Mevsimsel değişimlerin GNSS düşey bileşenine etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of seasonal changes on the GNSS vertical component
Yazar: NİHAL TEKİN ÜNLÜTÜRK
Danışman: PROF. DR. UĞUR DOĞAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Bu tez çalışmasında, mevsimsel değişim ve meteorolojik parametrelerin GNSS (Küresel Navigasyon Uydu Sistemi-Global Navigation Satellite System) yükseklik bileşeni ve zenit troposferik gecikme değerleri üzerindeki etkilerinin araştırılması ve GNSS verilerinden elde edilen zenit troposferik gecikmelerin InSAR (Yapay Açıklıklı Radar İnterferometri) görüntüleriyle birlikte değerlendirilerek InSAR görüntülerindeki troposferik etkilerin azaltılması amaçlanmıştır.
Bu amaç kapsamında, Doğu Anadolu Bölgesi'nde bulunan Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı-Aktif (TUSAGA-Aktif) kapsamında işletilen GNSS istasyonlarına ait 2014-2019 yılları arasındaki ölçüler kullanılarak istasyonların düşey hız bileşenleri farklı değerlendirme stratejileri ve parametreler dikkate alınarak incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, bölgede en büyük düşey hız değeri 4.92±0.23 mm/yıl ile ADIY1 istasyonunda elde edilirken, en küçük düşey hız değeri 0.03±0.08 mm/yıl ile ERZR istasyonunda elde edilmiştir. İstasyonların yükseklik zaman serilerinin içerdikleri periyodik bileşenler Fast Fourier Transform (FFT) ile belirlenmiştir. Bu analiz sonucunda elde edilen periyot değerleri 10 ile 590 gün arasında değişmektedir. GNSS zaman serilerinin stokastik gürültü özelliklerini araştırmak için Maximum Likelihood Estimation (MLE) analizi yapılmıştır. GNSS zaman serileri çeşitli gürültü modelleri ile test edilerek en uygun modelin beyaz gürültü (WN) ve kırpışma gürültüsününün (FN) birleşimi olduğu görülmüştür. 
Sürekli GNSS istasyonlarının yükseklik bileşenlerinin meteorolojik parametrelere olan bağımlılığı regresyon analizi ve doğrusal zaman serisi yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Bu kapsamda, Otoregresif Hareketli Ortalama (ARMA) modeli kullanılarak yükseklik bileşeni için zaman serisi analizleri gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, sürekli GNSS istasyonlarının yükseklik bileşenlerinin sıcaklık, basınç, bağıl nem, rüzgar hızı ve yağış gibi meteorolojik parametrelere bağlı olduğu görülmüştür. Atmosferik etkiler zenit gecikme bilinmeyenlerinde dönemsel anomaliler yaratmaktadır. Bu sebeple, zenit troposferik gecikme (ZTD) değerlerinin meteorolojik parametrelerle ilişkisi de incelenmiş ve ZTD değerlerinin sıcaklık ile doğru orantılı, basınç ve nispi nem ile ters orantılı değiştiği gözlemlenmiştir.
Ayrıca, GNSS verilerinden elde edilen zenit troposferik gecikmelerin InSAR görüntüleriyle birlikte değerlendirilerek InSAR görüntülerindeki troposferik etkilerin azaltılması amaçlanmıştır. Bu amaç kapsamında, 24 Ocak 2020 Elazığ Sivrice depremi için kullanılan uydu görüntülerinin kapsadığı alan ve elde edildiği zamanda ölçülen GNSS verileri kullanılarak troposferik gecikmeler hesaplanmış ve uydu görüntülerine düzeltme olarak uygulanmıştır. Analiz sonuçları, GNSS verileriyle elde edilen zenit troposferik gecikmelerin InSAR görüntülerindeki troposferik etkilerin azaltılmasında kullanılabileceğini göstermiştir. Ancak, her interferogram noktasında düzeltmenin tam olarak doğru olmadığı tespit edilmiştir. Bu, atmosferik etkilerin bölgesel olarak değişkenlik gösterebileceğini ve uyumsuzlukların atmosferik etkilerin karmaşıklığından kaynaklanabileceğini göstermektedir.

Abstract:
This thesis aims to investigate the effects of seasonal variation and meteorological parameters on GNSS (Global Navigation Satellite System) vertical component and zenith tropospheric delay values and to reduce the tropospheric effects in InSAR images by evaluating the zenith tropospheric delays obtained from GNSS.
Within the scope of this objective, measurements from the Turkey National Permanent GNSS Network-Active (TUSAGA-Aktif) operating in the Eastern Anatolia Region have been utilized for the years 2014-2019. The vertical velocity components of the stations were examined, considering different evaluation strategies and parameters. According to the analysis results, the highest vertical velocity value in the region, 4.92±0.23 mm/year, was obtained from the ADIY1 station, while the lowest vertical velocity value, 0.03±0.08 mm/year, was obtained from the ERZR station. The periodic components in the station's height time series were determined using the Fast Fourier Transform (FFT) method. The obtained period values vary between 10 and 590 days. Maximum Likelihood Estimation (MLE) analysis was performed to investigate the stochastic noise characteristics of the GNSS time series. GNSS time series were tested with various noise models, and it was observed that the most suitable model is a combination of white noise (WN) and flicker noise (FN).
The dependency of the vertical components of continuous GNSS stations on meteorological parameters was investigated using regression analysis and linear time series methods. In this context, time series analyses for the vertical component were conducted using the Autoregressive Moving Average (ARMA) model. According to the analysis results, it was observed that the vertical components of continuous GNSS stations are influenced by meteorological parameters such as temperature, pressure, relative humidity, wind speed, and precipitation. Atmospheric effects create periodic anomalies in zenith delay unknowns. Therefore, the relationship between Zenith Tropospheric Delay (ZTD) values and meteorological parameters was also examined, revealing that ZTD values are directly proportional to temperature and inversely proportional to pressure and relative humidity.
Furthermore, the zenith tropospheric delays obtained from GNSS data were evaluated in conjunction with InSAR images to mitigate tropospheric effects present in the InSAR images. Within this scope, tropospheric delays were computed using GNSS data measured at the time and within the area covered by satellite images used for the Elazığ Sivrice earthquake on January 24, 2020. These tropospheric delays were then applied as corrections to the satellite images. The analysis results demonstrated the potential of using zenith tropospheric delays obtained from GNSS data to reduce tropospheric effects in InSAR images. However, it was identified that the correction is not entirely accurate at each interferogram point. This suggests that atmospheric effects can exhibit regional variability, and discrepancies might arise from the complexity of atmospheric impacts.