Geri Dön

A tool to automate the process of flood risk areas detection due to climate change

İklim değişikliğine bağlı sel riski altında kalan bölgelerin otomatik olarak belirlenmesi için bir araç

  1. Tez No: 488062
  2. Yazar: ESTHA FREDERICK KAZINJA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HANDE DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Sel baskınları, özellikle son yıllardaki iklim değişikliği ile giderek artan şekilde meydana gelen doğal bir felakettir. Özellikle kıyı bölgelerde meydana gelen sel baskınları; artan deniz seviyesi ve kasırgalar ile ilişkilendirilmekte, bununla birlikte gelecekte meydana gelebilecek benzeri hadiselerin tahmin edilmesi, izlenmesi ve hazırlık yapılmasına dair büyük bir ihtiyaç doğmaktadır. Günümüzde, ArcGIS, GRASS, QGIS ve benzeri Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) yazılım paketleri yardımıyla, doğal afetlerin ekosisteme, nüfusa ve çevresel etkilerinin belirlenmesi geçmiş yıllara nazaran daha kolay olmasına rağmen, bu analizlerdeki çok sayıdaki farklı işlem adımları ve gerekli yöntemlerin karmaşıklığı, bu analizlerin otomatikleştirilmesini gerekli kılmıştır. Bu tez, iklim değişikliği nedeniyle taşkın risk alanlarını tespit etme sürecini otomatikleştirmek için python script dili kullanılarak yazılmış bir CBS tabanlı aracı sunmaktadır. Geliştirilen araç, ArcMap (ESRI) yazılımında kullanılan yöntemlere doğrudan erişim olanağı sağlayan Arcpy kütüphanesini kullandığından avantajlıdır.

Özet (Çeviri)

Flooding is a major hazard in the world, with increase in climate change its occurrence has also accelerated over the years. Recent major floods especially in the coastal areas that are associated with increase in sea level rise and storm surge have created a major need for predicting, monitoring and planning for future flood occurrence. Inundation affects and vulnerability of the coastal areas need to be accessed. Using Spatial Information Science knowledge and using tools GIS software packages like ArcGIS, GRASS, QGIS and so many others has made the exposure of ecosystem services, population, and environmental hazards location easier within the different years. But these software packages come with a lot of sophisticated methodologies and many processes to delineate the flood plain thus raise the concern of automating the process. This thesis presents a GIS-bases toolbox that was written in python scripting language to automate the process of detecting flood risk areas due to climate change. The toolbox takes the advantages of the python scripting by using the Arcpy library which allows the direct access to methodologies that are used in ArcMap (ESRI) software.

Benzer Tezler

  1. Afet yönetimine yönelik açık veri modeli ve konumsal analiz araçlarının geliştirilmesi: Heyelan ve sel örneği

    Developing open geo-data model and analysis tools for disaster management: Landslide and flood case

    M. SELİM BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

  2. Üretim kaynakları planlaması

    Başlık çevirisi yok

    TOLGA EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ

  3. Kurumsal kaynakların planlaması (ERP) ve çağdaş üretim-yönetim sistemleri ile ilişkiler

    Enterprise resources planning (ERP) and relationships among ERP and other computer aided systems and management information system

    BURÇİN ÇARDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. ALPASLAN FIĞLALI

    DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ

    DOÇ.DR. SEMRA BİRGÜN BARLA

  4. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Automation of end-of-line systems using collaborative robots

    İşbirlikçi robotlar kullanarak hat sonu sistemlerinin otomasyonu

    MOHAMAD SAWAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN