Global navigasyon uydu sistemleri (GNSS) gözlemlerinden elde edilen ıslak troposfer gecikmesinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of tropospheric wet delays obtained from global navigation satellite systems (GNSS) observations by artificial neural networks
Yazar: MAHMUT OĞUZ SELBESOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM KOÇ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
GNSS sinyalleri, troposferden kaynaklanan kırılma etkisiyle doğrusal olmayan ve hafif eğimli bir yol izleyerek yeryüzüne ulaşırlar. Troposfer gecikmesi, ıslak troposfer gecikmesi ve kuru troposfer gecikmesi olarak iki bileşenden oluşmaktadır. Özellikle ıslak troposfer gecikmesinin, su buharı miktarının zamansal ve mekânsal olarak hızlı değişimi sebebiyle kestirilmesi ve enterpolasyonu kuru bileşene göre daha zordur. Islak gecikmenin yeterli doğrulukla kestirilmesi ve enterpolasyonu, GNSS konumlama teknikleri ile elde edilen tüm parametreler için önemli bir sorundur. GNSS ağlarındaki istasyonlar arası mesafeye bağlı olarak, troposferik hatanın enterpolasyonunda yapılan hatalar da büyümektedir. Özellikle gerçek zamanlı konumlama uygulamalarında, ıslak troposfer gecikmesinin enterpolasyonunda yapılan hatalar, 1- 2 cm civarında olmak üzere yükseklik bileşenine yansımaktadır. Bununla beraber, ıslak gecikmenin fonksiyonu olarak elde edilen troposferdeki su buharı miktarı, meteorolojik tahminlerde çok önemli bir bilgidir. Bu sebeple, ıslak troposfer gecikmesinin yüksek doğrulukla enterpolasyonu ile troposferin gerçek zamanlı olarak izlenmesi daha yüksek çözünürlükle ve doğrulukla gerçekleştirilebilir. Bunun yanında, GNSS istasyonunun olmadığı konumda, ıslak gecikmeler çevredeki istasyonlar vasıtasıyla istenilen yere enterpole edilebilir. Tez çalışmasında, ıslak troposfer gecikmesinin enterpolasyonu için geri beslemeli yapay sinir ağları yöntemi (YSA) kullanılmıştır. Analizler, tüm Avusturya'yı kapsayan EPOSA GNSS Ağı'na ait 40 referans istasyonu üzerinde gerçekleştirilmiştir. Islak gecikmenin enterpolasyonu için yapay sinir ağları ile enterpolasyon, enlem, boylam, yükseklik ve meteorolojik parametreler (sıcaklık, basınç, ağırlıklı ortalama sıcaklık, su buharı basıncı) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra bu parametreler yapay sinir ağı modelinden tek tek çıkarılarak 6 farklı yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Çalışmada, geleneksel enterpolasyon yöntemleri olarak lineer enterpolasyon yöntemi ile mesafenin tersi ağırlıklı enterpolasyon yöntemi kullanılmıştır. İstasyonlar arası mesafenin enterpolasyon yöntemleri üzerindeki etkisini araştırmak için, 30 ve 20 istasyona sahip iki ağ oluşturulmuştur. İstasyonlar arası mesafeye bağlı olarak enterpolasyon yöntemlerinin doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, enterpolasyon yöntemleri üzerindeki mevsimsel etkiyi değerlendirmek için kış, ilkbahar ve yaz aylarında analizler yapılmıştır. Enterpolasyon yöntemleri için yapılan istatistiksel analizlere göre, IDW, LIN ve YSA yöntemlerinin ortalama standart sapmaları sırasıyla 12.6 mm, 13.4 mm ve 5.9 mm olarak bulunmuştur.

Abstract:
GNSS signals arrive to the earth by a nonlinear and slightly inclined path with the effect of refraction caused by the troposphere. The troposphere delay of GNSS signal consist of hydrostatic and wet part. In particular, tropospheric wet delay estimation and interpolation are more difficult than dry component due to the rapid temporal and spatial variation of water vapor content. The wet delay estimation and interpolation with sufficient accuracy is an important issue for all parameters obtained by GNSS positioning techniques. The troposphere delay interpolation errors are increasing depend on the distance between the stations in the GNSS networks. Especially in real time positioning applications, errors caused by the interpolation of the wet troposphere delay are reflected in the height component around 1 - 2 cm. Furthermore, the amount of water vapor in the troposphere obtained as a function of the wet delay is a very important information in weather forecast applications. Therefore, real-time monitoring of the troposphere can be achieved with higher resolution and accuracy with accurate interpolation of the wet tropospheric delay. Besides that, in the absence of the GNSS station, wet delays can be interpolated by means of the surrounding stations to the desired location. In the thesis, back propagation artificial neural network (BPNN) method was used to interpolate the wet troposphere delay. Analyses were carried out on 40 reference stations belonging to EPOSA GNSS Network which covers whole Austria. Interpolation of zenith wet delays through artificial neural network were performed by incorporating latitude, longitude, altitude and meteorological parameters (temperature, pressure, weighted average temperature, water vapor pressure). These parameters were then subtracted one by one from the artificial neural network model and 6 different artificial neural networks were created. In the study, as the conventional interpolation methods, the linear interpolation method (LIN) and the inverse weighted interpolation method (IDW) were used. In order to investigate the effect of density on interpolation methods, two networks including 30 reference stations and 20 reference stations were created. Accuracy analysis of interpolation methods with increasing distance were carried out. In addition, analyses were performed at winter, spring and summer in order to evaluate the seasonal effect on interpolation methods. According to the statistical analyses,  mean standard deviations of IDW, LIN and BPNN method were found 12.6 mm, 13.4 mm and 5.9 mm, respectively.