Development of a fusion methodology for flood mapping using SAR and optical satellite data
SAR ve optik uydu verileri kullanılarak taşkın haritalaması için füzyon yöntemi geliştirilmesi
- Tez No: 865350
- Danışmanlar: PROF. DR. SULTAN KOCAMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu tezde, doğal afet değerlendirmelerinde sıklıkla kullanılan ve makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan rastgele orman (RO) yaklaşımı kullanılarak özellik düzeyinde veri birleştirme/füzyon metodolojisi geliştirilmiştir. Bu amaçla Avrupa Uzay Ajansı tarafından düzenli ve ücretsiz olarak sağlanan Sentinel-1 SAR ve Sentinel-2 optik verileri kullanılmıştır. Yöntemin geliştirilmesi ve performans analizi için, farklı topografik özelliklere ve veri erişim koşullarına sahip iki çalışma alanı/taşkın sahası analiz edilmiştir. İlk saha, olay öncesi ve sonrası Sentinel-1 ve Sentinel-2 ile harici referans verilerinin (PlanetScope) mevcut olduğu Özbekistan-Sardoba'daki bir baraj yıkılmasıdır. Bu bölgedeki sel felaketi yağıştan kaynaklanmadığı için olay sonrasında Sentinel-2 verilerini kıstlayan bulut etkisinden bağımsızdır. Aynı zamanda bölgenin düz topoğrafyaya sahip olması sentetik açıklıklı radar (SAR) bozulmalarından kaynaklanan olumsuz etkilerin en aza indirgenmesini sağlamıştır. Bu nedenle, tezde önerilen yöntem öncelikle Sardoba'da geliştirilmiş ve sonuçlar, diğer bir alan olan Türkiye-Ordu Mayıs 2018 taşkınlarına uygulanarak değerlendirilmiştir. Ordu sel vakası yağıştan kaynaklanmış olup, ilk çalışma alanının aksine bölge engebeli bir topoğrafyaya sahiptir. Elde edilen sonuçlar harici verilerle doğrulandığında, özellikle taşkın ve sular altında kalan bitki sınıflarının yüksek doğrulukla belirlenebildiği görülmüştür. Tezde, veri erişim/kullanılabilirlik senaryolarına dayalı olarak yapılacak taşkın haritalama stratejileri detaylı olarak ele alınmıştır. Elde edilen bulgular literatürle karşılaştırılmış ve mevcut zorluklar ve gelecek çalışmalar ortaya konmuştur. Tezin çıktıları, taşkın tehlikesi değerlendirmeleri, tehlikelere duyarlı şehir ve kırsal planlama ve felaket önleme faaliyetleri için önemlidir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a feature-level data fusion methodology was developed using the random forest (RF) approach, which is one of the frequently utilized machine learning methods for natural hazard assessments. For this purpose, Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical data provided regularly and free of charge by the European Space Agency were used. For the development and performance analysis of the method, two study areas/flood cases with different topographical characteristics and data availability conditions were analyzed. The first case is a dam failure in Uzbekistan-Sardoba, for which pre- and post-event Sentinel-1 and Sentinel-2 and external reference data (PlanetScope) are available. Since the flood disaster in this region was not caused by precipitation, it is independent of the cloud effect that obstructs the Sentinel-2 data after the event. In addition, the well-known synthetic aperture radar (SAR) distortions that disturb the Sentinel-1 data could be omitted thanks to the flat topography of the area. For this reason, the method proposed in the thesis was primarily developed in Sardoba and the results were evaluated by applying it to another area, the Türkiye-Ordu May 2018 floods. The Ordu flood case was caused by precipitation, and unlike the first study area, the region has rugged topography. When the results obtained were validated with external data, it was observed that especially flood and flooded vegetation classes could be determined with high accuracy. In the thesis, flood mapping strategies to be undertaken based on data availability scenarios are discussed in detail.
Benzer Tezler
- Object oriented development of a decision support module for parametric analysisfor linear programming
Doğrusal programlama için parametrik çözümleme yapan nesne tabanlı geliştirilmiş bir karar destek sistemi
DİLARA KÖSEOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. KUBAN ALTINEL
- İleri sürücü destek sistemleri için bir fonksiyonel güvenlik uygulaması
A functional safety methodology for advanced driver assistance systems
EBRU ÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Additive manufacturing with metallic powder materials – development of a strategic material qualification methodology for electron beam powder bed fusion
Toz metal malzemeler ile eklemeli imalat – elektron ışını ile toz yatağında füzyon prosesi için stratejik malzeme nitelendirme metodolojisi geliştirilmesi
ÖMER UĞUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiTürk-Alman ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET İPEKOĞLU
PROF. DR. JAN T. SEHRT
- İnternet üzerinde yeni bir bilgi tarama sisteminin tasarımı, gerçekleştirilmesi ve başarım değerlendirmesi
The Design, development and performance analysis of a new information retriveal system over internet
AYŞE NUR ZİNCİR
Doktora
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURHAN TUNALI
- Yüz görüntülerinden kırışıklık tespiti ve sınıflandırılmasıyla yaş tahmini algoritması geliştirilmesi
Development of age estimation algorithm by determination and classification of wrinkle from face images
ŞULE BERNA AYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyomühendislikTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL