GNSS/nivelman ölçüleri ile yerel jeoid modellemede çeşitli enterpolasyon ve yapay zeka yöntemlerinin incelenmesi
Determination of local jeoid modelling using GNSS/levelling data by various interpolation and artifical intelligence methods
Yazar: MERVE OCAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA ÇAKIR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Jeoid = Geoid

Özet:
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.

Abstract:
GNSS surveying methods are more preferred than ground surveying methods thanks to recently developing technology in cartography activities. The third dimension of the position information called as height obtained by GNSS surveying, is defined as the ellipsoid height. However, orthometric heights are needed to be able to physically describe a point on the ground. Thus, the geoid height must be known in order to convert from ellipsoid height to orthometric height. Geoid heights can be calculated by using the existing local geoid model in the study area as suggested in the Large Scale Map and Map Information Production Regulation (BÖHHBÜY). In this thesis, a study area with four hundred and fifty-five C3 degree points are identified in Trabzon to obtain local geoid. Two models with different point density are generated for the study region moreover; multivariate adaptive regression curves, polynomials, radial based functions, kriging interpolation methods, artificial neural networks and least-squares support vector machines are used in order to model the geoid height. As a result of this study, the most accurate methods are multi-layer perceptions of artificial neural networks, least squares support vector machines and multivariate adaptive regression curves respectively in modeling geoid heights.