LEE- Bilişim Uygulamaları-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 4 / 4
-
ÖgeYeşil alanların soğutma etkileri: İstanbul Anadolu yakası örneği(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023)Sanayi devrimi ile birlikte hızla artan nüfus, plansız kentleşmeye yol açarak mevcut doğal alanları da etkilemiştir. Artan nüfus, ısıtma ve soğutma tüketimleri sonucunda şehirlerde araç kullanımının artması ve toprak yüzeylerin asfalt gibi malzemelerle kaplanması kentsel ölçekte sıcaklık farklılıklarına neden olmaktadır. Kentsel yeşil alanlar (KYA), iklim değişikliği ile doğrudan ilgili olan kentsel ısı adalarının etkisini azaltmada serinletici etkiye sahiptir. Bu çalışmanın amacı, yeşil alanların İstanbul Anadolu Yakası mikro iklimi üzerindeki soğutma etkisini değerlendirmektir. 2018 Landsat 8 OLI/TIRS uydu görüntüsü verileri incelenerek, Yer yüzey Sıcaklığı (YYS) ile parkların tampon mesafeleri arasındaki ilişki tespit edilmiştir. Geçirimsiz yüzeyleri tanımlamak için geçirimsiz yüzey yoğunluğu verileri kullanılır. 2018 yılında yapılı alanlar ile doğal alanlar arasındaki sıcaklık farkı tespit edilmiş olup, geçirimsiz yüzeyler ile doğal alanlar (geçirimli arazi) arasındaki sıcaklık farkının 5,4°C olduğu gözlemlenmiştir. YYS ölçeğinin net bir değerlendirmesi için 25.000 m²'nin üzerinde İstanbul ili Anadolu Yakasında 65 kentsel yeşil alan seçilmiş olup, bu parkların ortalama sıcaklığı 25.57°C olarak belirlenmiştir. Soğutma etkisini belirlemek için kullanılan 3 metrikten Soğutma yoğunluğu (CI), Soğutma Kapsamı (CE), Soğutma Süresi (CL) ortalama CI değeri 1,5°C ve maksimum değeri 7,8°C'dir. İstanbul'daki CI değeri mekansal olarak incelendiğinde, genellikle Boğaz'a yakın yeşil alanlarda arttığı görülmektedir. Park alanının büyüklüğü arttıkça YYS azalmaktadır. KYA'nin YYS'si ile su mesafesi arasında güçlü bir korelasyon vardır. Bu, gelecekte yeşil alanların sadece alan olarak büyümesinin değil, içinde ve çevresinde kullanımının da dikkatli bir şekilde planlanması gerektiğinin bir göstergesidir. Seçilen 4 adet parkta yapılan detaylı incelemelerde ise yeşil alanların çevresindeki AÖ/AK'nın soğutma etkisinin devamlılığını sağlamadaki önemli ortaya konmuştur. Özellikle yeşil alanlar koridor şeklinde tasarlandığında veya su alanları ile birlikte devamlılığı oluşturulduğunda soğutma etkisi artmaktadır. Çalışma ile peyzaj yapısındaki yeşil parkların ekolojik işleyişinin bilimsel bulgulara dayalı olarak daha iyi planlanması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu nedenle bu çalışma, İstanbul gibi sıcak ve nemli şehirlerde Kentsel Isı Adası (KIA) değerlerini azaltmak amacıyla yeşil alanların tasarlanmasında verimli soğutma etkilerinin öneminin altını çizmek için bir örnek oluşturmaktadır.
-
ÖgeGIS and best-worst method integration for wastewater treatment plant site selection(Graduate School, 2024-07-01)In today's evolving world, water scarcity poses a profound challenge to the underpinnings of sustainable existence and development. The strategic selection of locations for wastewater treatment plants (WWTPs) has surfaced as an indispensable component of the solution. This salient issue demands a comprehensive study that innovatively combines elements of environmental science, geography, and sustainable development. This study aims to pioneer the application of treated wastewater in agricultural practices, thereby offering a sustainable bridge between the escalating need for clean water resources and the relentless demands of agricultural production. At the core of our research lies a fundamental mission to identify and designate the most suitable and environmentally benign locations for WWTPs. Such a mission requires meticulous planning, comprehensive analysis, and innovative thinking. We have adopted a novel approach in our methodology that strives to strike a balance between maintaining ecological integrity and fostering agricultural productivity. This balance is not merely a theoretical construct, but a pragmatic goal aimed at ensuring that potential harm to the environment is minimized by the judicious selection of locations for the WWTPs. Simultaneously, their contribution to agricultural activities is maximized through the effective treatment and recycling of wastewater. This balance is indispensable in the relentless pursuit of sustainable solutions for water scarcity and agricultural sustainability. It ensures that the benefits derived from the WWTPs do not come at the expense of the environment, hence embodying the principle of sustainable development. In order to effectively navigate the intricate array of criteria involved in the selection of suitable sites for WWTPs, we leverage the power of Geographic Information Systems. Geographic Information Systems, commonly referred to as GIS, is a sophisticated technological tool that has transformed the scope of spatial data analysis. It empowers users with the ability to manipulate, analyze, and visualize spatial data in ways that reveal patterns, relationships, and trends that might not be immediately apparent in the raw data. By integrating diverse data sets into a comprehensive, dynamic platform, GIS facilitates a greater depth of analytical insight, thereby enabling more informed decision-making processes. Its application in a variety of fields, ranging from environmental sciences to urban planning and public health, is a testament to its versatility and robustness as a tool for spatial problem-solving. It is not just a mapping tool, but a powerful analytical machine that can handle complex spatial queries, perform intricate computations, and generate insightful visualizations. In the context of water resource management and site selection for wastewater treatment plants, GIS provides the essential spatial perspective, highlighting patterns, and offering solutions that may not have been readily apparent without the assistance of this advanced technology. Thus, the importance of Geographic Information Systems in this study cannot be overstated. Alonge with GIS, we employ a novel multi-criteria decision-making (MCDM) tool known as the Best-Worst Method (BWM). This methodology stands out for its ability to reduce the extensive pairwise comparisons often required in MCDM, thereby streamlining the decision-making process, and enhancing the reliability of comparisons. The BWM begins by identifying the best and worst criteria, which are then compared with other criteria to determine their relative importance. Through a series of pairwise comparisons, the method generates a set of weights for each criterion. This process is not only faster but also more intuitive than conventional MCDM methods, as it focuses on the most and least important criteria first, making the decision-making process more efficient. The weighting of criteria is a particularly important aspect of BWM. By assigning weights to each criterion, the method helps to prioritize and focus on the most important factors in the decision-making process. This aspect of BWM is particularly crucial in our work, as it enables us to assign priority to the most critical criteria in determining the most suitable and sustainable locations for wastewater treatment plants. By incorporating the Best-Worst Method, we are able to increase the efficiency and reliability of our decision-making process, leading to more precise and accurate outcomes. The transformative power of integrating GIS and BWM in our work underscores the potential of these innovative methodologies in addressing the pressing challenges of water scarcity and agricultural sustainability. Within the scope of this comprehensive study, an evaluation for site selection was conducted based on seven criteria: slope, elevation, distance from road network, land use, distance from water resources, distance from settlement areas, and soil type. To ensure the utmost accuracy in the evaluation process, the expert opinion was actively sought to assign appropriate weights to each of these criteria. This was done within the structured framework of the Best Worst Method, a widely recognized and scientifically sound approach to multicriteria decision making. Upon careful analysis and comparison, it was discovered that the distance to water resources stood out as the most important criterion, carrying the highest weight. Following closely was the criterion related to the distance from settlements, which emerged as a secondary yet significantly important factor in the site selection process. On the other hand, the criterion related to land use was ascertained to carry the least weight when compared to the other criteria. Despite its lower importance, it still formed an integral part of the comprehensive evaluation process for site selection. The focus of this study is the Konya Closed Basin, a region of substantial importance due to its considerable contribution to Turkey's agricultural activity, which stands in stark contrast to its limited water resources. The Konya Closed Basin's distinctive characteristics, coupled with the challenges it presents, render it an optimal locale for conducting our research. This region not only allows us to examine our theoretical constructs in a tangible, real-world context, but also to delve deeper into the complexities that come with managing scarce water resources in an agriculturally intensive area.The insights gleaned from this study will be useful when it comes to both the establishment of new facilities and the evaluation of existing wastewater treatment plant (WWTP) locations within the confines of the Konya Closed Basin. By scrutinizing these aspects, we aim to facilitate better decision-making processes related to water management, and thus contribute to more sustainable practices in the region. This research could very well echo beyond the Konya Closed Basin and potentially influence policymaking in other regions facing similar challenges. As a result, the suitability analysis of the Konya Closed Basin for wastewater treatment plant (WWTP) construction reveals that 27.9% of the area is unsuitable, while 42.5% is moderately suitable and 19.5% highly suitable. The unsuitable areas are primarily concentrated around Tuz Lake and Beyşehir Lake. The analysis also shows that of the 24 existing WWTPs, only three are in highly suitable areas, while ten are in unsuitable areas. Future site selection should focus on high or moderate suitability areas, considering proximity to agricultural lands for potential irrigation use, while ensuring effective treatment to avoid contamination. Through this pioneering study, we have managed to provide more than just a robust and comprehensive roadmap for the efficient establishment, operation, and assessment of wastewater treatment plants. Our work serves as a blueprint for future initiatives, highlighting the transformative potential and far-reaching implications of integrating Geographic Information System (GIS) and Best-Worst Method (BWM) in modern environmental management practices. This integration stands as a testament to the power of innovation and cutting-edge technology in addressing some of the most pressing and significant environmental challenges we face today. By incorporating GIS and BWM, we are able to streamline processes, improve accuracy, and ultimately, enhance the effectiveness of wastewater management. In doing so, it provides a guiding light towards a more sustainable future where issues like water scarcity are no longer a looming threat but are instead relegated to the annals of history. This vision of the future, one where water is abundant and accessible to all, is a goal we believe is within our grasp, and one that this study brings us one step closer to achievin
-
ÖgeReduced dimensional features for object recognition(Institute of Informatics, 2018-07-27)Object recognition is one of the substantial problems of computer vision area. Traditional solutions consist of feature based object recognition techniques. Hence, there are many studies which are proposed feature detection and description methods. Object recognition can be performed with high accuracy thanks to these robust features. However, these features suffer from their high dimensional structure, in other words "curse of dimensionality". Hence, dimensionality reduction of the feature vectors is quite studied and methods that reduce computational load are proposed, in the literature. In this thesis, dimensionality reduction of visual features using autoencoders is proposed. And, the effect of dimensionality reduction of visual features are investigated on object recognition task. For this purpose, three well-known feature vectors are selected which are Histogram of Oriented Gradients (HOG), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Speeded-Up Robust Features (SURF). To conduct experiments, three subsets of Caltech-256 dataset images are designed and HOG, SIFT and SURF feature vectors are obtained from these subsets. Dimensionality of these feature vectors are reduced to half using autoencoders. Then, object recognition is tested with original and reduced dimensional vectors with three different distance measures. Autoencoders which are unsupervised neural network algorithms, are selected for dimensionality reduction of feature vectors since autoencoders can capture nonlinear relationship in data, provide trained model for new inputs and do not need labels. Also, Principal Component Analysis (PCA) is used for dimensionality reduction of these feature vectors for comparison, since PCA is commonly used for dimensionality reduction of these vectors in the literature. Moreover, experiments using the proposed method and PCA, are repeated on images with noise and results are reported. The results show that object recognition accuracies are improved owing to dimensionality reduction. This shows that unnecessary features and noise are eliminated by dimensionality reduction. In addition to this, dimensionality reduction provides memory and time efficiency.
-
ÖgeUydu görüntüleri ve yardımcı veri entegrasyonu ile ilçe bazında yerleşim alanlarının zamansal analizi: Esenyurt ilçesi örneği(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023)İstanbul, ülke tarihi boyunca en fazla nüfusun yaşadığı il olma özelliğini taşımaktadır. Önceleri ilçe merkezlerinde yaşayan halk, nüfus yoğunluğunun artmasıyla kent çeperlerine doğru yayılmaya başlamıştır. Bu durumun sonucu olarak yeni yerleşim alanları ve idari yapılar ortaya çıkmıştır. Esenyurt ilçesi, çeperde yaşanan kentleşme sürecinin en açık örneklerindendir. 16. yüzyıldan 19. yüzyıla kadar çiftlik yerleşkesi konumunda olan Esenyurt, Büyükçekmece'ye bağlandıktan sonra kentleşme süreci başlamıştır. 1972 yılında Büyük İstanbul Nazım İmar Planı'na dahil olmasıyla kentleşme hızı artmaya başlamıştır. 1987 yılında ise 6 mahalleye ayrılarak idari bir birim olarak belde belediyesi kurulmuştur. 2000'li yılların başında hem nüfus hem de yapılaşma süreci hızlanarak 2008 yılında günümüz ilçe sınırlarına ulaşmıştır. Esenyurt, ulusal ve uluslararası birçok farklı kültürün bir arada yaşadığı bir bölge haline gelmiştir. Bu durum kentsel alanların değişmesine farklılaşmasına neden olmuştur. İlçe sınırlarındaki sanayi alanlarının artışı ve ulaşım olanaklarının gelişmesi nüfusun kısa zamanda çok fazla artmasına sebep olmuştur. Bahsi geçen nedenlerle doğal, sosyal, ekonomik ve yapılaşmış çevrelerde birçok problem yaşanmaya ve yapılan planlama çalışmaları yetersiz kalmaya başlamıştır. Plan yapım çalışmalarına başlanmadan çalışma alanının yeterli düzeyde analiz edilmesi büyük önem taşımaktadır. Esenyurt ilçesinin kısa zamanda gösterdiği yoğun değişim ve dönüşümün tespiti gelecek plan çalışmalarında ve ilçeye ilişkin yapılacak diğer çalışmalarda önemlidir. Kentsel genişlemenin izlenmesi için geçirimsiz yüzeylerin belirlenmesi, arazi kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi ve çevrenin korunması için önemlidir. Uzaktan algılama, kentsel arazi kullanımı/arazi örtüsü (AK/AÖ) haritalaması için önemli bir veri kaynağı sağlamakta ve bu veriler farklı amaçlarla kullanılmak üzere çeşitli tekniklerle analiz edilmektedir. Amaç gerekli bilgiyi hızlı ve kolay bir şekilde elde etmek ise, spektral indekslerin kullanılması en uygun çözüm olarak ortaya çıkmaktadır. Bu amaçla dünya yüzeyindeki farklı arazi örtü türlerinin ayırt edilerek arazi kullanım haritalarının oluşturulabilmesi için birçok indeks oluşturulmuştur. Çalışmanın temel amacı, kentleşme problemlerini en üst düzeyde yaşayan İstanbul'un en kalabalık ilçesi olan Esenyurt'un zamansal AK/AÖ değişimini uzaktan algılama uydu görüntüleri ile belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda Google Earth Engine (GEE) platformunda Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI ve Sentinel 2 MSI görüntüleri kullanılmış, sınıflandırma ve indeks uygulamaları yapılmıştır. İlçenin görsel olarak değişimini incelemek ve yapılacak sınıflandırmada kullanmak amacıyla Landsat uydu görüntüsü arşivi incelenmiştir. En eski tarihli uydu görüntüsü Landsat MSS 1972 yılına ait olup, 1985 ile 1990 yıllarına ait görüntülerle karşılaştırılarak kentleşme süreci görsel olarak incelenmiş ve doğal çevrede başlayan azalmalar tespit edilmiştir. Geçmiş tarihlere ait uydu görüntülerinin sınıflandırma sonuçlarının doğrulukları doğruluk analizi ile belirlenmekte ve bu amaçla haritalar ya da yüksek çözünürlüklü veriler kullanılmaktadır. Landsat arşivinde 1972 den beri görüntü olmasına rağmen doğruluk analizinde kullanılabilecek en eski referans veri 2003 yılına ait olup 1/1000 ölçekli halihazır haritadır. Google Earth Pro da ilçeye ait yüksek çözünürlüklü görüntüler 2004 yılından itibaren mevcuttur.