Positional uncertainty analysis using data uncertainy engine-A case study on agricultural land parcels
Veri belirsizlik motoru kullanılarak konumsal belirsizlik analizi tarımsal arazi parselleri örneği
- Tez No: 255452
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZUHAL AKYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Mekansal veri çıkarımı ve güncelleme işlemlerinin çoğunluğu coğrafi varlıkların uydu görüntüsünden sayışlaştırılmasını gerektirmektedir. Sayısallaştırma sırasında ekipman kısıtlamaları ya da insan yanılgıları gibi değişkenlerden kaynaklanan hatalar ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü Quickbird uydu görüntüsünden sayısallaştırılan coğrafi nesnelerin konumsal belirsizliği Veri Belirsizlik Motoru (DUE) kullanılarak değerlendirilmektedir. DUE, mekansal verilerdeki belirsizliğin değerlendirilmesi ve yayılımı analizlerinde kullanılmak üzere belirsiz verilerden simülasyonlar üretmeyi sağlayan bir yazılımdır. Elle sayısallaştırılan arazi sınırlarının konumsal belirsizliğini değerlendirmek ve belirsizlik sınırlarını elde etmek için, Kocaeli'nde çoğunlukla tarımsal arazi parsellerini içeren bir çalışma alanı seçilmiştir. Referans veri ve sayısallaştırılan poligonlar arasındaki farkın coğrafi-istatistiki değerlendirmesi, konumsal hataların oto ve çapraz korelasyon yapıları incelenerek gerçekleştirilmiştir. Bu analiz süreci, DUE içinde tanımlanan belirsizlik modelinin oluşturulmasında kullanılan hata modeli parametrelerini hesaplanmasını sağlamıştır. Eğitme verilerinden elde edilen hata modeli parametreleri test verileri için simülasyonların oluşturulmasında kullanılmıştır. DUE kullanılarak, Monte Carlo Simülasyonu metoduyla türetilen simülasyonlar her bir obje için belirsizlik sınırlarının oluşturulmasında kullanılmıştır. Oluşturulan belirsizlik sınırları ileriki analizler için, mekansal verilerin doğruluğuyla ilgili kullanıcıya yol gösterici öncül bilgi sağlamaktadır. Bunlara ek olarak, mekansal verilerin pozisyonlarının alansal belirsizlik üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi de amaçlanmıştır. Bu çalışmada, bütün farklı korelasyon ve obje modelleri için, hesaplanan ağırlık ortalama konumsal hata 2.66 ile 2.91 metre arasındadır. Belirsizlik sınır analizleri sonucunda, biçim değiştirebilen obje modeli çapraz korelasyonu modelleyerek en küçük belirsiz bant genişliğini üretmiştir.
Özet (Çeviri)
Most of spatial data extraction and updating procedures require digitization of geographical entities from satellite imagery. During digitization, errors are introduced by factors like instrument deficiencies or user errors. In this study positional uncertainty of geographical objects, digitized from high resolution Quickbird satellite imagery, is assessed using Data Uncertainty Engine (DUE). It is a software tool for assessing uncertainties in environmental data; and generating realisations of uncertain data for use in uncertainty propagation analyses. A case study area in Kocaeli, Turkey that mostly includes agricultural land parcels is selected in order to evaluate positional uncertainty and obtain uncertainty boundaries for manually digitized fields. Geostatistical evaluation of discrepancy between reference data and digitized polygons are undertaken to analyse auto and cross correlation structures of errors. This process is utilized in order to estimate error model parameters which are employed in defining an uncertainty model within DUE. Error model parameters obtained from training data, are used to generate simulations for test data. Realisations of data derived via Monte Carlo Simulation using DUE, are evaluated to generate uncertainty boundaries for each object guiding user for further analyses with pre-defined information related to the accuracy of spatial entities. It is also aimed to assess area uncertainties affected by the position of spatial entities. For all different correlation structures and object models, weighted average positional error for this study is between 2.66 to 2.91 meters. At the end of uncertainty analysis, deformable object model produced the smallest uncertainty bandwidth by modelling cross correlation.
Benzer Tezler
- Benzin motorlarında indirgenmiş kinetik model uygulaması
Reduced chemical kinetic model application to spark ignition engines
CÜNEYT UYKUR
- Elektrikli araç şarj istasyonlarında sezgisel yöntemler kullanılarak talep cevabı tabanlı optimum enerji yönetimi
Demand response based optimum energy management using heuristic methods in electric vehicle charging stations
BİLAL CANOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Dinamik konumlandırma sistemine sahip gemilerde pozisyon kaybı olaylarının risk analizi
Risk analysis of loss of position incidents on ships with dynamic positioning system
DOĞANAY ALPER ELİDOLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices
Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi
MÜGE ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN