Jeodezik nokta hız kestiriminde yapay sinir ağlarının kullanılabilirliği
The utility of artificial neural networks in geodetic point velocity estimation
Yazar: MUSTAFA YILMAZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEVLÜT GÜLLÜ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Uydu konumlama sistemlerindeki teknolojik gelişmelere ve hızla artan Global Konum Belirleme Sistemi (GPS) tekniği kullanımına paralel olarak, Harita Genel Komutanlığı (HGK) tarafından güncel jeodezik gereksinimlerin karşılanması amacıyla Türkiye Ulusal Temel GPS Ağı (TUTGA) oluşturulmuştur. TUTGA'nın zaman boyutlu jeodezik tasarımı nedeniyle, Türkiye'nin üzerinde bulunduğu aktif tektonik yapının jeodezik nokta koordinatlarında sebep olduğu değişimlerin dikkate alınması için TUTGA noktalarında farklı oturumlarda gerçekleştirilen GPS ölçmelerinin aynı referans epokunda değerlendirilmesi gerekmektedir. Ayrıca, TUTGA'nın kurulmasına paralel olarak 2005 yılında yürürlüğe giren Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği (BÖHHBÜY), TUTGA bünyesinde oluşturulacak sıklaştırma ağ noktalarının koordinatlarının, belirlenmiş bir referans epokuna göre elde edilmesini gerektirmektedir. Söz konusu işlemler, TUTGA noktalarının koordinatları ile birlikte hız vektörlerine (VX, VY, VZ) ihtiyaç duymaktadır. Mevcut uygulamalarda iki veya daha fazla GPS oturumu ile hızları iyi olarak belirlenmiş TUTGA noktalarının hız vektörlerinden diğer TUTGA noktalarının hızları kestirilmek suretiyle TUTGA hız alanı oluşturulmaktadır. Sıklaştırma ağlarında ise tesis edilen noktaların hızları TUTGA larının veya daha yüksek dereceli sıklaştırma noktalarının hızları kullanılarak enterpolasyon yöntemleri ile hesaplanmaktadır.Bu çalışmada geçtiğimiz yüzyılın son çeyreğinden itibaren, gelişen bilgisayar sistemlerine paralel olarak, farklı disiplinler tarafından birçok bilim ve mühendislik alanında kestirim, modelleme, sınıflandırma, tahmin, doğrusal olmayan regresyon gibi çalışmalarda yaygın olarak uygulanmaya başlanan Yapay Sinir Ağlarının (YSA), jeodezik nokta hızlarının kestirimi probleminde kullanılabilirliği araştırılmıştır. HGK tarafından belirlenmiş TUTGA noktalarına ait hız değerleri temel alınarak,YSA'nın en çok kullanılan iki modeli olan Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağı (GYYSA) ve Radyal Bazlı Fonksiyon Sinir Ağı (RBFSA) ile jeodezik nokta hızları hesaplanmıştır. GYYSA ve RBFSA'nın performansını değerlendirebilmek amacıyla HGK tarafından TUTGA hız alanının belirlenmesinde kullanılan Kriging (KRIG) enterpolasyon yöntemi ile de hız kestirimi yapılarak elde edilen sonuçlar karesel ortalama hata (KOH) ölçütü kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma alanı olarak Türkiye'nin orta ve batı Anadolu bölümlerinde yer alan toplam 125 adet TUTGA noktası seçilmiş ve nokta yoğunluğunun sonuçlara olan etkisini değerlendirebilmek amacıyla söz konusu 125 adet nokta ile beş farklı jeodezik ağ oluşturularak hız kestirimleri gerçekleştirilmiştir. Referans olarak kullanılan nokta sayısının, hızları hesap edilecek (test) nokta sayısından az olduğu jeodezik ağlarda GYYSA'nın KRIG yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği, RBFSA'nın ise referans nokta sayısının en az olduğu jeodezik ağda KRIG yöntemiyle aynı hassasiyette sonuç verdiği tespit edilmiştir. Hızları bilinen nokta sayısının, hızları hesaplanacak nokta sayısından daha az olduğu kestirim problemlerinde,GYYSA kullanımı ile KRIG yönteminin kullanımından daha etkin ve doğru bir şekilde jeodezik noktaların hız vektörlerinin hesaplanabileceği değerlendirilmiştir.

Abstract:
Turkish National Fundamental GPS Network (TNFGN) has been established in order to cover the current geodetic needs by General Command of Mapping (GCM) in parallel with the technological developments in satellite positioning systems and the rapidly growing in the use of Global Positioning System (GPS) techniques. Due to the geodetic design of TNFGN with time dimension, the GPS measurements performed in different sessions are required to process with the same reference epoch for consideration of the coordinate displacements of geodetic points caused by the active tectonic structure of Turkey. Furthermore, Large Scale Map and Map Information Production Regulation (LSMMIPR) that came into force in 2005 in parallel with the establishment of TNFGN requires obtaining the coordinates of the densification network points to be created within TNFGN according to the specified reference epoch. These transactions require the velocity vectors (VX, VY, VZ) besides the coordinates of TNFGN points. In the present applications, the velocity field of TNFGN is generated by estimating the velocities of TNFGN points from the velocity vectors of other TNFGN points that are determined by two or more GPS sessions. In the densification networks, the velocities of the constructed points are estimated from the velocities of TNFGN points or from higher order densification points by interpolation methods.In this study, the utility of Artificial Neural Networks (ANN) that have been widely applied in diverse fields of science and engineering by various disciplines for estimation, modelling, classification, prediction, nonlinear regression since the last quarter of the passed century, is investigated for the problem of estimating the geodetic points velocities. The geodetic point velocities are estimated with Back Propagation Artificial Neural Network (BPANN) and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) that have been more widely applied among all other ANN applications by using the velocity information that are determined by GCM as fundamental values. In order to evaluate the performance of BPANN and RBFNN, the velocities are also estimated by Kriging (KRIG) interpolation method that is used by GCM in determining the velocity field of TNFGN and the results are compared in terms of the root mean square error (RMSE). 125 TNFGN points that are located in central and western Anatolian parts of Turkey are selected as the study area and the velocities are estimated on five different geodetic networks that were generated to assess the impact of the point density on the results. In the geodetic networks that the reference points are less than the test points, BPANN gave more accurate results than KRIG. RBFNN gave approximately same accuracy results with KRIG in the geodetic network with the least reference points. When the number of the points that will be estimated are smaller than the number of the points that are estimated, the estimation of geodetic point velocity with the use of BPANN is evaluated to be more effective and accurate than using KRIG.