Hiyerarşik ve K-ortalamalar yöntemleriyle grid noktalarının kümelenmesi
Clustering of grid points using hierarchical and K-means methods
Yazar: ABDULLAH KIRMIZIBİBER
Danışman: PROF. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Sayısal yükseklik modelleri (SYM) başlıca iki temel üzerine inşa edilmektedir: Grid ve TIN (Triangulated Irregular Network). Kimi durumlarda daha özet SYM'lere gereksinim duyulur. Daha özet SYM'ler genelleştirme yoluyla elde edilir. Grid temelli SYM'ler önemli noktaları seçilerek, diğerleri elenerek genelleştirilir. Bu çalışmada, grid temelli SYM'lerin genelleştirilmesi kapsamında, önemli grid noktalarının seçilmesi, bir yapay zekâ problemi olarak ele alınmış ve kümeleme analizi yöntemlerinin kullanılabilirliği araştırılmıştır.

Kümeleme, verilerin birbirine benzerliklerine göre gruplaştırılması işlemidir. Bu çalışmada, grid noktalarının birbirine benzerliklerini belirlemede kullanılmak üzere her bir grid noktasında şu soruların cevapları aranmıştır: En yüksek ya da en düşük kotlu nokta mıdır? Noktadan geçen dört profil (Doğu-Batı, Kuzey-Güney, Kuzeydoğu- Güneybatı, Kuzeybatı- Güneydoğu) boyunca kendisinden bir önceki ve bir sonraki noktadan daha düşük ya da daha yüksek kotlu bir nokta (ekstrem nokta) mıdır? Sekiz komşusu (Kuzey, Güney, Doğu, Batı, Kuzeybatı, Kuzeydoğu, Güneybatı, Güneydoğu) arasında ekstrem nokta(lar) var mıdır? Böylece, her bir grid noktasının on üç özniteliği belirlenmiştir. Grid noktaları bu öznitelikler kullanılarak Hiyerarşik ve K-Ortalamalar yöntemlerine göre kümelenmiştir. Ekstrem noktaların kümelere dağılımı incelenerek, ekstrem noktaların belli kümelerde toplanıp toplanmadığı ve dolayısıyla grid noktalarının "Seçilenler" ve "Elenenler" olarak iki kümede toplanıp toplanamayacağı belirlenmeye çalışılmıştır.

Her iki yönteme göre, eşit ağırlıklı öznitelikler ve ağırlıklandırılmış öznitelikler kullanılarak, ikişer uygulama yapılmıştır. Uygulamalarda 1681 adet grid noktasından (41 satır, 41 sütun) meydana gelen bir SYM'nin 160 sınır noktası hariç 1521 noktası kullanılmıştır.

Sonuç olarak, ağırlıklandırılmış öznitelikler kullanılarak hiyerarşik kümeleme yöntemine göre yapılan uygulamada beş küme elde edilmiş olmasına karşın, ekstrem olmayan noktaların tamamının bir kümede toplanmış olması, bu kümenin "Elenenler Kümesi" olarak, diğerlerinin de "Seçilenler Kümesi" olarak değerlendirilebileceği görülmüştür.

Abstract:
Digital Elevation Models (DEM) are examined under two main headings: Grid and TIN (Triangulated Irregular Network). In some cases more summary DEMs are needed. More summary DEMs are obtained through generalization. Grid-based DEMs are generalized by selecting important points and eliminating others . In this study, the selection of important grid points is considered as an artificial intelligence problem and the usability of clustering analysis methods is investigated within the scope of generalization of grid-based DEMs.

Clustering is the process of grouping data according to their similarities. In this study, the answers to the following questions were searched in each grid point to determine the similarity of the grid points: Is it the highest or the lowest point? Is it a lower or higher elevation point (extreme point) along the four profiles passing through the point (West-East, South-North, Southwest-Northeast, Southeast-Northwest)? Are there extreme point (s) between eight neighbors (North, South, East, West, Northwest, Northeast, Southwest, Southeast)? Thus, thirteen attributes of each grid point were determined. Grid points are clustered according to Hierarchical and K-Means methods using these attributes. By examining the distribution of the extreme points to the clusters, it was tried to determine whether the extreme points are collected in certain clusters and therefore the grid points can be collected in two clusters as "Selected and" Eliminated ".

According to both methods, equal weighted attributes and weighted attributes were used in two applications. In the applications, 1521 points were used except for 160 limit points of a DEM consisting of 1681 grid points (41 rows, 41 columns).

As a result, although five clusters were obtained by using hierarchical clustering method using weighted attributes, it was seen that all non-extreme points were collected in one cluster, and that this cluster could be considered as "Eliminated Cluster, and others could be considered as" Selected Cluster ".