Uzaktan algılama ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile Batman Çayı'nın yıllara göre su akış rejimi değişiminin incelenmesi
Investigation of water flow regime changes of Batman Stream over the years using remote sensing and machine learning approach
- Tez No: 924663
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Dünya üzerinde birçok akarsu bulunmaktadır. Doğal su kaynaklarından meydana gelen akarsular arazi eğimine de uyum sağlayacak bir biçimde kendi su yollarını oluşturmuşlardır. Arazi şartlarına ve insanların araziler üzerinde meydana getirdiği değişikliklere bağlı olarak bazı bölgelerde geniş su yatakları, bazı bölgelerde ise dar su yatakları meydana gelmiştir. Aynı zamanda yağış şartlarının ve çevresel koşulların da etkisiyle bu durum yıllara göre su yataklarının değişmesine sebep olmuştur. Akarsuların su yolunun yıllara göre sabit olmaması metrekarelerce alanın ticari (tarım, sanayi, turizm vb.) anlamda değerlendirilememesine sebep olmaktadır. Bu durum devletler için de ekonomik anlamda negatif etki yaratmaktadır. Su yollarının yıllara göre değişmeyerek sabitlenmesi durumunda, tarım vb. amaçla bölgeye kazandırılacak olan alanlar, hem bölge halkının hem de devletin ekonomik anlamda kalkınmasına katkı sağlayacaktır. Bu çalışmada Batman Çayı'nın yıllara göre su yolu değişimi uzaktan algılama verileri ve farklı makine öğrenmesi teknikleri yardımıyla tespit edilmiştir. Bu değişim sebebiyle tarım vb. amaçla kullanılamayarak su yatakları içinde kalan alanların kazandırılabilmesi adına su yolunun sabitlenmesi analiz edilmiştir. Sonuç olarak su yolunun sabitlenerek yıllara göre değişmeyeceği senaryoda kazandırılacak alanın hem ülke ekonomisine hem de Batman halkına fayda sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
There are many rivers on Earth. Rivers formed from natural water sources have created their own waterways in a way that adapts to the terrain's slope. Depending on the land conditions and the changes made by humans on the land, wide water bodies have formed in some regions, while narrow water bodies have formed in others. At the same time, the influence of rainfall conditions and environmental factors has caused the water bodies to change over the years. The fact that the waterway of rivers is not constant over the years causes square meters of land to be unusable for commercial purposes (agriculture, industry, tourism, etc.). This situation also has a negative economic impact on the states. If the waterways are stabilized and do not change over the years, the areas that will be allocated for purposes such as agriculture will contribute to the economic development of both the local population and the state. In this study, the change in the watercourse of the Batman River over the years was identified using remote sensing data and various machine learning techniques. Due to this change, the stabilization of the waterway has been analyzed in order to reclaim areas that have been left within the water beds and cannot be used for purposes such as agriculture. As a result, it is evaluated that in the scenario where the waterway is stabilized and does not change over the years, the area to be reclaimed will benefit both the national economy and the people of Batman.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama yöntemi kullanarak sentinel-1 uydu görüntülerinden makine öğrenmesi yaklaşımı ile yüksek gerilim direği tespiti
Detection of high voltage transmission towers using sentinel-1 satellite images with a machine learning approach based on remote sensing methods
HASAN SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR
- Unveiling the performance of pre-processing approaches in machine learning based flood susceptibility mapping
Makine öğrenmesi tabanlı sel duyarlılık haritalamasında ön işleme yöntemlerinin performansının açıklanması
NİHAL GÜLCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU
- Arazi örtüsü sınıflandırması için makine öğrenmesi yaklaşımı
Machine learning methods for land cover classification from multispektral images
FATMA KİRAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AKHTAR JAMIL
- Hiperspektral görüntü analizinde ileri spektral ve uzamsal yöntemler
Advanced spectral and spatial methods for hyperspectral image analysis
İBRAHİM ONUR SIĞIRCI
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi
Unsupervised segmentation of hyperspectral images
GÖKHAN BİLGİN
Doktora
Türkçe
2009
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM