Konumsal vektör verilerdeki topolojik hataların görselleştirilmesi ve giderilmesi
Visualization and correction methods for geospatial data
- Tez No: 167549
- Danışmanlar: PROF.DR. FERRUH YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Geographical Information System, Spatial Data, Topology, AutoCAD®, AutoLISP®, DCL Vll
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi KONUMSAL VEKTÖR VERİLERDEKİ TOPOLOJİK HATALARIN GÖRSELLEŞTİRİLMESİ VE GİDERİLMESİ Süleyman Sırrı MARAŞ Selçuk Üniversitesi Fen Bilileri Enstitüsü Jeodezi ve Fotogrametri Anabilim Dalı Danışman : Prof.Dr. Ferruh YILDIZ Jüri: Prof.Dr. Ferruh YILDIZ Yrd.Doç.Dr. Öztuğ BİLDİRÎCİ Yrd.Doç.Dr. Murat YAKAR Bu çalışmada; Konumsal Bilgi Sistemlerinde (KBS) yapılacak analizlerin doğru ve güvenilir olabilmesini sağlamak için, KBS 'ye altlık teşkil etmek üzere toplanan, vektör yapıdaki sayısal konum verilerinin topolojik hatalarının ve tutarsızlıklarının görselleştirilmesini ve giderilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için, öncelikle konumsal vektör verilerin taşıyabilecekleri; geometrik ve topolojik hataların açıklanmasına, -hata kaynaklarının tespit edilmesine, 'hataların görselleştirilme yöntemlerinin belirlenmesine, -hataların giderilmesi için gerekli matematiksel model ve algoritmaların oluşturulmasına çalışılmıştır. Bu çalışmalardan elde edilen bilgiler ışığında; söz konusu topolojik hata ve tutarsızlıkların görselleştirilmesi ve giderilmesi işlemlerini kişisel bilgisayar (PC) ortamında yapabilen bir yazılımın hazırlanması hedeflenmiştir. Bu hedefi gerçekleştirmek üzere yaygın olarak kullanılan AutoCAD uygulama programı üzerinde bir kullanıcı arayüzünün geliştirilmesine çalışılmıştır. Sonuç olarak, AutoLISP ve DCL programlama dilleri kullanılarak, yukarıda sıralanan işlevleri yerine getirebilecek şekilde, AutoCAD uygulama programı üzerinde çalışan bir kullanıcı arayüzü hazırlanmıştır. Hazırlanan arayüz, değişik çalışmalarda kullanılmak üzere farklı yöntemlerle elde edilmiş sayısal, vektör yapıdaki sayısal konum verileri üzerinde denenerek arayüz programının doğru çalışabilirliği ve çalışma etkinliği test edilmiştir. Testler sonucunda olumlu sonuçlar alınmış, böylelikle konumsal vek ö ve i eki a ala ö me ve el ebilmele i ama yla ve iyi o layanla a ve kullananla a ö nek bi bil isaya uy ulamas ka an İm vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis VISUALIZATION AND CORRECTION METHODS FOR GEOSPATIAL DATA Süleyman Sırn MARAŞ Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Geodesy and Photogrammetry Engineering Supervisor : Prof.Dr. Ferruh YILDIZ Jury : Prof.Dr. Ferruh YILDIZ Assist.Prof.Dr. Öztuğ BİLDİRİCİ Assist.Prof.Dr. Murat YAKAR In this study, visualization and correction of errors in digital topological spatial vector data which have been acquired to form a base source for Geographical Information Systems (GIS) were aimed so as to maintain the accuracy and reliability regarding GIS analysis. For this aim, geometrical and topological errors included in digital spatial vector data have been explained; the reason of these errors and method of visualization of them have been determined, mathematical model and algorithms for eliminating the errors have been studied. With the information from these studies; the main objective was the development of a software application running on a PC environment so as to visualize and correct these kind of topological errors and inconsistencies of the data. For this objective, it was tried to develop an interface on a commonly used software package AutoCAD. Consequently, the user interface which can handle the issues explained above was developed on AutoCAD environment by using AutoLISP and DCL programming languages. Propriety and efficiency of this interface have been tested by using digital spatial vector data which have been acquired via various methods. As a result of these tests, confident results have been reached, therefore a sample software application have been put into service of the users to make them capable of recognizing and correcting the topological errors of spatial vector data.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti
Automatic road detection from data taken by unmanned aerial vehicles
ABDURAHMAN YASİN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Uydu görüntülerinden kentsel ayrıntıların nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemiyle belirlenmesi ve CBS ortamında bütünleştirilmesi
Detection of urban details from satellite images using object-based classification methods and integration to GIS
AYCAN MURAT MARANGOZ
Doktora
Türkçe
2009
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRCAN BÜYÜKSALİH
PROF. DR. ZÜBEYDE ALKIŞ
- Dinlenme hali fonksiyonel manyetik rezonans görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle analizi ve nörodejeneratif hastalık tanısında kullanılması
Analysis of resting state functional magnetic resonance images with deep learning methods and their use in the diagnosis of neurodegenerative diseases
FATMA MÜBERRA YENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medeniyet ÜniversitesiBiyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÜÇLÜ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE YÜSRA DOĞAN
- Hiperspektral görüntü sınıflandırma uygulamalarında makine ve derin öğrenme kullanımı
The use of machine and deep learning on hyperspectral image classification applications
EREN CAN SEYREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL