Turkish Journal of Remote Sensing and GIS最新文献

Object Based Classification in Google Earth Engine Combining SNIC and Machine Learning Methods (Case Study: Lake Köyceğiz) 结合 SNIC 和机器学习方法在谷歌地球引擎中进行基于对象的分类（案例研究：Köyceğiz 湖）

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-03-17 DOI: 10.48123/rsgis.1411380

Pınar Karakuş

{"title":"Object Based Classification in Google Earth Engine Combining SNIC and Machine Learning Methods (Case Study: Lake Köyceğiz)","authors":"Pınar Karakuş","doi":"10.48123/rsgis.1411380","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1411380","url":null,"abstract":"Köyceğiz Lake is one of our country’s most critical coastal barrier lakes, rich in sulfur, located at the western end of the Mediterranean Region. Köyceğiz Lake, connected to the Mediterranean via the Dalyan Strait, is one of the 7 lakes in the world with this feature. In this study, water change analysis of Köyceğiz Lake was carried out by integrating the Object-Based Image Classification method with CART (Classification and Regression Tree), RF (Random Forest), and SVM (Support Vector Machine) algorithms, which are machine learning algorithms. SNIC (Simple Non-iterative Clustering) segmentation method was used, which allows a detailed analysis at the object level by dividing the image into super pixels. Sentinel 2 Harmonized images of the study area were obtained from the Google Earth Engine (GEE) platform for 2019, 2020, 2021, and 2022,and all calculations were made in GEE. When the classification accuracies of four years were examined, it was seen that the classification accuracies(OA, UA, PA, and Kappa) of the lake water area were above 92%, F-score was above 0.98 for all methods using the object-based classification method obtained by the combination of the SNIC algorithm and CART, RF, and SVM machine learning algorithms. It has been determined that the SVM algorithm has higher evaluation metrics in determining the lake water area than the CART and RF methods.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":" 25","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140391204","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Google Earth Engine ile Türkiye'de Yanmış Alanların MODIS ve FireCCI51 Küresel Yanmış Alan Uydu Gözlem Verileriyle Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi 使用谷歌地球引擎，利用 MODIS 和 FireCCI51 全球烧毁地区卫星观测数据对土耳其烧毁地区进行比较评估

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-03-09 DOI: 10.48123/rsgis.1410382

Hasan Tonbul

{"title":"Google Earth Engine ile Türkiye'de Yanmış Alanların MODIS ve FireCCI51 Küresel Yanmış Alan Uydu Gözlem Verileriyle Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi","authors":"Hasan Tonbul","doi":"10.48123/rsgis.1410382","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1410382","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, Google Earth Engine (GEE) platformunda MODIS MCD64A1 ve European Space Agency (ESA) Fire_cci v. 5.1 (FireCCI51) küresel yanmış alan gözlem verileri kullanılarak Türkiye'de 2015-2020 yılları arasında meydana gelen yanmış alanların konumsal ve zamansal dağılımları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, Avrupa Orman Yangınları Bilgi Sistemi (EFFIS) verileriyle karşılaştırılarak yanmış alanların doğruluğu ve kapsamı değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında incelenen dönem boyunca, FireCCI51'in MCD64A1'e göre daha yüksek konumsal çözünürlüğe sahip olması ve küçük yanmış alanları daha hassas bir şekilde belirleme kapasitesine sahip olması daha fazla yanmış alan miktarları hesaplamasını sağlamıştır. Ayrıca, yanmış alanlardaki arazi örtüsü türlerinin belirlenmesinde MODIS MCD12Q1 arazi örtüsü sınıflandırma ürünü kullanılmıştır. 2015-2020 yılları arasında Türkiye'de meydana gelen yangınlar sonucunda yanmış bölgeler içerisinde, her iki veri setine göre de, arazi örtüsü türlerinde ekili alanlar en yüksek yanma oranına sahiptir. MODIS MCD64A1 verileri, ekili alanlardaki yanmış alan oranını % 88,93 ile % 91,80 arasında, FireCCI51 ise % 78,23 ile % 89,53 arasında belirlemiştir. Ülkemizde yanmış alanların konumsal dağılımı, özellikle Akdeniz, Ege ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinde yoğunlaşmıştır.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"2 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140396545","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

İzmit Körfezi Doğu Kıyısındaki Doğal ve Antropojenik Kökenli Değişimlerin DSAS Aracı İle Analizi 利用 DSAS 工具分析伊兹米特湾东海岸的自然和人为变化

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-03-05 DOI: 10.48123/rsgis.1410923

Murat Uzun

{"title":"İzmit Körfezi Doğu Kıyısındaki Doğal ve Antropojenik Kökenli Değişimlerin DSAS Aracı İle Analizi","authors":"Murat Uzun","doi":"10.48123/rsgis.1410923","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1410923","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, jeomorfolojik olarak çeşitlilik sunan, yoğun antropojenik baskının olduğu İzmit Körfezi doğu kıyılarındaki 1975-2023 arası kıyı değişimleri DSAS aracı ile incelenmiştir. Çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) teknikleri etkin şekilde kullanılmıştır. Araştırmada 1975-2020 arası 5’er yıllık arayla ve 2023 yılına ait Landsat uydu görüntüleri üzerinden NDWI ve MNDWI analizleri ile kıyı çizgileri belirlenmiştir. Daha sonra kıyı çizgileri DSAS aracındaki NSM, SCE, EPR ve LRR analizlerine tabi tutulmuş, kıyı çizgisi değişiminin zamansal açından mekânsal ve kantitatif verileri saptanmıştır. Çalışmada, NSM analizine göre ortalama 4,53 m, maksimum 510,6 m ve minimum -833,6 m’lik kıyı çizgisi değişimleri saptanmıştır. LRR istatistiğine göre İzmit Körfezi doğu kıyılarında yıllık 0,3 m, maksimum 13,1 m, minimum -20,8 m’lik değişimler hesaplanmıştır. Geniş alanlı kıyı değişimleri, Çuhane Deresi deltasının ortadan kalktığı, Kiraz Dere deltasının oluştuğu sahalarda, İzmit sahil şeridi dolgu alanında, Başiskele-Gölcük arası sanayi, tersane kıyı şeridinde gözlemlenmiştir. Meydana gelen kıyı değişimlerine, kıyı jeomorfolojisi dinamik koşullarının yanında doğrudan ve dolaylı olarak kıyıya yapılan antropojenik müdahalelerin neden olduğu tespit edilmiştir.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"353 11‐12","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140397723","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Optimizing Mini Dam Placement for Sustainable Water Management in FUTA: A GIS-MCDA Approach 为 FUTA 的可持续水资源管理优化小型水坝布局：地理信息系统-MCDA 方法

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-03-05 DOI: 10.48123/rsgis.1366317

Herbert Tata, Lukumon Lateef, I. Nzelibe

{"title":"Optimizing Mini Dam Placement for Sustainable Water Management in FUTA: A GIS-MCDA Approach","authors":"Herbert Tata, Lukumon Lateef, I. Nzelibe","doi":"10.48123/rsgis.1366317","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1366317","url":null,"abstract":"Addressing the increasing demand for water resources at the Federal University of Technology, Akure (FUTA) due to the growing population requires a data-driven solution. This study determined the suitable locations for the siting of mini-dams as an alternative solution to the problem of water scarcity in FUTA using a Geographical Information Systems (GIS)-based Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) approach by integrating five thematic factors: drainage density, slope, elevation, land cover and soil texture. Preference values were assigned to the criteria based on their importance to a dam. Analytical Hierarchy Process (AHP) was used to assign weights to these criteria, and they were combined using a weighted sum to produce a mini dam suitability map within the study area. The suitable areas were divided into five classes: highly suitable (9%), suitable (18%), marginally suitable (30%), least suitable (26%) and not suitable (17%). The suitability map was validated against the locations of existing dams in the study area. This study contributes to the efforts to manage water resources for a growing population in FUTA and to evaluate the GIS-AHP approach for dam siting for a small study area.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"362 15","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140397596","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Hyperspectral Image Classification Using Improved Active Deep Learning Framework Including Edge Preserving Filters 使用包含边缘保留滤波器的改进型主动深度学习框架进行高光谱图像分类

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-03-04 DOI: 10.48123/rsgis.1402066

Zainab DHEYAA AL-SAMMARRAİE, Ali Can Karaca

{"title":"Hyperspectral Image Classification Using Improved Active Deep Learning Framework Including Edge Preserving Filters","authors":"Zainab DHEYAA AL-SAMMARRAİE, Ali Can Karaca","doi":"10.48123/rsgis.1402066","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1402066","url":null,"abstract":"To extract valuable information from satellite data for applications such as agriculture, geological research, and environmental monitoring, the classification of hyperspectral images is an essential task. Labeling each pixel in this process is time-consuming and requires financial resources. To this end, working with a small number of samples is very important. In order to provide high classification performances with a limited number of samples, this paper aims to enhance the performance with an active learning framework. The framework incorporates dimensionality reduction, an edge-preserving filter, and active learning steps. From this perspective, we investigated different edge-preserving filter methods to analyze the effects on performance. By combining edge-preserving filters with dimensionality reduction, the study presents a unique method that improves classification performance while maintaining image quality and reducing noise. The following five edge-preserving smoothing filters are evaluated: weighted least squares (WLS), Joint-Histogram weighted median filter (Joint WMF), fast global image smoother (FGS), bilateral filter (BF), and static/dynamic (SD). Our experiments demonstrate that compared to the reference research (CNN+AL+MRF), the proposed framework increased overall and average accuracies about 2-5% for Indian Pines, Pavia University, and Salinas datasets.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"22 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140397962","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Geometrik Cebir: Etkin Bir Modelleme ve Analiz Yaklaşımı 几何代数》：有效的建模和分析方法

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-02-27 DOI: 10.48123/rsgis.1415971

Seda Doğan

{"title":"Geometrik Cebir: Etkin Bir Modelleme ve Analiz Yaklaşımı","authors":"Seda Doğan","doi":"10.48123/rsgis.1415971","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1415971","url":null,"abstract":"Bu makalede, iç ve dış çarpım işlemlerini ve bunların tanımladığı iç ve dış çarpım uzaylarının birleştirilmesine olanak sağlayan yeni bir geometri ve bu geometrinin kuruluşunu sağlayan cebir anlatılmıştır. Geometrik cebir adı verilen bu yeni yaklaşım, Clifford cebri olarak da anılmaktadır. Kuaternionlardan daha etkili dönme özellikleri ve tensörlerden daha kolay anlaşılır yapısı ile geometrik cebrin mühendislik alanlarında büyük yenilikler getireceği değerlendirilmektedir. Bu yapının kolay anlaşılabilmesi için gerekli olan ilk kurucu aksiyomların anlaşılması ve bunlarla cebrin nasıl bir düşünce yapısı ile kurulduğunun ortaya konması gerekir. Bu makalede, bu ilk kurucu aksiyomlar ele alınmış ve cebrin kuruluşu anlatılmıştır. Bir kez cebir oluşturulunca, bu cebri daha üst boyutlara genellemek mümkündür. Klasik cebrik yapılarla anlaşılması güç hatta kimi zaman olanaksız olan üst boyutlardaki bazı ilişkilerin açıklanması geometrik cebir ile kolaylaşmaktadır. Örneğin projektif geometri 4-boyutlu geometrik cebrik uzayla, konformal geometri 5-boyutlu geometrik cebrik uzayla kurulabilmekte ve bu uzaylardaki tüm ilişkiler ifade edilebilmektedir. Makale bu konulara girilmeden, geometrik cebrin tanıtılmasını, aksiyomlarla cebrin kuruluşunu ve bu sayede temel mantığının kolay anlaşılmasını amaçlamıştır.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"9 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-02-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140424855","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Examination of the Effects of Climate Change on Türkiye through the Google Earth Engine Platform 通过谷歌地球引擎平台研究气候变化对土耳其的影响

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2024-02-12 DOI: 10.48123/rsgis.1412642

Eren Erdoğan, V. Yilmaz

{"title":"Examination of the Effects of Climate Change on Türkiye through the Google Earth Engine Platform","authors":"Eren Erdoğan, V. Yilmaz","doi":"10.48123/rsgis.1412642","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1412642","url":null,"abstract":"The objective of this research is to assess the effects of climate change on Türkiye by utilizing data catalogues provided by the Google Earth Engine (GEE) cloud-computing platform. The utilized data catalogues encompassed precipitation, Land Surface Temperature (LST), EvapoTranspiration (ET), Potential EvapoTranspiration (PET), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Vegetation Condition Index (VCI), and Forest Area Loss (FAL). Data spanning the years 2001-2022 were collected, and analyses were conducted separately for seven geographical regions of Türkiye on both an annual and seasonal basis. Initially, trend analysis techniques were applied to the individual data sets, followed by an examination of correlations among them. Notably, significant decreasing and increasing trends were observed in annual precipitation and LST data in the Eastern Anatolia region, respectively. Furthermore, a significant increasing trend was identified in annual ET data across all regions except Eastern Anatolia. Conversely, significant increasing trends were noted in annual PET data in Eastern Anatolia and the Aegean regions. Additionally, significant increasing trends were discerned in annual NDVI, EVI, and VCI data across all regions. Experiments revealed that the ET exhibited robust correlations with the NDVI (0.77), EVI (0.79) and VCI (0.81). Furthermore, the NDVI demonstrated strong correlations with EVI (0.99) and VCI (0.96).","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"197 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-02-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140458549","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

CBS Ağ Analizi Yöntemleri ile Hayvansal Gübre Kaynaklı Biyogaz Üretim Tesisi Yer Seçimi: Eskişehir Örneği 利用 GIS 网络分析方法为畜禽粪便沼气生产厂选址：埃斯基谢希尔案例

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-07-10 DOI: 10.48123/rsgis.1220098

Hakan Oktay Aydinli, Hakan Uyguçgi̇l

{"title":"CBS Ağ Analizi Yöntemleri ile Hayvansal Gübre Kaynaklı Biyogaz Üretim Tesisi Yer Seçimi: Eskişehir Örneği","authors":"Hakan Oktay Aydinli, Hakan Uyguçgi̇l","doi":"10.48123/rsgis.1220098","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1220098","url":null,"abstract":"Dünya enerji ihtiyacının yüzde 63’ü fosil yakıt kaynaklarından sağlanmaktadır. Bu kaynakların zaman içerisinde azalması ve sıfır karbon emisyonu destekli projelere ilginin artması sonucunda tüm dünya genelinde yenilenebilir enerji kaynaklarının üretimi ve kullanımı yaygınlaşmaya başlamıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında güneş, rüzgâr, jeotermal, hidroelektrik ve biyokütle başlıca kaynaklar olarak yer almaktadır. Biyokütle hem kaynak ürün çeşitliliği hem de düşük kurulum maliyetleri açısından mevcut yenilenebilir enerji kaynakları ile kıyaslandığında ön plana çıkmaktadır. Biyokütle enerjisi için gerekli ham maddeler arasında temel olarak tarım ve hayvan kaynaklı organik atıklar gösterilebilir. Ham maddelerin farklı konumlardan elde edilerek enerji üretim tesisine transfer edilmesi sırasında Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımı ile nakliye maliyetleri minimuma indirilerek üretim tesisi için en uygun yer seçimi belirlenebilmektedir. Bu kapsamda, pilot proje olarak seçilen Eskişehir ili ve ilçelerindeki büyükbaş ve küçükbaş hayvanların oluşturduğu organik atık miktarları üzerinden yapılan değerlendirme sonucu ağ analizleri – konum tahsis analizi (location-allocation) yardımı ile biyokütle (biyogaz) santrali için en uygun yer belirleme çalışması yapılmıştır.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139360979","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Effect of Camera Calibration Refreshing on Orthophoto Position Accuracy in UAV Mapping 无人机测绘中摄像机标定刷新对正射影像定位精度的影响

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1207512

C. Sahin

{"title":"Effect of Camera Calibration Refreshing on Orthophoto Position Accuracy in UAV Mapping","authors":"C. Sahin","doi":"10.48123/rsgis.1207512","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1207512","url":null,"abstract":"Unmanned aerial vehicles (UAVs) are autonomous or remote control controlled air vehicles without a pilot. UAVs are aerial platforms capable of carrying non-metric photogrammetric equipment. In this study; the effect of two different calibration values of the camera available on the DJI Phantom 4 Pro equipment to the ortho-photo maps obtained from two different flight heights was investigated. An area within the campus of Gebze Technical University was chosen as a study area. PI 3000 software was used to calibrate the camera and the differences between the calculated parameters and the conventional parameters were determined. Also, the effect of the parameters on position accuracy was investigated. In the photogrammetric stereo model, the rms of Z depends on the picture scale, flight height, base length and the measurement accuracy of image coordinates. Since the measurement accuracy of the image coordinates x, y is also affected by the calibration accuracy, the calibration field independent of the Z value can be used. Geo-referencing and field measurements of the orthophotos produced by the GPS and measurement of the work area from two different heights with UAVs. Office work is the part where orthophotos are produced, georeferenced and analyzed with GPS coordinates of control points. The data obtained in the study reduces the rms value when recalibration is performed at a low flight altitude. However, a similar result could not be obtained for 120 meters flight altitude.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129102651","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Eskişehir Kent Merkezindeki Trafik Kazalarının Zamana Bağlı Konumsal Analizi

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1167844

Vural Yildirim, Erdem Yurdakul, Gökben ADANA KARAAĞAÇ, Merve Koçer, Hakan Uyguçgi̇l

{"title":"Eskişehir Kent Merkezindeki Trafik Kazalarının Zamana Bağlı Konumsal Analizi","authors":"Vural Yildirim, Erdem Yurdakul, Gökben ADANA KARAAĞAÇ, Merve Koçer, Hakan Uyguçgi̇l","doi":"10.48123/rsgis.1167844","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1167844","url":null,"abstract":"Trafik kazalarının önlenmesinde ilk yapılması gereken işlem kazaların yoğunlaştığı noktaların belirlenmesidir. Bu amaçla 2010-2019 yılları arasında Eskişehir kent merkezinde meydana gelen trafik kazaları istatistiksel olarak benzer, yaklaşım olarak farklı iki yöntem kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada önce klasik sıcak nokta analizi kullanılmış ve 15 sıcak nokta tespit edilmiştir. Daha sonra aynı veri seti konum-zaman küpü kullanılarak zamana bağlı sıcak nokta yöntemi ile analiz edilmiş, 50 aralıklı, 10 yeni, 7 ardışık, 4 sürekli, 1 azalan ve 1 yoğunlaşan olmak üzere toplam 73 sıcak nokta bulunmuştur. İki yöntemin sonuçları kıyaslandığında, zamana bağlı sıcak nokta analizi ile 1. bölgedeki sıcak nokta sayısının 6'dan 19'a, 2. bölgedeki sıcak nokta sayısının 2'den 20'ye, 3. bölgedeki sıcak nokta sayısının 3'den 12'ye, 4. bölgedeki sıcak nokta sayısının 3'den 11'e ve 5. bölgedeki sıcak nokta sayısının 1'den 11'e çıktığı görülmüştür. Klasik sıcak nokta analizine kıyasla zamana bağlı sıcak nokta analizi ile farklı konumlarda ve farklı desenlerde daha çok trafik kazası sıcak noktalarının tespit edilmesi, konumun ve zamanın bir arada kullanılmasının önemini ortaya koymaktadır. Çalışma sonucunda zamana bağlı sıcak nokta analizinin klasik sıcak nokta analizine göre daha detaylı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116061494","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0