Geri Dön

Kartografik genelleştirmede seçme/eleme işlemi için yapay zeka yöntemlerinin akarsu ağlarına uygulanabilirliği

The applicability of artificial intelligence methods for the selection/elimination process to the stream networks in cartographic generalization

  1. Tez No: 343833
  2. Yazar: ALPER ŞEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 188

Özet

Bu çalışmada, akarsu ağlarının genelleştirmesinde seçme/eleme işlemi için Kendini Düzenleyen Haritalar (KDH) yöntemi kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilmiştir ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemiyle karşılaştırılmıştır. KDH ve DVM'de girdi verisi olarak kullanılacak en uygun öznitelikler araştırılmıştır. Öznitelikler, khi-kare bağımsızlık testinde belirlenen ilişkilere göre ağırlıklandırılmıştır. Radikal Kanun, seçilecek nesne sayısının belirlenmesinde kullanılmıştır. KDH'de kümelerin seçimi için kademeli bir yaklaşım geliştirilmiştir. Uygulamada, 1:100,000 ölçekli akarsu ağlarını türetmek için United States Geological Survey Ulusal Hidrografi Veri Seti'nde bulunan 1:24,000 ölçekli ve farklı akarsu ağı desenlerine (ağaçsı, kafes ve dikdörtgen) sahip iki akarsu ağı kullanılmıştır. Türetilen akarsu ağları, 1:100,000 ölçekli orijinal akarsu ağlarına hem nitelik hem de görsel açıdan oldukça yakındır. KDH yöntemiyle her alt havzada akarsu yoğunluğu ve akarsu ağı deseni büyük ölçüde korunmuştur. Sürekli ve semantik olarak doğru ağlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a new method was developed using Self Organizing Maps (SOM) method for the selection/elimination process in the generalization of stream networks and it was compared to Support Vector Machines (SVM) method. The most suitable attributes to be used as input to the SOM and SVM were explored. The attributes were weighted in accordance with the associations determined in chi-square independence test. The Radical Law was used in the determination of the number of features should be selected. An incremental approach was developed for the selection of the clusters in the SOM. In the case study, two different stream networks which have different drainage patterns (dendritic, trellis and rectangular) at 1:24,000-scale in the National Hydrography Dataset of United States Geological Survey were used in order to derive the stream networks at 1:100,000-scale. Derived stream networks are quite close to the original stream networks at 1:100,000-scale from both quantity and visual aspects. Stream density and drainage pattern were mostly maintained in each subbasin by SOM method. Continuous and semantically correct networks were obtained.

Benzer Tezler

  1. Yerleşim içi yol ağı genelleştirmesinde yeni bir seçme eleme yaklaşımı

    A new selection/elimination approach for the generalization of urban road networks

    FATİH GÜLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ

  2. 1:25 000? 1:100 000 ölçek aralığında yol objelerinin seçme-eleme işlemlerinin otomasyonu

    Automation in selection of road features from 1:25 000 scale to 1:100 000 scale

    MURAT AVCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İ. ÖZTUĞ BİLDİRİCİ

  3. Çok ölçekli kartografik gösterimlerde mekansal bilginin nicelik analizi

    Quantitative analyzing of spatial information in multi-scale cartographic representations

    SERDAR BİLGİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

    PROF. DR. OKAN K. ERSOY

  4. Kartografik genelleştirmede bina dizilimlerinin karakterizasyonu ve yorumlanmasına ilişkin yeni yaklaşımlar

    New appoaches regarding characterisation and interpretation of the building alignments in cartographic generalisation

    SİNAN ÇETİNKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ MELİH BAŞARANER

  5. Topografik haritalarda genelleştirme

    Generalizasyon of topographic maps

    İBRAHİM ÖZTUĞ BİLDİRİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ABBAS BARIŞKANER