A topological system for codification of river basins in Turkey
Türkiye deki nehir havzalarının kodlanması için topolojik bir sistem
- Tez No: 677898
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Son yıllarda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve yazılım alanlarındaki büyük gelişmeler ile özellikle ağ ve topoloji enstrümanlarının etkin bir şekilde kullanılmasıyla, çok disiplinli bilimler arasındaki güçlü etkileşim ve iletişim sayesinde, hidrolojik kodlama alanında büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Tüm hidrolojik özellikler kendine özgü durumla topolojik özelliklere haiz bir ağ yapısında birleştirilebildiği taktirde anlamlı ve bütüncül analizlere daha rahat kapı aralanabilir. Ağ topolojisinin gücünün CBS ile birleşmesi ile çok zengin ve çeşitli imkanlara olanak sağlanmış, bu bağlamda bilgisayar geometrisi ve grafik veri yapıları aracılığıyla topolojik araçların (düğüm, kenar vb.) uzamsal ilişkileri etkin bir şekilde yönetilebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada, topolojik özelliği ile ön plana çıkan ve dünya genelinde yaygın kullanıma sahip hidrolojik kodlama sistemlerinden biri olan Pfafstetter yöntemi kodlanmıştır. Bu bağlamda, Nesne Yönelimli Programlama (NYP) dili ile ikili ağaç yapısına dayalı bir algoritma ile geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, Türkiye'de bulunan Çakıt Havzası, Yeşilırmak Havzası ve İngiltere'de yer alan Thames Nehri Havzası üzerinde uygulanmıştır. Başarılı sonuçların elde edildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Recently, owing to incredible development in Geographic Information Systems (GIS) and software fields, besides effectively using the network and topology instruments, great advances have been made in the field of hydrologic coding through robust interaction among multidisciplinary sciences. If all hydrological properties can be combined in a network that has its own sui generis situation and topological properties, meaningful and holistic analyses can be formed more easily. Additionally, GIS topology is an essential phenomenon for performing different types of network analysis, therefore the topological network model manages spatial relationships by illustrating shapes as the graph of topological instruments (node, edge, etc.) via computer geometry. In this study, the Pfafstetter method, which stands out with its topological feature and the most common hydrological codification systems all over the world, was coded. It was written in Object-Oriented Program (OOP) language and formatted as a binary tree data structure. The proposed code was applied to three different river basins namely Çakıt Basin and Yeşilırmak Basin which are located in Turkey, and Thames River Basin which is located in the UK. It is observed that successful results were obtained.
Benzer Tezler
- Sayısal arazi modeli ve batimetrik verilerin kıyı bilgi sistemine entegrasyonu
Başlık çevirisi yok
CİHANGİR AYDÖNER
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA MAKTAV
- Development of a CAD system for parametric and attribute-based modification of yacht hull models
Yat gövde modellerinin parametrik ve sıfat-tabanlı modifikasyonu için bilgisayar destekli tasarım sisteminin geliştirilmesi
SHAHROZ KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKonstrüksiyon ve İmalat Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ERKAN GÜNPINAR
- Receptor-targeted carbon nanotubes as nanomaterials for diagnostics and targeted treatment of cancer
Kanser teşhis ve tedavisi için reseptör-hedefli karbon nanotüp nanomalzemelerin geliştirilmesi
MEHDI PARTOVI MERAN
Doktora
İngilizce
2019
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA SENİHA GÜNER
- Sayısal ortamda kartografik genelleştirme
Cartographic generalization in digital environment
TÜRKAY GÖKGÖZ
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN