InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği

dc.contributor.advisor Musaoğlu, Nebiye
dc.contributor.advisor Şafak, Erdal
dc.contributor.author Yağmur, Nur
dc.contributor.authorID 501182615
dc.contributor.department Geomatics Engineering
dc.date.accessioned 2023-12-19T12:23:29Z
dc.date.available 2023-12-19T12:23:29Z
dc.date.issued 2023-05-30
dc.description Tez(Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023
dc.description.abstract Ulaşım trafiğinin önemli bir bölümünü hava taşımacılığı oluşturmaktadır. Özellikle mega kentlerde yer alan ve hem ulusal hem de uluslararası taşımacılığı sağlayan havalimanları önemli bir konuma sahiptir. Yılda milyonlarca insanın yolculuk yapmasına olanak sağlayan bu havalimanlarında yapı sağlığı konusu kritik bir öneme sahip olup, yapı hasarlarının maliyetinin yanı sıra oluşabilecek kazalar sonrası yolcuların can güvenliği de dikkate alınması gereken bir diğer konudur. Bu sebeple, pist ve yapılarda meydana gelebilecek hasarlar sürekli olarak izlenerek, ihtiyaç duyulması halinde yapı iyileştirmeleri gerçekleştirilmelidir. Yapı sağlığı izleme konusunda birçok yersel ölçme yöntemi mevcuttur. GNSS, nivelman, inklonometre vb. sıklıkla kullanılan yersel ölçme yöntemlerine örnek verilebilmektedir. Ancak bu ölçme yöntemleri hassas ölçü sağlasa dahi nokta tabanlı olup, alansal bilgi çıkarımında kullanılması bir hayli güçtür. Ciddi iş yükü gereksiniminin yanı sıra maliyet ve zaman gerektirmektedir. Uzaktan algılama yöntemleri, sürekli periyotlarda uydu görüntüsü sağlama ve geniş kapsama alanı ile bu konuda önemli bir boşluğu doldurmaktadır. Son yıllarda farklı sensörlere sahip birçok uydudan ücretsiz uydu görüntülerinin temin edilebilmesi sayesinde, uydu görüntüsünün mekânsal çözünürlüğüne bağlı olarak farklı detaylarda alansal bilgi çıkarımı sağlanabilmektedir. Yapılarda veya arazi yüzeylerinde meydana gelen yüzey hareketlerinin alansal olarak belirlenmesinde yapay açıklıklı radar (Synthetic Aperture Radar-SAR) uydu görüntüleri sıklıkla kullanılmaktadır. Avrupa Uzay Ajansı'nın Sentinel-1 SAR uydu görüntülerini ücretsiz olarak servis etmesiyle, yapı sağlığı izlemelerinde interferometrik SAR (InSAR) analizleri sıklıkla uygulanmaya başlanmıştır. Yüzey hareketlerinin zaman içerisinde davranışlarını belirlemek ve izlemek için zaman serisi InSAR yöntemleri geliştirilmiştir. Sabit Saçıcı İnterferometri (Persistent Scatterer Interferometry-PSInSAR) ve Küçük Baz Altküme InSAR (Small Baseline Subset InSAR - SBAS) yöntemleri en çok kullanılan yöntemlerdendir. Havalimanlarının uygun arazi eksikliği sebebiyle deniz dolgu alanlarına veya sulak alanların ıslah edilmesiyle elde edilen boş alanlara inşa edilmesi, son yıllarda yüzey hareketlerinin oluşmasına ve bu yüzey hareketlerinin zaman serisi InSAR yöntemleriyle izlenmesi çalışmalarına konu olmuştur. Bu havalimanlarının, Türkiye'de de benzer örnekleri görülmeye başlanmıştır. İstanbul Havalimanı, bulunduğu jeolojik konum ve kullanıma açıldıktan sonra ulaşım trafiğindeki rolü sebebiyle önemli bir yere sahiptir. Terkedilen açık kum ve kömür ocaklarının zaman içerisinde sularla dolmasıyla oluşan sulak alanlar ve rehabilite edilen ağaçlık alanlar üzerine İstanbul Havalimanı inşa edilmiştir. Sulak alanlar ıslah edilmiş ve dolgu malzemeleriyle doldurularak havalimanı inşaatına uygun konuma getirilmiştir. Yüklü miktarda dolgu yapıldığı bilinen havalimanı, zemin oturması ve yoğun dış yükler sebebiyle yüzey hareketlerine karşı hassas durumdadır. Bu sebeple, çalışma alanı olarak İstanbul Havalimanı seçilmiştir. Landsat optik uydu görüntüleri kullanılarak 1984-2020 yılları arasında beşer yıllık periyotlar ile çalışma alanı sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonrası gerçekleştirilen tematik doğruluk değerlendirmesi sonucunda, sınıflandırmalar yüksek doğruluk değerleri ile gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma sonucunda 1984 yılından 2010 yılına kadar sulak alanların 10 kat arttığı ancak havalimanı inşaatı sonrası %50'sinden fazlasının yok edildiği tespit edilmiştir. Bitki örtüsü yaklaşık olarak %24 azalmış, açık alan sınıfı ise %7 artış göstermiştir. Havalimanında meydana gelen yüzey hareketlerini belirlemek üzere LiCSBAS uygulama paketi ile SBAS yöntemi, SNAP ve StaMPS yazılımları ile PSInSAR yöntemleri uygulanmıştır. Havalimanının kullanıma açıldığı Kasım 2018 ile Eylül 2022 zaman aralığını kapsayan analizlerde, Sentinel-1 ücretsiz SAR görüntüleri kullanılmıştır. Hem yükselen hem de alçalan geometride gerçekleştirilen analiz sonuçlarının birbirine oldukça yakın sonuç verdiği tespit edilmiştir. SBAS ve PSI analiz sonuçlarının birbirini destekleyici sonuç vermesinin yanı sıra mekânsal çözünürlüklerinin farklı olması sebebiyle sonuçlar birbirini tamamlayıcı nitelikte olmuştur. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, B ve C pisti ile terminal binası arasında bulunan ve havalimanı inşaatı sebebiyle ıslah edilen 88,6 ha alana sahip sulak alanın olduğu bölgede çökme eğilimli deformasyon hareketi tespit edilmiştir. Bu bölgeye yakın olan pistlerde (B ve C pisti) ve terminal binasının kuzey kesimlerinde de benzer şekilde çökme eğilimli hareket görülmektedir. A pistinin kuzey kesimlerinde de çökme eğilimli negatif yönde hareket görülürken, terminal binası üzerinde, binanın güney kesimlerinde ve B pistinin güney kesimlerinde kabarma eğilimli pozitif yönde hareket görülmektedir. Kasım 2018-Eylül 2022 süre zarfında C pistinin inşaatına başlanıp tamamlanarak kullanıma açılmasından dolayı, PSI yöntemiyle sabit saçıcı noktaları tespit edilememiştir. Bu sebeple, C pistinin kullanıma açıldığı Temmuz 2020-Eylül 2022 zaman aralığında PSI analizleri tekrarlanmış ve C pistinin inşa edildiği bölgede yer alan ıslah edilmiş ufak sulak alanın üzerinde çökme eğilimli negatif yönde hareket olduğu tespit edilmiştir. Hem alçalan hem yükselen yörüngede elde edilen analiz sonuçları kullanılarak uydu bakış yönünde elde edilen yüzey hareketleri düşey ve yatay bileşenlerine ayrılmıştır. Her iki yörüngede elde edilen sonuçların birbirine benzerlik göstermesi, hareketin düşey yönde olduğunun göstergesidir. Elde edilen düşey bileşen de bu durumu doğrulamaktadır. Yatay bileşenden ise anlamlı sonuçlar elde edilememiştir. Terminal binası üzerinden alınan zaman serisi bileşenlerine ayrılarak trend bileşeni, Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM)'den alınan sıcaklık verisi ile ilişkilendirilmiş ve yüksek korelasyon elde edilmiştir. Bu durum, terminal binasının çatı malzemesinin genleşmeye meyilli olduğunu göstermiştir. Sayısal yükseklik modelleri (SYM) kullanılarak havalimanı inşaatında kazı ve dolgu yapılan alanlar tespit edilmiştir. Havalimanı inşaatı öncesi topoğrafyayı ifade eden SYM, SRTM verisi ile sağlanmıştır. İnşaat sonrası topoğrafya ise stereo Pleiades görüntüleri ile 2 m mekânsal çözünürlükte oluşturulmuş ve SRTM verisinin mekânsal çözünürlüğü olan 30 m'ye yeniden örneklenmiştir. İki verinin farkının alınmasıyla elde edilen sonuçlar doğrultusunda 88,6 ha alana sahip büyük sulak alana ortalama 60 m dolgu yapıldığı tespit edilmiştir. Ayrıca elde edilen kazı ve dolgu alanlarının deformasyon sonuçlarıyla örtüştüğü tespit edilmiştir. Yüzey hareketlerinin belirlenmesi sonrası, zaman serileriyle tahmin analizleri gerçekleştirilmiştir. Tahmin analizlerinde altı farklı pilot bölge, yapı türü ve zaman serisinin karakteristiğine bağlı olarak belirlenmiştir. Tahmin analizleri geleneksel yöntemler, regresyon tabanlı yöntemler ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarında, geleneksel yöntemler lineer bir yaklaşım sunarak başarılı bir sonuç vermiştir. Regresyon tabanlı yöntemlerden ise XGBoost Regresyon (XGBR) algoritmasının bütün bölgelerde başarılı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Derin öğrenme yöntemlerinde ise Bütünleşik LSTM (Long Short Term Memory-LSTM) yönteminin başarılı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Zaman serileri bileşenlerine (trend, mevsimsel etki, artık) ayrılarak, ERA5-Land meteorolojik parametreleri (hava sıcaklığı, toprak sıcaklığı, yağış ve buharlaşma) ile beraber tahmin analizlerine dahil edilmiş ve XGBR ile Bütünleşik LSTM algoritmaları kullanılarak bu özniteliklerin tahmin analizlerine katkısı incelenmiştir. Analiz sonucunda, özniteliklerin eklenmesinin tahmin doğruluğunu arttırdığı tespit edilmiştir. Her bölge için özniteliklerin önem dereceleri her iki yöntem üzerinden de belirlenmiştir. XGBR yöntemi üzerinden SHAP (SHapley Additive exPlanations), permütasyon öznitelik önemi yöntemleri ve algoritmanın kendi ağaç yapısını oluştururken kullandığı önem dereceleri ile, Bütünleşik LSTM yöntemi üzerinden ise permütasyon öznitelik önemi yöntemi ile eklenen yedi özniteliğin önem dereceleri belirlenmiştir. XGBR yöntemi ile elde edilen önem dereceleri bütün yöntemlerde benzerlik göstermiş ve trend ile artık parametrelerinin en önemli öznitelikler arasında yer aldığı belirlenmiştir. Ancak kontrollü ilerlenmediği takdirde bu parametrelerin aşırı öğrenmeye sebebiyet verdiği tespit edilmiştir. Pist üzerinden alınan iki farklı zaman serisinde buharlaşma parametresi öne çıkarken, bina üzerinden alınan zaman serilerinde de hava sıcaklığı parametresinin öne çıktığı belirlenmiştir. Bütünleşik LSTM yöntemi üzerinden permütasyon öznitelik önemi yöntemiyle belirlenen önem derecelerinde, trend bileşeni zaman serilerinin genelinde önemli öznitelikler arasında yer almaktadır. Pist üzerinden alınan zaman serilerinde yağış parametresi öne çıkarken, bina üzerinden alınan çökme ve kabarma zaman serilerinde buharlaşma parametresi öne çıkmaktadır. Terminal binası özelinde incelendiğinde ise toprak sıcaklığının öne çıktığı belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda tahmin analizlerinde yapı türü, yapı malzemesi ve kullanılan yönteme göre sonuçların değişkenlik gösterdiği söylenebilmektedir. LSTM katmanlarında bulunan seyreltme katmanı ile aşırı öğrenme engellenebilirken, regresyon tabanlı algoritmalarda bu durumun engellenememesi yanıltıcı sonuçlar elde edilmesine sebep olabilmektedir. Geleneksel yöntemlerden ARIMA ve FFT ile XGBR ve Bütünleşik LSTM yöntemleri kullanılarak zaman serilerinin gelecek tahmini analizi gerçekleştirilmiş, elde edilen sonuçlar doğrultusunda FFT ve Bütünleşik LSTM yöntemlerinin benzer bir yaklaşım sunduğu tespit edilmiştir. Tez çalışması, İstanbul Havalimanı üzerinde gerçekleştirilen kapsamlı analizleri içermekte olup, İstanbul Havalimanı gibi büyük ve kritik öneme sahip ulaşım altyapılarında gerçekleştirilecek yapı sağlığı izleme çalışmalarına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
dc.description.degree Doktora
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/24240
dc.language.iso tr
dc.publisher Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.sdg.type Goal 9: Industry, Innovation and Infrastructure
dc.subject makine öğrenmesi
dc.subject machine learning
dc.subject hava taşımacılığı
dc.subject aerial transportation
dc.subject havalimanları
dc.subject airports
dc.subject İstanbul Havalimanı
dc.subject Istanbul airport
dc.title InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
dc.title.alternative Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
dc.type doctoralThesis
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
501182615.pdf
Boyut:
13.3 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
1.58 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama