Konuma dayalı hız vektörlerinin zamansal analizi
Time series analysis of spatial velocity vectors
- Tez No: 654208
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Dünya, kendi ve güneş ekseni etrafında döndüğü zaman içerisinde gezegen ve yıldızların etkisi altında kalır. Bu sebeple gerçekleşen tektonik hareketler nedeniyle, deformasyonlar ve plaka kaymaları meydana gelmektedir. Bu amaçla hareketlerin belirlenmesinde nokta konumlarının doğruluğu ve zaman çok önemlidir. Nokta konumlarının doğruluğuyla birlikte nokta hızlarına da yüksek hassasiyetle ulaşılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, İç Anadolu Bölgesinin güneyinde yer alan Karaman ilinde bulunan KAMN TUSAGA-Aktif istasyonu ile 8 tane IGS istasyonu değerlendirmeye alınmış ve değerlendirme aşamasında İsviçre'nin Bern üniversitesi tarafından geliştirilen Bernese v5.2 bilimsel GNSS yazılımı kullanılmıştır. KAMN TUSAGA-Aktif istasyonunun 2016-2019 yılları arasında her yılın ocak ve haziran aylarının 01-18 günleri aralığı seçilmiştir. 1 Ocak 2016'dan başlanmış, birbirini takip eden 5'er günlük kombinasyonlara ayrılarak 14 farklı kombinasyon oluşturulmuştur. KAMN istasyonunun 30 sn RINEX verileri kullanılarak 6, 12, 18, 24, 30, 36 ve 42 aylık 7 farklı dönemde ITRF96 2005.00 epoğunda hız bileşenleri elde edilmiştir. Elde edilen hız bileşenleri, TKGM tarafından yayınlanan güncel hız bileşenleri ile karşılaştırılmıştır, istatistik test yapılarak anlamlı olup olmadığı irdelenmiştir. Yapılan istatistik test sonucunda, Vx ve Vy Kartezyen koordinat hızları için sonuçların 30 ay(2.5yıl)'lık dönemden, Vx, Vy ve Vz için 36 ay(3yıl)'lık dönemden itibaren anlamlı olduğu görülmüştür. Zaman arttıkça elde edilecek olan hızların doğruluğu da artmaktadır. Bundan dolayı zaman kavramı çok önemli olup, jeodezik amaçlı çalışmalarda yorum yapabilmek için hız bileşenleri elde edilirken en az 36 ay(3 yıl)'lık bir veri uzunluğuna ihtiyaç olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Earth is under the influence of the planets and stars while the it is rotating around itself and its axis. For this reason, deformations and plate slips occur due to tectonic movements. For this purpose, accuracy of point positions and time are very important in determining movements. In addition to the accuracy of the point positions, point velocities can also be achieved with high precision. In this thesis study, KAMN CORS-TR station located in Karaman province in the south of Central Anatolia Region and 8 IGS stations were evaluated and Bernese v5.2 scientific GNSS software developed by Bern University of Switzerland was used in the evaluation phase. The interval of 01-18 days of January and June of each year has been selected between 2016-2019 for the KAMN CORS-TR Station. It started on January 1, 2016, and 14 different combinations were created by dividing them into consecutive 5-day combinations. By using 30 sec RINEX data of KAMN station, velocity components were obtained for ITRF96 2005.00 epoch in 7 different periods of 6, 12, 18, 24, 30, 36 and 42 months. Obtained velocity components were compared with the current velocity components published by TKGM, and their significance was examined by performing a statistical test. As a result of the statistical test, it was seen that the results for Cartesian coordinate velocities Vx and Vy were significant starting from the 30-month (2.5-year) period, and the 36-month (3-year) period for Vx, Vy and Vz. As the time increases, the accuracy of the velocities obtained also increases. Therefore, time is very important and it has been concluded that a data length of at least 36 months (3 years) is needed while obtaining velocity components in order to make interpretations in geodetic studies.
Benzer Tezler
- A real-time face recognition based on mobileNetV2 model
MobileNetV2 modeline dayalı gerçek zamanlı yüz tanıma
VAFAA SUKKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Video analizi ile baş hareketi sınıflandırma
Head rotation classification via video analysis
FİLİZ GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Digital twin-enabled intelligent attack detection mechanisms for autonomous networks
Otonom ağlar için dijital ikiz destekli akıllı saldırı tespit mekanizmaları
YAĞMUR YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERK CANBERK
- Guidance, navigation and control of an autonomous underwater vehicle
Otonom bir su altı aracının güdüm, seyrüsefer ve kontrolü
MEHMET AVİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- A new approach to corporate social responsibility: Corporate digital responsibility, analysis of Turkish banking and e-commerce sectors
Kurumsal sosyal sorumluluğa yeni bir yaklaşım: Kurumsal dijital sorumluluk, Türk bankacılık ve e-ticaret sektörlerinin analizi
CEYDA CİHAN AYDOĞDU
Doktora
İngilizce
2024
BankacılıkGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU MÜJDE BASKAN KARSAK