Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak üretilen jeomorfometrik parametrelerin iklim açısından değerlendirilmesi
Evaluation of geomorphometric parameters produced using remote sensing and geographic information systems in terms of climate
- Tez No: 888770
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH PEKKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Coğrafya, Jeoloji Mühendisliği, Meteoroloji, Geography, Geological Engineering, Meteorology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Yeryüzü; Dünya'nın oluşumundan günümüze kadar geçen süreçte iklim koşullarında meydana gelen ani ve uzun süreli değişiklikler, meteorolojik olaylar, tektonizma, yer kabuğunun sürekli hareket halinde olması gibi nedenlerle şekillenmiş ve şekillenmeye devam etmektedir. Küresel ya da bölgesel ölçekte yaşanan ani ve uzun süreli iklim değişiklikleri, yeryüzü şekillerini fiziksel ve kimyasal süreçlerin etkisiyle şekillendiren önemli faktörlerdendir. Yaşanan bu süreçler, yeryüzünde farklı aşındırma ve depolama şekilleri meydana getirmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, yeryüzü şekillerinin iklim sınıfları ile ilişkisini jeomorfometrik parametreleri kullanarak ortaya koymaktır. Bu kapsamda, Türkiye'de Köppen-Geiger iklim sınıflarının tipik olarak gözlemlendiği çalışma alanlarına ait jeomorfometrik parametreler ve iklim sınıfları kullanılarak Denetimli Makine Öğrenmesi Sınıflandırma modelleri geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında eğitim veri seti kullanılarak rastgele orman, destek vektör makineleri ve k-en yakın komşular sınıflandırma algoritmaları ile makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller ve test verileri kullanılarak sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. Sonuç olarak rastgele orman modeli, destek vektör makineleri modeli ve k-en yakın komşular modelleri için genel doğruluklar sırasıyla %98,80, %99,70 ve %99,30 elde edilirken kappa istatistiği değerleri 0,98, 0,99 ve 0,99 olarak elde edilmiştir. Çalışma kapsamında iklim sınıflarını ayırt etmede öneme sahip olan jeomorfometrik parametrelerin yükseklik, maksimum yükseklik ve vadi derinliği olduğu belirlenmiş ve değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Since the formation the Earth, has been shaped and continues to be shaped due to sudden and long-term changes in climatic conditions, meteorological events, tectonism, and the constant movement of the earth's crust. Sudden and long-term climate changes experienced on a global or regional scale are among the important factors that shape landforms under the influence of physical and chemical processes. These processes create different erosion and storage patterns on the earth. The aim of this thesis is to investigation the relationship between landforms and climate classes by using geomorphometric parameters. In this context, Supervised Machine Learning Classification models were developed using geomorphometric parameters and climate classes of the study areas where Köppen-Geiger climate classes are typically observed in Turkey. Within the scope of the study, machine learning models were developed with random forest, support vector machines and k-nearest neighbors classification algorithms using the training data set. Classification results were obtained using the developed models and test data. As a result, the overall accuracies for the random forest model, support vector machines model and k-nearest neighbors models were obtained as %98,80, %99,70 and %99,30, respectively, while the kappa statistic values were obtained as 0,98, 0,99 and 0,99. Within the scope of the study, it was determined and evaluated that the geomorphometric parameters that are important in distinguishing climate classes are height, maximum height and valley depth.
Benzer Tezler
- Solhan Deresi Havzasının (Bingöl) sel ve taşkın analizi
Solhan Creek in Basin (Bingol) flood and torrent analysis
AHMET TOPRAK
- Identifying distribution of chlorophyll-a concentration using different satellites (landsat 8 oli, worldview 2 and sentinel 2a): A case study in Dalyan lagoon, turkey
Farklı uydular kullanarak klorofil-a konsantrasyonun dağılımını belirlenmesi (landsat-8 olı, worldview-2, sentınel-2a) dalyan lagünü Türkiye örneği
ERSİN ATEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiJeoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ
- Sayısal hava kamerası ve analog hava kamerası kullanılarak üretilen fotogrametrik sayısal yükseklik modellerinin karşılaştırılması
Comparison of digital elevation models generated from digital aerial camera and analog aerial camera
MUSTAFA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- İnsansız hava aracı ile elde edilen görüntülerden ağaçların toprak üstü biyokütle tahmini ve karbon depolama kapasitesinin belirlenmesi
Estimating above ground biomass and determination of carbon storage capacity of trees from images acquired by unmanned aerial vehicle
AYŞENUR AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR SELİM
- Metrik olmayan dijital kameraların su altı fotogrametrisinde kullanılabilirliğinin araştırılması
Investigation of the usage of non-metric digital cameras in underwater photogrammetry
SEDA NUR GAMZE HAMAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriMersin ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ULVİ