Prediction of temporal dissolved oxygen concentrations in a lake using remote sensing and machine learning
Uzaktan algılama ve makine öğrenmesi kullanarak göldeki çözünmüş oksijen konsantrasyonlarının zamansal değişimlerinin tahmini
- Tez No: 902676
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL AKSOY, DR. ONUR YÜZÜGÜLLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 226
Özet
Dissolved Oxygen (DO) levels are vital for aquatic life, especially under the stress of climate change, making their monitoring essential for effective lake management. However, local measurements are often costly and time-consuming, whether they are with field campaigns or gauges. This study develops an approach and evaluates the feasibility of using remote sensing and machine learning techniques for temporal monitoring and estimation of DO concentrations in a shallow eutrophic lake. As DO cannot be directly measured with optical sensors, the study first identifies optically sensitive parameters that correlate with ground DO measurements. Here, chlorophyll-a (Chl-a), temperature, and depth are found to be statistically significant in predicting DO. Then, the explanatory parameters are predicted using remotely sensed data. Finally, the developed approach achieved an R² of 0.89 and 0.64 and a mean absolute error of 0.81 mg/L and 1.29 mg/L, for locally measured and predicted test data sets. Results indicated a high potential for estimating the non-optical DO parameter with selected optical parameters. The developed approach presents an alternative to model continuous temporal variations in DO, which may make decision-making on lake management more sustainable.
Özet (Çeviri)
Çözünmüş Oksijen (ÇO) seviyeleri, özellikle iklim değişikliği etkisi altında sucul yaşam için hayati önem taşır ve etkili göl yönetimi açısından izlenmeleri gereklidir. Ancak, yerel ölçümler saha çalışmaları veya ölçüm cihazları ile yapıldığında genellikle maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu çalışma, sığ ötrofik bir gölde uzaktan algılama ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak ÇO konsantrasyonlarının zamansal izlenmesi ve tahmin edilmesinin fizibilitesini değerlendirmektedir. ÇO optik sensörlerle doğrudan ölçülemediği için, ilk olarak yerel ölçümlerle korelasyon gösteren optik olarak duyarlı parametreler belirlenmiştir. Bu bağlamda, klorofil-a (Chl-a), sıcaklık ve derinlik, ÇO tahmininde istatistiksel olarak açıklayıcı parametreler olarak bulunmuştur. Daha sonra bu açıklayıcı parametreler, uzaktan algılama teknikleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen yöntem, yerel ölçüm destekli ve tamamen uzaktan elde edilen girdi parametreleri içeren test veri setlerinde sırasıyla 0.89 ve 0.64 R² değerleri, 0.81 mg/L ve 1.29 mg/L ortalama mutlak hata (MAE) değerleri elde etmiştir. Sonuçlar, optik parametreler kullanılarak, optik olmayan bir parametre olan ÇOnun yüksek doğrulukla tahmin edilebileceğini göstermektedir. Bu yöntem, su kalitesinin izlenmesinde alternatif bir yol sunarak, çevre yönetiminde su kalitesi izleme süreçlerine yeni bir destek mekanizması sağlamayı hedeflemektedir.
Benzer Tezler
- Determination of chlorophyll-a distribution in Lake Eymir using regression and artificial neural network models with hybrid inputs
Hibrid girdili regrasyon ve yapay sinir ağları modelleri ile Eymir Gölü'nde klorofil-a dağılımının belirlenmesi
ONUR YÜZÜGÜLLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Göl metabolizmasının diel oksijen tekniği ile belirlenmesi: Abant Gölü örneği
Determining lake metabolizm using diel oxygen technique: A case study of Lake Abant
GONCA SILAHAN TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre MühendisliğiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUSRET KARAKAYA
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Süreksiz bir düşünsel zemin olarak heterarşik kartografiler ve kamusal işgal arzuları
Heterarchic cartographies and desires for public occupation as a transient intellectual ground
SERİM AYGEN KİŞTİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİZAM ONUR SÖNMEZ