Improving the accuracy of satellite-based near-surface air temperature and precipitation products
Uydu tabanlı hava sıcaklığı ve yağış ürünlerinin doğruluğunun arttırılması
- Tez No: 809061
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK, PROF. DR. İSMAİL YÜCEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Jeodezi ve Fotogrametri, Science and Technology, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 168
Özet
Bu çalışmada, Türkiye üzerinde günlük ve aylık değişkenlerin tahmini için en iyi ürünü belirlemek amacıyla yeniden analiz ve uydu tabanlı yağış ve hava sıcaklığı ürünlerinin performansı değerlendirilmiştir. Çalışmada, 2015-2019 yılları arasında farklı iklim sınıflarına ve arazi yüzey tiplerine sahip karmaşık bir topografiyi kapsayan 1120 yer tabanlı ölçüm istasyonunu kullanmıştır. Ürünlerin mekânsal çözünürlüğünü iyileştirmek için çeşitli mesafe tabanlı interpolasyon, Random Forest (RF) ve daha yenilikçi Random Forest Spatial Interpolation (RFSI) algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçlar, AgERA5'in hava sıcaklığı tahmininde en iyi performans gösteren ürün olduğunu, MSWEP V2.2'nin ise yağış tahmininde üstün olduğunu göstermiştir. Bicubic interpolasyon kullanılarak yapılan mekânsal ölçeklendirme, hava sıcaklığı ürününün performansını iyileştirmiştir ve RF algoritması belirli mevsimlerde diğer tüm yöntemleri geride bırakmıştır. Ancak, ölçek büyütme algoritmalarının yağış ürünü performansı üzerinde önemsiz bir etkisi vardır. Ayrıca, yer tabanlı ölçümlerin ve yağış ürünlerinin RFSI algoritması kullanılarak birleştirilmesi sağlanmıştır. Birleştirilmiş ürünün performansı hidrolojik modelleme yaklaşımı kullanılarak incelenmiştir. Bu çalışma, veri eksikliği olan bölgelerde mekânsal ve zamansal yağış dağılımının doğru bir şekilde temsil edilmesi için yer tabanlı ölçümlerin, yağış ürünlerinin ve topoğrafya ile ilgili özelliklerin bir araya getirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Genel olarak, bu çalışma, yaygın ve ölçülemeyen alanlarda yağış ve hava sıcaklığı tahminlerinin doğruluğunu elde etmek için geleneksel yerinde gözlem verilerine alternatif veri kaynaklarının kullanılmasının önemini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study evaluates the performance of several reanalyses and satellite-based products of precipitation and near-surface air temperature in estimating daily and monthly variables across the complex terrain of Turkey. The study used 1120 ground-based gauge stations from 2015 to 2019, covering a range of complex topography with different climate classes and land surface types. Various distance-based interpolation, classical Random Forest (RF), and more innovative Random Forest Spatial Interpolation (RFSI) downscaling algorithms were applied to improve the spatial resolution of the products, and several satellite-based covariates were investigated as proxies for downscaling. The results showed that AgERA5 was the best-performing product for air temperature estimation, while MSWEP V2.2 was superior for precipitation estimation. Spatial downscaling using bicubic interpolation improved air temperature product performance, and the RF algorithm outperformed all other methods in certain seasons. However, downscaling algorithms had a negligible effect on precipitation product performance. Moreover, merging of ground-based measurements and several precipitation products were utilized using RFSI algorithm. Additionally, the performance of the merged product was investigated using lumped hydrological modelling approach. The study suggests that combining ground-based measurements, precipitation products, and features related to topography can substantially improve the representation of spatiotemporal precipitation distribution in data-scarce regions. Overall, the study highlights the importance of using alternative sources of data to traditional in-situ observations to obtain accurate estimates of precipitation and air temperature over vast and unmeasured areas.
Benzer Tezler
- Spektral indekslerin arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırmasına etkisi: İstanbul, Beylikdüzü ilçesi, arazi kullanımı değişimi
Effect of spectral indices over land use/cover classification: İstanbul, Beylikduzu district, land use change
ÖZGE KAYMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Orta Marmara fayının kinematiğinin GPS ölçmeleriyle belirlenmesi
Determination of Central Marmara fault kinematics with GPS
VOLKAN ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
- High-resolution gravimetric geoid modeling in the era of satellite and airborne gravimetry
Uydu ve hava gravimetrisi çağında yüksek çözünürlüklü gravimetrik geoit modelleme
MUSTAFA SERKAN IŞIK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİHTER EROL
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR