DSpace@İHÜ

GNSS/nivelman ölçüleri ile yerel jeoid modellemede çeşitli enterpolasyon ve yapay zeka yöntemlerinin incelenmesi

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Ocak, Merve
dc.date.accessioned 2022-06-29T08:01:46Z
dc.date.available 2022-06-29T08:01:46Z
dc.date.issued 2021-05
dc.identifier.uri http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4298
dc.description.abstract Günümüzde gelişen teknolojiyle birlikte haritacılık faaliyetlerinde GNSS ölçüm yöntemleri, yersel ölçüm yöntemlerine göre daha çok tercih edilmektedir. GNSS ölçümleriyle elde edilen konum bilgisinin üçüncü boyutu olan yükseklik, elipsoid yükseklik olarak tanımlanmaktadır. Fakat yeryüzü üzerindeki bir noktayı fiziksel olarak tanımlayabilmemiz için ortometrik yüksekliklere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu durumdaelipsoid yüksekliğinden ortometrik yüksekliğe geçiş sağlanabilmesi için jeoid yüksekliğinin bilinmesi gerekir. Jeoid yükseklikleri de Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği'nde (BÖHHBÜY) önerildiği gibi çalışma alanında mevcut yerel jeoid modelinden yararlanılarak hesaplanabilir. Bu tez kapsamında yerel jeoidin belirlenmesi amacıyla Trabzon ilinde dörtyüzellibeş adet C3 dereceli noktaların olduğu bir alan, çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Uygulamada çalışma bölgesi için nokta yoğunluğu farklı iki adet model oluşturulmuş ve jeoid yüksekliğinin modellenmesinde çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri, polinomlar, radyal tabanlı fonksiyonlar, kriging enterpolasyon yöntemleri ile yapay zeka yöntemlerinden yapay sinir ağları ve en küçük kareler destek vektör makineleri kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler sonucu istatistiksel sonuçlar ve grafikler incelendiğinde jeoid modellemede en iyi duyarlılığa sahip sonuçlar sırasıyla; yapay sinir ağlarından çok katmanlı algılayıcılar, en küçük kareler destek vektör makineleri ve çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ile elde edildiği sonucuna varılmıştır. tr_TR
dc.language.iso tr tr_TR
dc.publisher Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Yükseklikler, Polinom fonksiyonlar, RTF, Kriging, ÇDURE, YSA, EKK-DVM tr_TR
dc.subject Height, Polynomial fnctions, RBF, Kriging, MARS, ANN, LS-SVM tr_TR
dc.title GNSS/nivelman ölçüleri ile yerel jeoid modellemede çeşitli enterpolasyon ve yapay zeka yöntemlerinin incelenmesi tr_TR
dc.title.alternative Determination of local jeoid modelling using GNSS/levelling data by various interpolation and artifical intelligence methods tr_TR
dc.type Thesis tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster