Yazar "Alkan, Ece" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Açık maden sahalarında kazı sonrası zemin değişiminin izlenmesinde İHA-tabanlı RTK/PPK yönteminin kullanımı: Düzce-Tatlıdere taş ocağı örneği(2022) Çınar, Tunahan; Aydın, Abdurrahim; Türk, Yılmaz; Balaban, Berkan; Alkan, EceTopografyanın engebeli ve ulaşılması zor olduğu alanlarda yersel ölçüm teknikleri ile ölçüm yapmadaki güçlükler nedeniyle uzaktan algılama teknikleri kullanımını bu tür durumlarda vazgeçilmez kılmaktadır. Gerçek zamanlı kinematik (Real Time Kinematic-RTK) tekniği ile konumsal verilerin doğruluğunda santimetre hassasiyetinde çalışmalar ortaya konulabilmektedir. Ancak topoğrafik yapısı, uydu bazlı konumlamaya uygun olmayan bölgelerde ölçü sonrası veri değerlendirme (Post Processing Kinematik -PPK) ölçüm tekniği alternatif çözüm sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı RTK ve ölçü sonrası veri değerlendirme (PPK) çözümünün Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS) ve RTK-CORS tarafından sonradan işlenmiş ve düzeltilmiş konumsal ölçümler yoluyla dengelenmiş fotoğraf çiftlerinin ortaya koyduğu hassasiyet değerlendirmektir. Çalışma alanı olarak Düzce ili Tatlıdere Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde kalan özel bir taş ocağı seçilmiştir. RTK ve PPK uygulama modülleri olan DJI Phantom 4 RTK insansız hava aracı (İHA) kullanılarak, taş ocağında eş zamanlı RTK ve PPK modlarında iki uçuş gerçekleştirilmiştir. RTK ve PPK yöntemi ile ortofoto üzerinde belirlenen ortalama konumsal doğruluklar sırasıyla 2,405 cm ve 0,814 cm olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre; taş ocağı alanı gibi işletme sonucunda oluşan şevlerde, PPK çözümünün daha uygun olacağı ortaya çıkmıştır.Öğe A Comparative Analysis of UAV-RTK and UAV-PPK Methods in Mapping Different Surface Types(2021) Eker, Remzi; Alkan, Ece; Aydın, AbdurrahimThis study aimed to compare unmanned aerial vehicle (UAV) based real-time kinematic (RTK) and post-processing kinematic (PPK) methods via five approaches: an RTK-CORS method (M1), a short-baseline PPK method obtaining corrections from a GNSS base station (M2), and three long-baseline PPK methods that obtained corrections from the three Turkish RTK-CORS network TUSAGA-Aktif reference stations (M3: IZMI, M4: CESM, and M5: KIKA). The comparison was based on the accuracy of the corrected camera positions, the average error of the camera locations computed in the photo-alignment and optimization process, georeferencing errors of the models via nine GCPs based on four scenarios, and Root Mean Square (RMS) errors in the Z-direction for different surface types (i.e. roads, shadows, shrubs, boulders, trees, and ground). For the surface types of “ground”, “roads”, and “shrubs”, RMS error rates were obtained 10 cm lower than that of other surface types in all methods except M4. The greatest differences were obtained over trees and shadowed areas. The conclusion of these comparisons was that the lowest RMS error rate was determined on a solid textured surface. The consideration of mean RMS error regardless of surface type in such model comparisons is misleading.Öğe Kabulünden günümüze kadar kamu ihale kanunu üzerinde yapılan değişiklikler hakkında bir araştırma(Düzce Üniversitesi, 2017) Alkan, Ece; Uğur, Latif OnurKamu ihalesi, kamu kaynaklarını etkin ve verimli kullanılmasının yanı sıra şeffaflık çerçevesinde düzenin sağlanması açısından temel bir yönetim kaynağı olarak tanımlanabilir. Bir yönetim kaynağının açık, şeffaf, hesap verebilir şekilde kanunlaştırılması, düzen kavramı açısından önem arz etmektedir. 2002 yılına kadar yürürlükte olmuş ihale kanunlarının, bu ilkeler doğrultusunda hedefe ulaşamaması sebebiyle 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu çıkartılarak temel ilkeleri ve amacı doğrultusunda ilerlemeyi hedeflemiştir. Fakat, günümüz değişen şartları sebebiyle Kanun revize edilmeye ihtiyaç duyulmuştur. Kanun oluşturulurken esas alınan temel ilkelere bağlı kalamamış, Avrupa Birliği uyum süreci doğrultusunda evrimleşmeye maruz kalmıştır. Bu çalışmadaki amaç Kanun'un ilk çıktığı haliyle, yapım işleriyle ilgili kanun maddeleri üzerinde bugüne kadar yapılmış değişiklilerin ve değişiklik gerekçelerinin, uzman görüşleri yardımıyla amaç/uygulama orijininde incelenmesidir. Bu sebeple çalışmanın kapsamında, Kanun'un, Avrupa Birliğine uyum süreci doğrultusunda önem teşkil eden, 2008-2016 yılları arası Avrupa Birliği Komisyonu Yıllık İlerleme Raporlarına ve Kanun'un Avrupa Müktesebatına ne oranda uyum sağladığı konularına değinilmiştir. Ayrıca Avrupa Birliğine Üye Devletlerden bazılarının kamu ihale sistemleri incelenerek, Türk kamu ihale sistemiyle ilgili karşılaştırılmalar yapılmıştır. Kanun'da yapılan değişiklikler bazında, yapım işleriyle alakalı uyuşmazlıklardan doğan ve yargıya yansıyan işlerle ilgili olarak, Danıştay Kararları hakkında örnekler verilmiştir. Çalışma ana materyali olarak, Kanun'da yapım işleriyle alakalı yapılan değişikliklerin gerekçelerinin, uygulamada amacına ne kadar doğru olduğunu sorgulatan ifadeler kullanılarak, 4734 sayılı Kanun'u uygulayan ve uygulatan bazı kamu kurumlarında çalışan idari ve teknik personele bir anket formu hazırlanmıştır. Anket sorularının 66'sı evet/hayır olarak yanıtlanacak şekilde hazırlanmış, ek olarak 3 tane açık uçlu soru sorulmuş ve teknik, idari personellere uygulanmıştır. Anket uygulaması Samsun, Bolu, Düzce ve Sakarya illerindeki yapım işleri yaptıran bazı kamu kuruluşlarında çalışan teknik ve idari personele uygulanmıştır. Çalışma kapsamında; Kanun'un maddelerinin ilk gerekçeleri, maddelerin kendi metinleri ve üzerlerinde yapılan değişiklikler, bu değişiklerin gerekçeleri ile yapım işleriyle ilgili değişikliğe uğrayan her madde için tablolar oluşturulmuştur. Ayrıca uygulanan ankete verilen yanıtlar değerlendirilerek, yapım işleriyle ilgili değişikliğe uğrayan her madde için ayrı değerlendirme tablosu oluşturulmuştur. Her madde için oluşturulan tabloların alt kısımlarına litaretür taraması sonucu ortaya koyulan ifadelerden alıntılar yapılarak, çoğu maddede şeffaflık ilkesi ve Avrupa Birliği (AB) düzenlemelerine uyum çerçevesinde yorumlar yapılmıştır. Anket değerlendirme tablolarının alt kısımlarına da uygulamacıların sorulara verdiği yanıtlar doğrultusunda yapılan değişikliklerin gerekçelerine hangi oranda yansımış olduğu tartışılmıştır. Çalışma sonucunda; Kanun'un uygulama alanı ve istisnaların halen büyük ölçüde tartışmalı olduğu, uygulama itirazlarının arzu edilen düzeye indirilememiş olduğu, kamu kaynaklarının verimli kullanımı konusunda eleştirilerin devam ettiği, kamuoyunda halen yüksek bir güvenilirlik düzeyi tesis edilememiş olduğu, özel uygulama alanlarına ait yeni mevzuatlar ve sorumlu kamu kuruluşları oluşturulamadığı, halen AB Müktesebatına istenilen düzeye erişilememiş olduğu belirlenmiştir. Fakat; ön yeterlilik değerlendirilmesinin yaygınlaştırılması, ihalelerde EKAP uygulamasına geçilmesi, elektronik doküman paylaşımı ve elektronik başvuruların yaygınlaştırılması, ihale bedelleri ve çeşitlerine göre ihale ilan sürelerinin farklılaştırılması uygulamaları yapılan değişikliklerin olumlu getirileri olarak değerlendirilebilir.Öğe Machine Learning-Based Prediction of Insect Damage Spread Using Auto-ARIMA Model(Zagreb Univ, Fac Forestry, 2024) Alkan, Ece; Aydin, AbdurrahimDifferentiating areas of insect damage in forests from areas of healthy vegetation and predicting the future spread of damage increase are an important part of forest health monitoring. Thanks to the wide coverage and temporal observation advantage of remote sensing data, predicting the future direction of insect damage spread can enable accurate and uninterrupted management and operational control to minimize damage. However, due to the large amount of remotely sensed data, it is difficult to process the data and to identify damage distinctions. Therefore, this paper proposes a spatio-temporal Autoregressive Integrated MovingAverage (ARIMA) prediction model based on the Machine Learning technique for processing big data by monitoring oak lace bug (Corythucha arcuata (Heteroptera: Tingidae)) damage with remote sensing data. The advantage of this model is the automatic selection of optimal parameters to provide better forecasting with univariate time series. Thus, multiple spatiotemporal warning levels are distinguished according to the damage growth trend in the series, and the network is constructed with improved time series to better predict future insect damage spread. In the proposed model, the historical Red (R) - Green (G) - Blue (B) bands of the Sentinel-2 (GSD 10 m) satellite were tested as a dataset for the oak lace bug damage in the oak forest situated in the campus of Duzce University, Turkey. The dataset, which contained 38 images for each of the RGB bands, was modeled using the open source R programming language for the peak damage period in 2021. As a result of the test, significant correlations were found between the synthetic and true images (True and synthetic band 2: r=0.960, p<0.001; True and synthetic band 3: r=0.945, p<0.001; True and synthetic band 4: r=0.962, p<0.001). Then, the 48-month time series bands were modeled, and the band estimates were made to predict the August 2023 spread. Finally, a synthetic composite image was created for future prediction using the predicted bands. The tests showed that the model had a good performance in insect damage monitoring. With open access Sentinel-2 images, the proposed model achieved the highest prediction accuracy with a rate of 96%, and had a small prediction error.Öğe Ormanlardaki böcek zararlarının uzaktan algılama verileriyle yapay zeka tabanlı tespiti(Düzce Üniversitesi, 2024) Alkan, Ece; Aydın, AbdurrahimBu tez çalışması orman ağaçları üzerinde zarar yapan iki farklı böcek türünün zarar alanlarını Uzaktan Algılama (UA) verileri kullanılarak Yapay Zeka (YZ) algoritmaları ile tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Zarar yapan böcek türlerinden Meşe dantel böceği Corythucha arcuata Say ve Çam kese böceği, Thaumetopoea wilkinsoni Tams hedef tür olarak seçilmiştir. Bu iki böcek türünün Düzce ili içerisinde zarar yaptığı ormanlık alanlar çalışma alanı olarak seçilmiş ve zarar tespiti için bu alanlara ait UA verileri temin edilmiştir. UA verisi olarak Sentinel-2 uydu görüntüsü, İnsansız Hava Aracı (İHA) verileri kullanılmıştır. Tez kapsamında böcek zarar alanlarının tespiti ve gelecekteki yayılım tahmini hedeflenmiştir. Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model kullanılarak Meşe dantel böceğinin tespiti ve gelecek yayılım tahmini için Sentinel-2 uydu görüntüsünün 48 aylık verisi zaman serisi analizinde kullanılmıştır. Oluşturulan tahmin modellerinin doğrulukları gerçek veriler ile teyit edilerek sonraki aşamada gelecek yayılım tahmini gerçekleştirilmiştir. Çam kese böceği zarar alanlarının tespiti için öncelikle İHA görüntüleri kullanılarak e-Cognition yazılımı ile özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Bu aşamada çoklu çözünürlüklü segmentasyon işlemi ile görüntüler zarar ve sağlıklı olmak üzere bölütlere ayrılmıştır. Elde edilen bölütlerin yansıma değerleri kullanılarak yazılımın Gri Eş Seviye Oluşum Matrisi (GLCM) algoritmaları ile entropi, homojenlik ve kontrast doku parametreleri hesaplanmıştır. Böcek zararı olan alanlar entropi ve homojenlik doku parametreleri ile başarılı bir şekilde ayrılmıştır. Sonraki aşamada Çam kese böceği zarar alanlarının tespitinde Python programlama dilinde YZ tabanlı Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Bu aşamada segmentasyon modeli olarak DeepLabV3+ ve Unet++ mimarileri, kodlayıcı ağ olarak SE-NET, Efficientnet-B6 ve Efficientnet-B7 mimarileri kullanılmıştır. Mimarilerin eğitimi için veri setleri e-Cognition yazılımı ile yarı otomatik segmentasyon yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. Veri setinde oluşturulan sınıflar zarar, sağlıklı ve diğer olarak etiketlenmiştir. Veri setleri görüntüler ve orto görüntüler olmak üzere iki farklı veri girdisi olarak tasarlanmıştır. Her veri seti kendi içerisinde eğitim ve test veri seti olarak ayrılmıştır. Segmentasyon modellerinin doğruluk değerlendirmesi için karmaşıklık matrisi, Jaccard indeks metrikleri kullanılmıştır. İHA görüntüleri üzerinde Çam kese böceği zarar alanını tespit etmek için kullanılan ESA modelleri arasında en iyi genel doğruluk (0,90) performansına sahip model Unet++ / SE-NET iken İHA orto görüntüler üzerinde en iyi genel doğruluk (0,81) performansına sahip model DeepLabV3+ / SE-NET olmuştur. Anahtar Sözcükler: ARIMA, Doku parametresi, Evrişimsel sinir ağları, İHA
