine kapsamlı bir şekilde katkıda bulunabilecek peyzajın daha iyi analiz edilmesine ve gelecekteki koşulların modellenmesine olanak tanır.

Gözat

Başlık ile LEE- Geomatik Mühendisliği-Doktora'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri