Geomagnetic signal analysis based classification of earthquake magnitudes
Jeomagnetik işaretlerin çözümlenmesine dayalı deprem şiddeti sınıflandırması
- Tez No: 651723
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deprem Mühendisliği, Jeoloji Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Earthquake Engineering, Geological Engineering, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Dünyanın manyetik alanı, Dünya'nın içinden Güneş rüzgarları ile iletişim kurduğu uzaya kadar uzanır. Dünyanın manyetik alanı, yeni araştırmalar için bir yol sağladı ve bunlar, Deprem olaylarını keşfetme yöntemlerini içerir. Bu nedenle Dünya yüzeyi üzerinde çok sayıda manyetik gözlemevi inşa edilmiştir, hatta manyetik uydular bile Dünya'nın yapısıyla bir ilişki içinde bilgiyi genişletmek için bu gözlemler arasında küresel bir gerçek zamanlı veri alısşverişi sağlar. İlgili manyetik istasyonlar jeomanyetik dalgaları sinyal olarak kaydediyor. Nitekim, Dünya yüzeyine ulaşmadan ve yayılmadan önce genişbant jeomanyetik dalgalar, Dünya'nın merkezi kısmından emilir. Dolayısıyla; olabilen jeomanyetik dalgalar Dünya yüzeyine ulaşmak, atmosfere girebilen ve ultra düşük frekans (ULF) bandında uydu tarafından izlenen 10-20 Hz'nin altındaki frekansa sahip jeomanyetik dalgalardır. Son zamanlarda jeomanyetik sinyaller, nasıl ürettikleri ve yayıldıklarıyla ilgili olarak çes ̧itli deneysel ve teorik yöntemler tanıtıldı. Uzun süreli gözlem, jeomanyetik öncül anomalilerin, meydana gelen Deprem ile ilişkili olmasının beklendiğini ortaya koymaktadır. Deprem kavramları, nasıl ve ne zaman gerçekleştiği hakkında daha fazla bilgiye ihtiyacımız var. Buna ulaşmak için Dünya'nın iç yapısını gözden geçirmemiz gerekiyor. Yerkabuğundaki kırılmalar nedeniyle aniden meydana gelentitreşimler, sismik dalgalar halinde yayılarak yeryüzünü sarsan deprem olgusudur. Kabuk tabakası içindeki hareketler kayalara baskı yapar ve bunların gücü kayaların gücünü aştığında biriken enerji aniden Deprem olarak salınır. Dünya'nın iç bilgi yapısı, büyük bir Deprem sırasında yayılan sismik dalgaların etkisiyle kazanılır. Gerçekte, Dünya'nın iç özellikleri hakkında değerli bilgiler taşırlar. Örneğin Dünya'nın yoğunluk parametresine göre sismik dalgalar bükülerek hızları değişir. Böylece yog ̆unluk özelliğine bağlı olan sismik dalgaların hareket süresine göre Depremin derinliğini hesaplayabiliriz. Uzun süreli gözlem, iyonosferdeki jeomanyetik öncü anomalilerin Deprem olaylarıyla ilişkili olduğu varsayıldığını ortaya koymaktadır. INTERMAGNET, Dünya yüzeyinde doğal olarak oluşan jeomanyetik aktiviteyi incelemek için gelis ̧tirilen, uzaktan çalışan bir sinyal işleme sistemidir. Bu sistem, modern standart spesifikasyonları ölçüm ve kayıt ekipmanlarına uygulayarak veri alışveriiini ve jeomanyetik ürünlerin üretimini gerçek zamanlıya yakın performansla kolaylaştırır. Tanımlanmış standartlara dayanan INTERMAGNET manyetik gözlemevi, bir vektör manyetometresi ile ölçülen bir dakikalık manyetik alan değerleri 0.1 nT çözünürlüğe sahip sağlayan ve tam mutlak kontrole sahip bir manyetik gözlemevidir. Bu alanda, enstitülerden biri olan Türkiye- ̇Iznik istasyonu, küresel tanımlanmış standartlara dayalı olarak 2007'den bu yana Dünya'nın manyetik alanını izleme ve kaydetme faaliyetleri yürütmektedir. Deprem olaylarını deg ̆erlendirmek için genellikle sismik sinyaller veri seti olarak seçilirken, bu çalıs ̧mada ̇Iznik istasyonundan alınan günlük jeomanyetik veriler veri seti olarak seçilmiştir. Büyük depremlerin bu veriler üzerindeki etkileri, makine öğrenme sınıflandırma yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Jeomanyetik sinyaller ile Depremler arasında sinyal analizi ve makine öğrenme yöntemlerini ortaya çıkarabilecek bir ilişki olduğunu varsayıyoruz. Ayrıca, günlük jeomanyetik değişimler ile analiz edilerek, büyük Depremleri daha küçük olanlardan ayırabilen ve sınıflandırabilen bir modelin tespit edilebileceğini varsayıyoruz. Bu tez çalışmasında, dünyanın herhangi bir yerinde meydana gelebilecek Depremlerin bir gün boyunca jeomanyetik dalgalar üzerindeki etkisini araştırıyoruz. Bu amaca ulaşmak için, aynı istasyonda kaydedilen tüm manyetik verilerin bir gün içindeki maksimum Depreme göre organize edilmesi gerekmektedir. Yapılan araştırmalara göre dünyada Depremin yas ̧anmadığı bir gün bile yok. Yani, dünyanın herhangi bir yerinde yüzlerce Deprem sürekli yükseliyor. Bu gerçek sayesinde, bu çalışmanın amacı,“Destek Vektör Makinesi (SVM)”; sınıflar arasındaki marjı (mesafeyi) maksimize eder ve hatayı en aza indirir ve“K-En Yakın Komşu (KNN)”; k test verileri sınıf etiketi durumu belirtilen en yakın komşu sayısıdır. makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak jeomanyetik sinyal işleme alanında fark edilen araştırma eksikliğini doldurmaktır. Kaydedilen jeomanyetik sinyallerin yüksek boyutlu olması ve durağan olmayan davranışı nedeniyle, sınıflandırma algoritmaları için uygun özellik çıkarma ve boyut küçültme yöntemleri seçilmelidir. Bu çalışmada, öznitelik çıkarılması için, Mel Frekans Sepstral Katsayısı (MFCC) ve Devamlı Dalgacık Dönüşümü (CWT) yöntemleri; boyut indirgeme için ise Temel bileşen analizi (PCA); anahtar bileşenleri tanımlayın ve hepsini incelemek yerine değerli olan bir dizi özelliği analiz etmemize yardımcı olun ve Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA);gruplar arasındaki farklılaşma derecesini belirlemek ve varyans analizinin temeli haline gelmek, yöntemleri seçilmiştir ve jeomanyetik veriler üzerinde bağımsız olarak uygulanmıştır. Gerçek jeomanyetik veriler üzerindeki sınıflandırma sonuçları, jeomanyetik dalgaların büyük depremlerin etkisiyle benzersiz yapısının tespit edilebileceğini ve yüksek doğrulukta sınıflandırılabileceğini göstermektedir. Sonuçlar, sınıflandırmada çoğunlukla KNN yönteminin, SVM yönteminden daha üstün doğruluk performansı sergilediğini göstermektedir. KNN yöntemi ile yapılan sınıflandırmada en iyi performans sağlayan öznitelikler s ̧unlardır. Verinin doğrudan“SVD”veya“Eigen”çözücülü LDA ile boyutunun indirgenmesi ile elde edilen öznitelikler. Bahsedilen öznitelikler kullanılarak, KNN ile sınıflandırmada on kat çapraz doğrulama şeması içinde, ortalama %94.00 doğruluk uç boyutlu sınıf sağlanmıştır. Sunulan yöntem, üçüncü sınıfta belirtilen büyük depremleri küçük olanlardan doğru bir şekilde ayırt edebilir. Jeomanyetik sinyallerin tahmin potansiyelini araştırmak için daha fazla test uyguluyoruz. Bunun için Ekim 2020'nin 29 gününde Iznik istasyonundan aldığımız jeomanyetik sinyalleri kullanıyoruz. Sonuçlar, büyük depremlerin bu yeni veri seti için sunulan yönteme göre doğru bir şekilde sınıflandırılabileceğini göstermektedir. Depremleri tahmin etmek için, makine ög ̆renimi modelleri geliştirerek ve bunları daha fazla değerle açıkça eğiterek bu çalışmayı genişletmek gerektig ̆ini söyledi.
Özet (Çeviri)
The magnetic field lines that surround the Earth were suppressed by the effect of the Sun. Wind in the direction of the Sun, and in the opposite direction, they extended towards the interplanetary. This structure forms the magnetosphere of our planet. The magnetic field of the Earth is sensitive to the increases in the magnetic field, density, and speed of the solar wind. These changes in the solar wind are also due to changes in solar activity. INTERMAGNET is a signal processing system operator that is provided an ability to study geomagnetic activity on the Earth's surface. This program, through installing high technology tools for measuring and recording can facilitate data exchange and the production of geomagnetic products without any delay. INTERMAGNET magnetic observatory (IMO) based on defined standards, through a magnetometer, can provide one-minute magnetic field values, all with a resolution of 0.1 nT. Turkey-Iznik station, as one of the institutes, has started its activity in monitoring and recording the magnetic field of the Earth in 2007 based on globally defined standards. While seismic signals are chosen usually as the data set to evaluate Earthquake events; in this study, daily geomagnetic data which is taken from Iznik station is used to examine the effect of huge earthquakes on them through machine learning classification methods. The goal of this study is to fill the lack of research that is noticed in the geomagnetic signal processing field using two machine learning algorithms which are Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN) methods. Due to the high dimensionality and non-stationary behavior of recorded geomagnetic signals, suitable feature extraction and dimension reduction methods should be selected for classification algorithms. Therefore, two feature extraction methods, which are Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFFC) and Continuous Wavelet Transform (CWT), and two-dimensionality reduction algorithms, which are Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), were independently applied on geomagnetic data. The results show that the KNN classification algorithm has superior performance than the SVM algorithm, especially in a first approach after applying an LDA dimension reduction method with 94% accuracy performance for the three-class label data set. The presented method could discriminate big Earthquakes from small ones in the right way.
Benzer Tezler
- Karadeniz'in yapısal özelliklerinin ve dipaltı yapısının manyetik yöntemler ile araştırılması
Investigation of the structural features of the Black Sea and it's subbottom structure with the magnetic methods
HATİCE EVRİM TÜTÜNSATAR
Doktora
Türkçe
2017
Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA NURİ DOLMAZ
- Statistical investigation of ionospheric electron density over İstanbul during geomagnetic storms and implications for GPS communications
Geomanyetik fırtına zamanlarında İstanbul üzerindeki iyonosferik elektron yoğunluğunun istatistiksel olarak incelenmesi ve GPS haberleşmesi üzerine etkisi
BUTE NAZ ERBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ
- GNSS verileri kullanılarak iyonosfer modelinin oluşturulması ve global modellerle karşılaştırılması
The creation of ionosphere model using GNSS data and its comparison with global models
FUAT BAŞÇİFTÇİ
Doktora
Türkçe
2017
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT İNAL
DOÇ. DR. ÖMER YILDIRIM
- A statistical analysis of ionospheric joule heating driven by interplanetary coronal mass ejections and high speed streams using SWMF/BATS-R-US MHD model
SWMF/BATS-R-US MHD modeli kullanılarak gezegenlerarası koronal kütle atımları ve yüksek hızlı akışlar tarafından gelişen iyonosferik joule ısınmasının istatistiksel analizi
PELİN ERDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ
- Investigation on the effect of geomagnetic field on safe air navigation
Jeomanyetik alanın güvenli hava navigasyonu üzerine etkilerinin araştırılması
GÖKHAN YANARDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİHTER EROL