Yazar "Genç, Levent" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 20 / 51
  • [ X ]
    Öğe
    A C4.5 - CART DECISION TREE MODEL FOR REAL ESTATE PRICE PREDICTION AND THE ANALYSIS OF THE UNDERLYING FEATURES
    (Konya Teknik Univ, 2022) Yücebaş, Sait Can; Doğan, Melike; Genç, Levent
    The machine learning approaches are used in different domains for price prediction. Real estate price prediction comes to fore in recent years. However, most of the studies focus on the prediction performance and the factors affecting the price are often ignored. In this study, a C4.5 - CART model to predict the residential real estate prices is developed. This model is capable of predicting both numeric and categorical price for real estate properties. In addition, the factors affecting the price are reveled and analyzed in detail. The performance of the developed model is compared to Direct Capitalization model, which is used as a gold standard in the domain. Both models are tested on a dataset that includes updated real time data that is gathered by a web scraper. For numeric prediction, RMSE of the developed model is 13.169 and 358.69 for the Direct Capitalization model. KAPPA and accuracy is used for the categorical prediction. The model has 81% KAPPA and 88% accuracy.
  • [ X ]
    Öğe
    A comparıson of landsat thematic mapper and ındıan remote sensıng data for land use and land cover change assessment
    (2005) Genç, Levent; Smıth, Scot; Charles, Griffith; Corry, Francis Mc
    Bu çalışmanın ana hedefi Landsat TM ve IRS görüntülerinin arazi sınıflaması sonuçlarının benzerlik gösterip göstermediği araştırmaktır. Kontrollü sınıflama yapmak için dijital hava fotoğrafları, çalışmada yer alan araştırmacıların önceki çalışmaları ve varolan arazi kulanım ve bitki örtüsü haritalarından faydalanılmıştır. Araştırma sonucunda, “ormanlık alanlarda”, “açık su alanlarında”, “meyve bahçelerinde” ve “palmetto ağaç” sınıflarında, her iki uydu görüntüsü (Landsat TM IRS) arasında benzerlikler olduğu gözlenmiştir. Buna karşın “açık alanlarda”, “sebze ve otlak alanlarda” ve “bataklıklarda” oldukça farklılıklar gözlenmiştir. Genel toplam doğruluk analiz sonuçlarına göre Landsat TM %86.3 ve IRS %88.4 doğrulukta kategorileri sınıflamıştır. Buna karşın golf alanı kategorilerindeki sınıflamada problem olduğu gözlenmiştir. Zamana bağlı çözünürlükte Landsat TM ve IRS görüntülerinin arasındaki 6 haftalık bir zaman diliminin bazı sorunların oluşmasına ve kategoriler arasında sınıflama hataların meydana gelmesine neden olduğu düşünülmüştür. Araştırmaya göre Landsat TM ve IRS görüntülerinin arazi kulanım ve bitki örtüsü değişim çalışmalarında birlikte kullanılmasının mümkün olduğu tespit edilmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    A journey to children's perceptions on forest fire through drawings in Canakkale Province, Turkey: Exploring the needs for alternative educative approaches
    (Routledge, 2019) Söküt Açar, Tuğba; İnalpulat, Melis; Ayman Öz, Nilgün; Genç, Levent; Arslan, Hasan; Böbek Bağran, Aslı
    The study aimed to statistically analyze forest fire perceptions and cognitive deficits of children through drawings. Results showed that children's perceptions on forest fire were under desirable levels. Also, perception levels were significantly impacted by gender and grade level, whereas impact of school type was not significant. Since children's imaginations are found to be limited and most of forest fires are known to arise from human-induced activities, applied approaches are suggested to enlarge their vision on nature and forest fire with the purpose of raising more responsible, aware, and environmentally-conscious children, as a contributor to prevention of future forest fires. © 2018, © 2018 Taylor & Francis Group, LLC.
  • [ X ]
    Öğe
    Arazi kullanım ve bitki örtüsü değişiminin uzaktan algılama, markov işlemi, nüfus ve alan görünüm analizleri yardımıyla belirlenmesi: Çanakkale örneği (1987-2010)
    (2013) Genç, Levent; Kızıl, Ünal; Arıcı, İsmet; İnalpulat, Melis
    Artan kent nüfusu yanında kırsal alandan olan göçler kentsel yerleşimler ve etrafındaki alanlarda Arazi Kullanımı ve Bitki Örtüsü (AKBÖ) değişimlerini hızlandırmaktadır. Çalışma, bu büyüme sürecinin hızlı bir şekilde yaşandığı Çanakkale il merkezi ve çevresinde yürütülmüştür ve 1987-2010 yıllarında AKBÖ değişimlerinin uzaktan algılama verileri ve CBS teknikleri ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Farklı yıllarda (1987, 2000 ve 2010) alınan Landsat TM/ETM+ görüntüleri kullanılarak 4 ana grubu (Orman, Yerleşim, Tarım ve Diğer) içeren AKBÖ haritaları oluşturulmuştur. Sayısal haritalar yardımıyla Markov analizi ve alan görünüm analizleri yapılmıştır. Analizler sonucunda 1987-2000 ve 2000-2010 dönemleri için sınıfların birbirlerine dönüşümler, dönüşüm olasılıkları ile alan sayıları, alan yoğunlukları ve en büyük alan indeks değerleri hesaplanmıştır. Çalışma ile, yerleşim alanlarının yoğunluğunun artarken özellikle tarım alanlarının başka AKBÖ sınıflarına dönüşerek azaldığı görülmüştür. Bununla birlikte, çalışma alanında nufüsün artığı ve tarım alanlarının azaldığı gözlenmiştir. Çanakkale kent gelişim planlamaları yapılırken, tarım alanlarının korunmasına yönelik önlemlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir.
  • [ X ]
    Öğe
    Arazi örtüsünün Landsat TM uydu görüntüleriyardımıyla belirlenmesi
    (2010) Genç, Levent; Saçan, Melis; Turhan, Hakan; Aşar, Burak
    Bu çalışmada, Bozcaada ilçesi arazi örtüsü haritaları, 2006, 2007 ve 2008 yıllarına ait Landsat uydu görüntülerikullanılarak elde edilmiştir. Çalışmada orijinal görüntülerin (6 band Landsat TM) yanında, görüntü işleme tekniklerikullanılarak oluşturulan yeni görüntüler de kullanılmıştır. Ana bileşenler analizi (AB), normalize edilmiş vejetasyonfarklılık indeksi (NDVI) ve Tasseled Cap (TC) dönüşüm yöntemi ile birlikte toplam on görüntü, kontrollü sınıflamayardımıyla sayısal harita haline getirilmiştir. Arazi örtüsü haritaları için arazi çıkışlarında toplanan verilerden vemevcut yüksek çözünürlüklü Formasat (2 m yersel çözünürlüklü) uydu görüntüsünden yararlanılarak doğrulukanalizi yapılmıştır. En yüksek ortalama sınıflama doğruluğu 3 band AB analizinden elde edilen görüntü içinbulunurken, en düşük ortalama sınıflama doğruluğu her üç yılın NDVI görüntüsünden elde edilen birleştirilmişgörüntüden hesaplanmıştır. Üç yılın orijinal görüntüleri birleştirilerek oluşturulan 18 band Landsat görüntüsü ve yineüç yıl için ayrı ayrı hesaplanan TC görüntüsünün ilk üç bandından oluşturulan 9 band TC görüntülerinin yüksekoranda ortalama sınıflama doğruluğuna sahip olduğu belirlenmiştir. Bozcaada benzeri bitki örtüsüne sahip alanlardaarazi örtüsü belirleme çalışmalarında, çok yıllık NDVI görüntüleri yerine AB analizi ve TC analizi kullanarakoluşturulacak sayısal haritaların daha yüksek doğruluğa sahip olacağı hesaplanmıştır..
  • [ X ]
    Öğe
    Assessment of principal component analysis (PCA) for moderate and hıgh resolution satellite data
    (2005) Genç, Levent; Simith, Scot
    Çalışmanin amacı, aynı çalışma alanında farklı uydu görüntüleri için ana bileşenlerin (PCs) belirlenmesi ve karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla beş değişik uydu görüntüsü test edildi. Bunlar: (a) orta çözünürlükteki (20-30m) uydu görüntüleri: (1) Amerikan Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), (2) Hindistan Remote Sensing Satellite (IRS), ve (3)Fransız Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) ve (b) yüksek çözünürlükteki uydu görüntüleri (1) (4m) Amerikan IKONOS ve (2) Kanada teknoloji yüksek çözünürlükteki çok kanallı hava görüntüsüdür (1m) (CASI). Orta ve yüksek çözünürlükteki görüntülerin ana bileşenler analizi (PCA) sonuçları karşılaştırıldığında, ilk üç bileşenlerinin orijinal uydu görüntüsünün % 99.9’unu temsil ettiği tespit edilmiştir, geri kalan kanalların ise gürültü sinyallerinden oluştuğu görülmüştür. Bu veriler doğrultusunda, tarım ve ıslak alanlar için yapılacak bitki örtüsü sınıflandırmalarında ilk üç bileşenin, orijinal görüntülerin yerine kullanılmasının tercih edilebileceği belirlenmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    Assessment of Segmentation Parameters for Object-Based Land Cover Classification Using Color-Infrared Imagery
    (Mdpi, 2018) Akçay, Özgün; Avşar, Emin Özgür; İnalpulat, Melis; Genç, Levent; Cam, Ahmet
    Using object-based image analysis (OBIA) techniques for land use-land cover classification (LULC) has become an area of interest due to the availability of high-resolution data and segmentation methods. Multi-resolution segmentation in particular, statistically seen as the most used algorithm, is able to produce non-identical segmentations depending on the required parameters. The total effect of segmentation parameters on the classification accuracy of high-resolution imagery is still an open question, though some studies were implemented to define the optimum segmentation parameters. However, recent studies have not properly considered the parameters and their consequences on LULC accuracy. The main objective of this study is to assess OBIA segmentation and classification accuracy according to the segmentation parameters using different overlap ratios during image object sampling for a predetermined scale. With this aim, we analyzed and compared (a) high-resolution color-infrared aerial images of a newly-developed urban area including different land use types; (b) combinations of multi-resolution segmentation with different shape, color, compactness, bands, and band-weights; and (c) accuracies of classifications based on varied segmentations. The results of various parameters in the study showed an explicit correlation between segmentation accuracies and classification accuracies. The effect of changes in segmentation parameters using different sample selection methods for five main LULC types was studied. Specifically, moderate shape and compactness values provided more consistency than lower and higher values; also, band weighting demonstrated substantial results due to the chosen bands. Differences in the variable importance of the classifications and changes in LULC maps were also explained.
  • [ X ]
    Öğe
    Bazı Ekonomik Toprak Nem Sensörlerinin Hassasiyetlerinin Belirlenmesi
    (2021) Çamoğlu, Gökhan; Kızıl, Ünal; Demirel, Kürşad; Aksu, Sefa; Nar, Hakan; Genç, Levent
    Son yıllarda ucuzlayan bazı toprak nem sensörlerinin kullanımı Arduino mikroişlemci kontrolkartları sayesinde giderek artmaktadır. Buradan hareketle çalışma kapsamında, oldukça ekonomikolan 3 farklı toprak nem sensörünün son yıllarda sıklıkla kullanılan Arduino mikroişlemci kontrolkartıyla toprak nemini belirlemede kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla yapılan çalışmada 4 farklıtipte sensör ele alınmıştır. Bu sensörlerden biri kontrol sensörü (10HS, DECAGON) olarak kullanılmış,diğerleri de Arduino toprak nem sensörü, gravity analog toprak nem sensörü ve kapasitif toprak nemsensörü olarak bilinen ve sıklıkla kullanılan sensörlerden seçilmiştir. Bu sensörlerin, topraklı (ortabünye) ve topraksız (1/1 oranında torf+perlit) olmak üzere iki farklı yetiştirme ortamında topraknemine karşı tepkileri belirlenmiştir. Araştırma kapsamında elde edilen sonuçlara göre performansıtest edilen 3 farklı toprak nem sensörünün özellikle topraksız ortamda doğru okuma yapamadığıtespit edilmiştir. Ayrıca toprak nemini algılama konusunda da çok değişken sonuçlar elde edilmiştir.Oksitlenmeden dolayı ekonomik ömürlerinin çok kısa olduğu anlaşılmıştır. Elde edilen sonuçlara görebu nem sensörlerinin kullanımı konusunda dikkatli olunması gerektiği söylenebilir.
  • [ X ]
    Öğe
  • [ X ]
    Öğe
    Bitki örtme oranının spektral filtreler yardımıyla belirlenmesi
    (2008) Genç, Levent; Turhan, Hakan; Demirel, Kürşat; Çamoğlu, Gökhan; Aşar, Burak; Saçan, Melis
    Uydu ve uçak sistemlerinden elde edilen dijital görüntüler tarımsal alanlarda yaprak alan yoğunluklarının belirlenmesinde kullanılmaktadır. Bu görüntülerin Türkiye şartlarında ihtiyaç duyulan zamanda elde edilmesi oldukça pahalıdır. Bu çalışmada sürekli ve istenilen zamanda görüntü çekebilmeye olanak tanıyan yersel görüntü alabilen kameralar kullanılarak bitki örtme oranları (BÖO) hesaplanması araştırılmıştır. BÖO hesaplanması için elde edilen görüntüler binary formata çevrilmiştir. Klorofil Okumaları (KO), spektroradyometre ölçümlerinden hesaplanan Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeks (NDVI) değerleri ve bitki alan indeks (BAI) değerleri, BÖO’nın tahmin edilmesi regresyon analizleri yapılarak araştırılmıştır. Görünür bölge geçirgenlik özelliğine sahip filtreler kullanılarak hesaplanan BÖO sonuçları KO %36.9 (R2), yeşil band kullanımıyla elde edilen Normalize Edilmiş Vejetasyon Farklılık İndeks GNDVI değerleriyle %50.7, NDVI değerleriyle %53.2 ve BAI değerleriyle %42.2 bir doğruluk göstermektedir. Aynı karşılaştırma kızıl ötesi geçirgenliğe sahip filtre kullanıldığında ise sırasıyla %72.4, %66.8, %72.3 ve %46.9 olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak kızıl ötesi geçirgenliğe sahip filtrelerin görünür bölge geçirgen filtrelere oranla daha yüksek oranda bir tahminleme yaptığı görülmüştür.
  • [ X ]
    Öğe
    Bitkisel üretim ve uzaktan algılama
    (2005) Genç, Levent; Kavdır, İsmail; Turhan, Hakan; Genç, Hanife; Kavdır, Yasemin
    Dünyada ve Ülkemizde çiftçiler sürekli olarak tarımsal uğraşlardan elde edecekleri kazancın nasıl maksimum düzeyde tutulabileceğini hesaplamaktadır. Bu amaç doğrultusunda yeni tekniklerin hassas tarım kavramı çerçevesinde kullanılması için dünyada devlet ve çiftçi organizasyonları üreticilere eğitim, ekonomik ve teknolojik destekler vermektedir. Bu destekler uzun ve kısa vadede tarımsal üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve problemlerin lokal düzeyde dolayısıyla bölgesel düzeyde çözmeye yardımcı olmaktadır. Bu derlemede Uzaktan Algılamanın (UA) genel ve tarımsal açıdan öneminin yanından özellikle tarımsal faaliyetlerde ortaya çıkan yada çıkması olası problemlerin belirlenmesine yönelik teknikler ve çözüm yaklaşımları tartışılacaktır. Dünyada yapılan UA alt bilimiyle Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Küresel Yer Belirleme Sistemleri (GPS) teknolojilerinin birlikte kullanıldığı örnek çalışmalar ile, hassas tarımda UA yaklaşımlarının kullanılma olanaklarını yansıtılacaktır. Özelikle renkli ve kızıl ötesi hava fotoğrafları (Color Infrared) (CIR) ile uydu görüntülerinin yeteneklerini test eden çalışmalar özetlenerek sunulacaktır. Son olarak, bu derleme ile, tarımsal ürünleri ve üretimi optimum düzeye ulaştırmayı hedefleyen ve bu konularda araştırma yapan ulusal kurumlara, UA yaklaşımlarının kullanılma olanakları ve özellikle bitkisel üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi hakkında bilgi aktarımı hedeflenmektedir.
  • [ X ]
    Öğe
    Bitkisel üretimi etkileyen bazı faktörlerin uzaktan algılama ve coğrafik bilgi sistemi yardımıyla belirlenmesi kumkale-TİGEM örneği
    (2008) Genç, Levent; Turhan, Hakan; Kavdır, İsmail; Kavdır, Yasemin; Genç, Hanife; Kocabıyık, Habib; Aktürk, Duygu
    [Abstract Not Available]
  • [ X ]
    Öğe
    Çanakkale İli Peyzaj Alanlarındaki Sulama Sistemlerinin İncelenmesi: Özgürlük Parkı ve Halk Bahçesi
    (2018) Demirel, Kürşad; Çamoğlu, Gökhan; Sağlık, Alper; Genç, Levent; Kelkit, Abdullah
    Peyzaj alanlarında genellikle sulama suyu ihtiyacı göz önüne alınmadan sulamalar yapılmakta,sulama sistemi mevcut su kaynağına, alana, bitkiye ve toprağa göre tasarlanmamaktadır. Bu da, çokbüyük oranda su israfına neden olmaktadır. Bu çalışmada, Çanakkale ilinde bulunan en büyük ikiparkın (Halk Bahçesi ve Özgürlük Parkı) mevcut sulama sistemleri incelenmiştir. Her iki projealanında sulama sistemleri uygun kriterlere göre yeniden tasarlanmıştır. Proje alanlarında yapılanölçüm ve gözlemlere dayalı olarak, projeleme ve işletme hatalarının sonucunda etkin bir sulamayapılmadığı ve her iki alanda gereğinden fazla sulama suyu uygulandığı saptanmıştır. Halk Bahçesive Özgürlük Parkı için sezonluk boşa harcanan sulama suyu ücreti sırasıyla, 52800 TL ve 87720 TLolarak hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda, alana uygun yapılan sulama sistemi projeleriyle; sutasarrufu sağlanmış ve estetik açıdan daha iyi bir görüntü elde edilmiştir. Ayrıca, bu çalışmanın,Çanakkale İli ve diğer şehirlerde planlanacak peyzaj alanları için örnek teşkil edeceğidüşünülmektedir.
  • [ X ]
    Öğe
    Comparison of Global and Continental Land Cover Products for Selected Study Areas in South Central and Eastern European Region
    (Mdpi, 2018) Manakos, Ioannis; Tomaszewska, Monika; Gkinis, Ioannis; Brovkina, Olga; Filchev, Lachezar; Genç, Levent; Gitas, Ioannis Z.
    Land cover is one of the key terrestrial variables used for monitoring and as input for modelling in support of achieving the United Nations Strategical Development Goals. Global and Continental Land Cover Products (GCLCs) aim to provide the required harmonized information background across areas; thus, they are not being limited by national or other administrative nomenclature boundaries and their production approaches. Moreover, their increased spatial resolution, and consequently their local relevance, is of high importance for users at a local scale. During the last decade, several GCLCs were developed, including the Global Historical Land-Cover Change Land-Use Conversions (GLC), the Globeland-30 (GLOB), Corine-2012 (CLC) and GMES/ Copernicus Initial Operation High Resolution Layers (GIOS). Accuracy assessment is of high importance for product credibility towards incorporation into decision chains and implementation procedures, especially at local scales. The present study builds on the collaboration of scientists participating in the Global Observations of Forest CoverGlobal Observations of Land Cover Dynamics (GOFC-GOLD), South Central and Eastern European Regional Information Network (SCERIN). The main objective is to quantitatively evaluate the accuracy of commonly used GCLCs at selected representative study areas in the SCERIN geographic area, which is characterized by extreme diversity of landscapes and environmental conditions, heavily affected by anthropogenic impacts with similar major socio-economic drivers. The employed validation strategy for evaluating and comparing the different products is detailed, representative results for the selected areas from nine SCERIN countries are presented, the specific regional differences are identified and their underlying causes are discussed. In general, the four GCLCs products achieved relatively high overall accuracy rates: 74-98% for GLC (mean: 93.8%), 79-92% for GLOB (mean: 90.6%), 74-91% for CLC (mean: 89%) and 72-98% for GIOS (mean: 91.6%), for all selected areas. In most cases, the CLC product has the lower scores, while the GLC has the highest, closely followed by GIOS and GLOB. The study revealed overall high credibility and validity of the GCLCs products at local scale, a result, which shows expected benefit even for local/regional applications. Identified class dependent specificities in different landscape types can guide the local users for their reasonable usage in local studies. Valuable information is generated for advancing the goals of the international GOFC-GOLD program and aligns well with the agenda of the NASA Land-Cover/Land-Use Change Program to improve the quality and consistency of space-derived higher-level products.
  • [ X ]
    Öğe
    Damla sulama ile sulanan karpuzda su stresinin bitki su tüketimine, su kullanım randımanına, verime ve kalite parametrelerine etkisi
    (2010) Çamoğlu, Gökhan; Aşık, Şerafettin; Genç, Levent; Demirel, Kürşad
    Bu çalışmada, 2007 ve 2008 yıllarında Çanakkale yöresinde damla sulama ile sulanan karpuz bitkisinde (Citrullus vulgaris) su stresinin bitki su tüketimine, su kullanım randımanına, verime ve kalite parametrelerine etkileri araştırılmıştır. Bu amaçla altı farklı sulama konusu (tüketilen suyun %100’ü (kontrol), %80’i, %60’ı, %40’ı, %20’si ve susuz) oluşturulmuştur. Topraktaki eksik nemin tam olarak karşılandığı kontrol konusunda (%100), ortalama mevsimlik bitki su tüketimi 475 mm ve uygulanan ortalama toplam sulama suyu miktarı ise 403 mm olarak bulunmuştur. Verim, denemenin ilk yılında konulara göre 7.04-56.34 t$ha^ {-1}$, ikinci yılında ise 13.66-64.82 t$ha^ {-1}$ arasında gerçekleşmiştir. Konulara göre ortalama su kullanım randımanları, sulama suyu kullanım randımanları ve uygulanan sulama suyunun bitki su tüketimini karşılama yüzdeleri sırasıyla 6.58- 12.94 kg $m^ {-3}$, 7.92-12.51 kg $m^ {-3}$ (susuz konusu hariç), % 30-85 arasında olmuştur. Ortalama verim tepki etmeni 1.328 bulunmuştur. Kalite parametrelerinden tek meyve ağırlığı, meyve çapı, meyve boyu ve meyve eti kalınlığı konulara göre farklılık gösterirken, pH ve suda çözünür kuru madde miktarı herhangi bir farklılık göstermemiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Damla Sulama Sistemlerinin CAD Tabanlı Bir Program ile Değerlendirilmesi: Kumkale, Çanakkale Örneği
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2018-07-17) Çamoğlu, Gökhan; Demirel, Kürşad; Genç, Levent; Eroğlu, İlker; Boran, Ahmet
    Damla sulama sistemlerinin tasarımındaki hatalar sebebiyle sistemlerde beklenen eş su dağılım düzeyi sağlanamamaktadır. Bu çalışmada, damla sulama sistemlerinin yoğun olarak kullanıldığı Çanakkale Kumkale Ovası’nda tesadüfî olarak seçilen 20 adet işletme ele alınmış ve söz konusu işletmeler tasarım yönünden değerlendirilmiştir. Değerlendirmede mevcut sistemlere ilişkin bilgiler arazi çalışmaları ile toplanmış ve bu bilgiler IrriPro paket programına girilerek eş su dağılım katsayıları ve haritaları elde edilmiştir. Çalışmada incelenen arazilerin toplam büyüklüğü 22 ha olup ortalama büyüklüğü yaklaşık 1 ha’dır. Söz konusu arazilerde kurulu sistemlerde kontrol biriminde olması gereken tüm filtreleri kullanan işletmelerin oranının %5 düzeyinde olduğu tespit edilmiştir. Bu durum önemli bir eksiklik olarak değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda incelenen işletmelerin sadece %15’i eş su dağılım kriterlerini sağlayabilmiştir. Bu durumda, Kumkale Ovası’nda tesadüfen seçilen 20 işletmeden elde edilen bu değerlere göre, ovada kurulu damla sulama sistemlerinde genel itibariyle eş su dağılımının sağlanamadığı, yani sistemlerin hatalı tesis edildiği sonucuna varılabilir. IrriPro programının damla sulama sistemlerinin eş su dağılımını kolaylıkla değerlendirilmesine olanak sağlaması nedeniyle, söz konusu programın sulama sistemlerin projelendirilmesi ve değerlendirilmesinde kullanılması önerilebilir.
  • [ X ]
    Öğe
    Depremin Arazi Kullanım ve Arazi Örtüsü (AKAÖ) Üzerine Etkilerinin Google Earth Engine (GEE), Sentinel-2 Görüntüleri ve Makine Öğrenmesi Kullanılarak Değerlendirilmesi: Antakya Örneği
    (2023) Civelek, Neslişah; Civelek, Neslişah; İnalpulat, Melis; İnalpulat, Melis; Genç, Levent; Genç, Levent
    Doğal afetler, özellikle depremler, insan hayatını, ekosistemleri, arazi kullanımı ve arazi örtüsü gibi arazi (AKAÖ) özelliklerini tehdit eden en tahripkar süreçlerden biridir. Buna benzer değişimlerin anlaşılması rehabilitasyon süreçlerine yardımcı olmanın yanında sonraki aşamalar için yönetim stratejileri geliştirilmesi açısından bir başlangıç noktası sağlar. Depremler sonrasında değişimin yönü ve büyülüğünün belirlenmesinde uzaktan algılama teknolojileri uzun zamandır kullanılmakta olup, buluta dayalı platformların geliştirilmesi bu anlamda kullanıcıların depolama ve işleme maliyeti sorunlarından kaçınmasını etkili bir şekilde sağlamıştır. Bu çalışmada, ciddi kayıplara yol açan 6 Şubat 2023 ve 20 Şubat 2023 depremlerinden sonra Hatay iline bağlı Antakya’ da meydana gelen AKAÖ değişimlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun yanında, merkez koordinatlarından 5 km uzağı kapsayan zon içerisinde meydana gelen değişimler 1 km genişliğindeki alt zonlar gözetilerek incelenmiştir. Sentinel-2 görüntülerinin Google Earth Engine (GEE) ile sınıflandırılmasında en çok kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarından bir olan rassal orman (RO) algoritması kullanılmıştır. AKAÖ2022 ve AKAÖ2023 güvenilirliklerinin belirlenmesi için doğruluk analizi prosedürleri uygulanmış, ve doğruluklar 0.85’ in üzerinde bulunmuştur. Genel değişimlerin incelenmesi betonarme (B), doğal vejetasyon (D) ve su (S) alanların artarkenorman (O) ve tarım (T) alanlarının dikkate değer şekilde azaldığını göstermiştir. Çöken binaların dağılışı yalnızca şehir düzeyinde değil, 5 km tampon zor içerisindeki herbir alt zon içerisinde B sınıf artışı ile sonuçlanmıştır. Sentinel-2 görüntülerinin RO algoritması ile GEE’ nda sınıflandırılması Antakya’ da meydana gelen değişimlerin belirlenmesinde hızlı ve güvenilir sonuçları vermiş olup, gelecekteki değişimlerin periyodik olarak izlenmesi şiddetle önerilmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    Determination of Land Cover using Landsat TM Imagery
    (Ankara Univ, Fac Agr, 2010) Genç, Levent; Saçan, Melis; Turhan, Hakan; Asar, Burak
    In this study, land cover maps of Bozcaada district were developed using Landsat satellite images obtained in 2006, 2007 and 2008. In addition to original images (6 band Landsat TM), the new images constituted with image processing techniques were also used. A total of ten images were formed by supervised classification method using principal component analysis (PCA), normalized difference vegetation index (NDVI), and tasseled cap (TC) transformation methods. Accuracy analysis were conducted for land cover maps using the data obtained in land and high resolution Formasat (2 m spatial resolution) satellite images. While the highest average classification accuracy was for 3 band image obtained by PCA, the lowest average classification accuracy was for the image obtained by combining the NDVI images of three years. It was found that the highest average classification accuracies were calculated for the image that was formed by the combination of 18 band Landsat images acquired in three years, and 9 band images formed by the first three bands of TC images. It was calculated that, the digital maps formed by using PCA and TC analysis have higher accuracies than that of multi-year NDVI images in the determination of land cover for Bozcaada and similar locations.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Determination of the Effects of Various Spectral Index Combinations on Seasonal Land Use and Land Cover (LULC) Changes Using Random Forest (RF) Classification Case Study: Southeast Marmara Region 2016-2020
    (Osman Orhan, 2024) Aşçı, Eda; Genç, Levent
    The effects of irregular population growth, migration mobility, and vegetation dynamics by humans can lead to changes in Land Use and Land Cover (LULC). Changes in LULC are particularly significant in coastal areas associated with industrial activities. The southeastern Marmara region, which is one of Turkey's industrial coastal areas, is also affected by the surrounding changes. The study area was selected to determine LULC change and classification accuracy using Sentinel-2 vegetation indices combinations. In the study area, the Gemlik-Bursa Northern Interchange Investments Area and TOGG (Turkey's Automobile Initiative Group) factory are located. The study area was determined by creating a 5-km buffer zone from the coast to the mainland covering Armutlu district of Yalova province and Osmangazi, Mudanya, and Gemlik districts of Bursa province. Random Forest (RF) classification technique was applied both to the original bands and to 21 new band combinations that are derived from Sentinel-2 multispectral satellite imagery for 3 seasons in 2016 and 2020. The new band combinations used for classification were created by adding the normalized vegetation indices, the original bands and the bands obtained from the simple ratio formula. In 2016, the highest accuracy results for the winter, spring, and summer seasons were observed for the OI12 (82.93%), ORF (84.44%), and ORF (84.67%) indices, while in 2020 were observed for the OI5 (85.89%), ORF (84.75%), and OI6 (84.63%) indices. In Southeast Marmara, investment decisions taken at national level have led to population growth in the region. Although it was observed that there was no significant change in classification accuracy with the addition of spectral features to the original bands such as NDVI and SR, we believe that future testing of the data with different statistical and machine learning methods provide higher accuracy. © Author(s) 2024.
  • [ X ]
    Öğe
    Determination of the relationship between housing characteristics and housing prices before and after the Kahramanmaraş earthquake using machine learning: A case study of Adana, Turkiye
    (Yildiz Technical Univ, Fac Architecture, 2024) Doğan, Simge; Genç, Levent; Yücebaş, Sait Can; Uşaklı, Metin; Dumlu, Cengizhan
    Earthquakes have a significant impact on the real estate sector. Damage caused by earthquakes leads to an imbalance in the supply and demand for housing, thus temporarily causing stagnation in the real estate sector. Two earthquakes occurred in the Pazarc & imath;k and Elbistan districts of Kahramanmara & scedil; on February 6, 2023, at 04:17 am with a magnitude of 7.7 and at 13:24 pm with a magnitude of 7.6. A machine learning-based model was created to analyze the change in house prices and the variables affecting the price during the earthquake, which is called the Disaster of the Century. After the earthquake, the prices of houses for sale in the central districts of Adana province (Seyhan, Y & uuml;re & gbreve;ir, Sar & imath;& ccedil;am, and & Ccedil;ukurova), where there was the least damage, were collected from the relevant website with a web scraper. These data were classified as categorical and numerical datasets, and the necessary pre-processing stage for machine learning algorithms was performed. The characteristics that change and are effective in housing preferences before the earthquake (February 2022) and after the earthquake (February 2023) were determined by the decision tree method, which is one of the machine learning algorithms. In this context, it is aimed to determine the housing variables that are effective in before- and after-earthquake pricing in the central districts of Adana province. In the study, while 'Building Age and Number of Rooms' are effective in determining the price in 2022, 'Housing Shape and Facade' features come to the fore in 2023. The housing characteristics that affect the price change in two years. The change in housing preference criteria after the earthquake shows that the lifestyle in cities has also changed. According to this change, it requires the development of new approaches in urban design and planning approaches and is expected to be a reference for future studies.