ICESat-2 nokta bulutu verilerinden kar kalınlığı belirleme potansiyelinin araştırılması
Investigation of snow depth determination potential of ICESat-2 point cloud data
- Tez No: 694807
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜN OK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Kar, ekosistemler ve yaşamsal döngülerin devamı için hayati önem arz eden yağış çeşitlerinden biridir. Bununla beraber yoğun kar yağışı sonucu yaşanabilen çığı önceden tahmin edebilmek için riskin değerlendirilip, olası bir afet durumunda can ve mal kaybının azaltılabilmesi amacıyla tehlikenin önceden tahmin edilmesi önemlidir. Bu nedenle kar kalınlığının düzenli aralıklarla ölçülerek kar kütlesinin takibinin sağlanması önemli bir ihtiyaçtır. Bu kapsamda, herhangi bir arazi çalışmasına gerek kalmadan aktif veya pasif sensör teknolojileri yardımıyla veri sağlayan uydu teknolojilerinden yerel ve/veya küresel ölçekte fayda sağlamak kolaylıklar getirmektedir. Çalışmanın ilk kısmında, ICESat-2 uydusu nokta bulutu verileri kullanılarak kar kalınlığı belirleme hedefi doğrultusunda öncelikle Erzurum ve Van Ferit Melen Havalimanları çalışma alanlarında doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda farklı tarihlerde alınan nokta bulutu verileri için dört farklı güvenilirlik düzeylerinde sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, güvenilirlik düzeyi yüksek olan nokta bulutu verilerinin ortalama karesel hatanın karekökü değerlerinin oldukça dar bir bantta değiştiğini ortaya koymuştur (0.32 m – 0.49 m). Tez çalışmasının devamında Norveç'te belirlenen üç farklı bölgedeki çalışma alanları için ICESat-2 platformu tarafından toplanan verilerden kar kalınlığı belirleme potansiyeli tespit edilmeye çalışılmıştır. Norveç'in 3 havalimanı (Bardufoss, Tromsø, Røros havalimanları) yakın çevrelerinde ICESat-2 verilerinden kar kalınlığı belirleme potansiyelinin araştırılması amacıyla belirlenen çalışma alanları için elde edilen sonuçlardaki kar kalınlığı tahmin hatalarının -13 cm ile +32 cm arasında olduğu hesaplanmıştır. Norveç çalışma alanlarından elde edilen kar kalınlığı tahmini sonuçları analiz edildiğinde, elde edilen tahmin sonuçlarının oldukça başarılı olduğu ve yüksek güvenilirlik düzeyine sahip verilerin hassasiyet seviyesi ile oldukça uyumlu olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Snow is one of the types of precipitation that is vital for ecosystems and the continuation of life cycles. However, in order to predict avalanche events that may occur as a result of heavy snowfall, it is important to evaluate the hazard occurrence and to predict the risk in order to reduce the loss of life and property in case of a possible disastrous event. For this reason, it is necessary to monitor the snow mass by measuring the snow depth at regular intervals; and in this context, it is applicable to benefit from satellite technologies that provide data with the help of active or passive sensor technologies on a local and/or global scale without the need for any field work. In the first part of this thesis, in line with the goal of determining snow depth using ICESat-2 satellite point cloud data, accuracy analyses were carried out primarily within the study areas of Erzurum and Van Ferit Melen airports. In this context, results in four different levels of reliability were obtained for point cloud data collected at different dates. The results revealed that the mean square error of point cloud data having high reliability level varies in a very narrow band (0.32 m – 0.49 m). Thereafter, in thesis, it was attempted to determine the potential for determining snow depth from the data collected by the ICESat-2 platform for the study areas in three different regions in Norway. In order to investigate the potential for determining snow depth from ICESat-2 data in the vicinity of 3 Norwegian airports (Bardufoss, Tromsø, Røros airports), it was calculated that the snow depth prediction errors were between -13 cm and +32 cm for the related study areas. When the results of snow depth estimation from the Norwegian study areas were analyzed, it was concluded that the results achieved were quite successful, and were highly compatible with the sensitivity level of the data having high level of confidence.
Benzer Tezler
- Estimation of building height from ICESat-2/ATLAS and airborne LiDAR data using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak ICESat-2/ATLAS ve havasal LiDAR verilerinden bina yüksekliği tahmini
ASLIHAN YÜCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜGE AĞCA
- Küresel sayısal yükseklik modellerinin ICESat-2 ve GEDI verileri ile düzeltilmesi
Improving of global digital elevation models with İCESat-2 and GEDI data
ÖMER GÖKBERK NARİN
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜT GÜLLÜ
- Estimating stand volume and stand density using sentinel-2 satellite imagery and ICESat-2 LiDAR data: A case study in kocayaren planning unit
ICESat-2 LiDAR data yardımıyla tahmin edilmesi: Kocayaren planlama birimi örneği
MATTHEW ALEXANDER WOJCIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
- ICESat-2/ATLAS, havasal LİDAR ve GNSS verileri ile lokal geoit yükseklik hesaplamaları: Bergama örneği
Local geoid height calculations with ICESat-2/ATLAS, airborne LIDAR and GNSS Data: The case of Bergama
ALİ İHSAN DALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜGE AĞCA
- Evaluation of the digital elevation models obtained from Göktürk-1 satellite data
Göktürk-1 uydu verilerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinin değerlendirilmesi
MEHMET EMİN AYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN