Nüfusun artmasıyla kentsel bölgelerde plansız yapılaşma söz konusu olmaktadır. Dünya çapında da mevcut bir problem haline gelmiştir. Bu alanların belirlenmesi, tespit edilmesi kentsel yönetim ve yeniden yapılanma planlaması için kritik öneme sahip olmaktadır. Fakat bu işlemlerin gerçekleştirilmesi arazide maliyetli ve zaman alıcı olmaktadır. Plansız kentsel ve kırsal bölgelerdeki binaları uzaktan algılama görüntüleri kullanarak otomatik olarak tespit ve karakterize etmek çok zordur. Bu nedenle son zamanlarda ortaya çıkan derin öğrenme yöntemleri sayesinde, karmaşık binaları belirlemek mümkün olmaktadır.
Bu çalışma, U-net derin öğrenme mimarisine dayalı Ankara’da bir bölgenin bina çıkarımı işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Inria Aerial Image Labeling hazır veri seti kullanılarak eğitim işlemi gerçekleştirilmiştir. Eğitim verisindeki görüntülerin miktarı (500,1000,2500,5000) farklı seçilmiştir. En iyi öğrenme sonucuyla 0.5 m uzamsal çözünürlüğe sahip Göktürk-1 uydu görüntüleriyle test edilmiştir. Sonuçlar, U-net modelinin bina bölümleme için %86'nın üzerinde genel doğruluğa ulaştığını göstermiştir. Hazır veri seti kullanılarak derin öğrenme yöntemlerinden U-net modelinin kullanılabilirliği kanıtlanmıştır. Bu çalışma, kentsel alanlardaki binaları belirlemede ve haritalanmasının derin öğrenme yöntemlerinin verimliliğini ve potansiyelini göstermiştir.
The increasing population has been causing changes in and around urban areas. As a result of this situation, it is observed that the amount of heat and air pollution in cities is higher than in rural areas. Urban heat islands (UHI) are a factor that affects people's quality of life. Therefore, monitoring temperature changes and taking regional measures is necessary.
In this study, the Landsat 8 satellite was used to determine the UHI, and the Sentinel-5P satellite was used to determine carbon monoxide (CO) pollution between 2019-2021. The central districts of Konya have been selected as the study area. To determine UHI between the seasons, a total of 12 land surface temperature (LST) maps were generated. In addition, 36 CO maps of twelve months were created for the same region using the Sentinel-5P satellite. When the maps created were evaluated, it was concluded that there was a significant result between temperature and CO. It was found that the areas with higher ST also had higher levels of CO.
Öz GNSS (Global Navigation Satellite Systems-Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri) yardımıyla tek noktanın mutlak konum belirlemesi, literatürde Hassas Nokta Konumlama (PPP: Precise Point Positioning) olarak adlandırılmaktadır. Alıcının tek olması nedeniyle PPP'nin doğruluğu yerbilimleri çalışmalarında araştırma konusudur. Bu çalışmada yükseklik değişiminin hassas nokta konumlarına etkisi global olarak irdelenmiştir. Bu amaçla 20 IGS istasyonunun 24, 12, 6, 3, 1 saatlik gözlemleri kullanılmıştır. Bu veriler internet tabanlı değerlendirme servisi CSRS ve akademik yazılım Bernese (v.5.2) ile değerlendirilmiştir. Bernese yazılımının BPE modülü kullanılmıştır. Sonuçlar, yükseklik değişiminin nokta konum doğruluğuna etkisi olmadığını göstermektedir.
Abstract. Environmental pollution, particularly air pollution, is one of the foremost problems we face today. Air pollution has become a global issue that affects not only regional areas but also the entire planet. The increase in the amount and concentration of pollutants or harmful substances in the atmosphere, such as various gases, particulate matter, and water vapor, causes air pollution. The rise in these substances can be due to human activities or natural environmental factors. It is crucial to examine air quality to reduce the harm inflicted on living and non-living entities. In this study, the spatial and temporal analysis of air pollutants (CO, NO2, UV_AER) in the Western Black Sea region was conducted using the Sentinel-5 TROPOMI satellite sent to monitor climate change and air quality. The Google Earth Engine platform was used to obtain the data. Monthly pollution maps were created for the year 2022, and the primary sources of pollutants were analysed. As a result, it was observed that pollutants changed on a monthly and seasonal basis, and areas with high pollutant concentrations in the region were identified. Mining, industrial activities, transportation networks, and domestic activities were determined to be the primary sources of air pollution in the study area.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.