Geri Dön

İnterpolasyon Teknikleri ile Eksik Yer Radarı Verilerinin Üretilmesi

Production of Incompleted GPR Data with Interpolation Techniques

  1. Tez No: 434784
  2. Yazar: MERVE ÖZKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. REFİK SAMET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Günümüzde, jeofizik yöntemler içerisinde mühendislik ve arkeolojik alanlar başta olmak üzere, gömülü haldeki yer altı yapılarının ve malzemelerin yerlerinin kazı yapılmaksızın hızlı ve yüksek doğrulukta belirlenebilmesi için yapılan çalışmalarında yer radarı (Ground Penetrating Radar – GPR) giderek önem kazanmaktadır. GPR araştırma ve uygulamalarında, yer altı yapı (anomalilerin) türlerinin ve geometrilerinin en doğru şekilde belirlenmesi hedeflenmektedir. GPR araştırma ve uygulamalarında kullanılan çeşitli yazılımlar mevcuttur. Bu yazılımların interpolasyon özelliklerinin kısıtlı olmasından ve bunun yanında verilerin eksik elde edilmesinden dolayı incelenen anomaliler için elde edilen doğruluk oranı yetersizdir. Veri toplamada yaşanan problemlerden dolayı (engebeli çalışma alanı, engeller, vb.) veriler eksik olabilmekte ve bu yüzden yer altı yapıların geometrileri net ve doğru bir şekilde elde edilememektedir. Bu nedenle anomalilerin incelenmesi eksik veriler tamamlandıktan sonra yapılmalıdır. Bu tez çalışmasında, eksik elde edilen verileri tamamlamak için bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntem kapsamında, mevcut örnekleme, iz ve profil değerleri kullanılarak mevcut ve önerilen interpolayon teknikleri ile yeni örnekleme, iz ve profil değerleri üretilmektedir. Yapılan çalışmada farklı interpolasyon tekniklerinin GPR veri üretiminde başarısı ve doğruluğu incelenmekte ve verilerin orijinale en yakın şekilde elde edilebilmesi için uygun teknik ile ilgili öneriler sunulmaktadır. Önerilen yöntem TUBİTAK projesi kapsamında tasarlanan test sahasından elde edilen veriler üzerinde uygulanmıştır. Önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar, üretilen verilerin benzerliğinin %86,67 (anomalinin yoğun olarak bulunduğu veriler için) - %96,72 (anomalinin nadir rastlandığı veriler için) oranında orijinale yakın olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Ground penetrating radar is becoming increasingly important in studies which determine quickly and high acuuracy location of embedded undergorund structures and materials without excavation. It is aimed to determining accurately the type and geometry of underground structure (anomalies) in GPR research and applications. There are numerous software used in GPR researches and applications. The accuracy rate of anomalies is insufficient because of limited interpolation properties of these software and also obtaining missing data. Due to problems in data collection (rough test area, obstacles, etc.), the data can be missing, and therefore the geometry of underground structures can not be obtained a clear and high accuracy. Eventually, examining of the anomalies should be done after completing the missing data. In this thesis, a methodology is suggested to complete the missing data. Within the scope of this methodology, new sampling values, traces and profiles are produced with different interpolation techniques using current sampling values, traces and profiles. The success and accuracy of different interpolation techniques is examined in the production of GPR data and the suggestions are offered about efficient techniques to obtained data as close to original. The proposed methodology was applied on data obtained from test sites designed under the TUBİTAK Project. The results obtained with the suggested methodology is shown that the similarity of the produced data is close to original at a rate of %86,67 - %96,72.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenimi ile güneş enerjisi santrali üretim tahmini

    Solar power plant production forecast with machine learning

    MUHAMMED HALEF

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiErciyes Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALTUK BUĞRA SELÇUKLU

  2. A comparison of various interpolation methods in prediction and validation of marine gravity data

    Deniz gravite verilerinin belirlenmesinde ve kontrol edilmesinde farklı interplasyon yöntemlerinin karşılaştırılması

    MUHAMAD ALAIED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİHTER EROL

  3. Implementation of a super-resolution algorithm using model composer

    Bir yüksek çözünürlük algoritmasının model composer ile gerçeklenmesi

    BERKAY UÇKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN

  4. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  5. Realistic microwave breast models through T1-weighted 3-D MRI data

    T1-ağırlıklı 3-boyutlu MRI datası kullanılarak gerçekçi mikrodalga meme modelleri geliştirilmesi

    AHMET HAKAN TUNÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN