Geri Dön

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

  1. Tez No: 924663
  2. Yazar: MEHMET TÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Batman Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. 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

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR

  2. 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

    İngilizce

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU

  3. Uydu görüntüleri ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak arazi örtüsü ve arazi kullanım haritalarının üretilmesi: Haçmaz-Şabran örneği

    Generation of land cover and land use maps using satellite imagery and machine learning methods: The case of Khachmaz-Shabran

    NARIMAN IMRANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Astronomi ve Uzay BilimleriMilli Savunma Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  4. Alt havzalar düzeyinde tatlı su sağlama ve taşkın riskinin doğa tabanlı çözümler ile değerlendirilmesi

    Assessment of water yield and flood risk through nature-based solutions at the sub-basin watershed scale

    SAADET GÖKÇEN KARADUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAN

  5. Sar ve optik veri entegrasyonuna dayalı çeltik alanlarının tespiti ve açıklanabilir yapay zeka (SHAP) ile analizi

    Identification of rice fields based on sar and optical data integration and analysis with explainable artificial intelligence (SHAP)

    MERİÇ BEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞLAR BAYIK