Baraj su seviyesi değişimlerinin yüzey alanlarına dayalı olarak uzaktan algılama ve makine öğrenme ile analizi: İstanbul örneği
Analysis of dam water level changes based on surface area data using remote sensing and machine learning: The case of istanbul
- Tez No: 999089
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH GÜLGEN, DOÇ. DR. OSMAN SALİH YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez kapsamında, İstanbul'da yer alan yedi barajın (Ömerli, Elmalı, Sazlıdere, Terkos, Alibey, Büyükçekmece ve Darlık) su yüzey alanlarının uzaktan algılama (UA) yöntemleri ile bulunmasını ve hacim değişimlerinin UA, hidro-meteorolojik veriler ve makine öğrenme (MÖ) yöntemleri kullanılarak analiz edilmesini amaçlamaktadır. İlk aşamada, farklı çevresel ve morfolojik özelliklere sahip barajlar için normalleştirilmiş fark su indeksi (Normalized Difference Water Index NDWI), değiştirilmiş NDWI (Modified NDWI-MNDWI), otomatik su çıkarma indeksi gölgeli (Automated Water Extraction Indeks Shadow-AWEIsh) ve otomatik su çıkarma indeksi gölgesiz (Automated Water Extraction Indeks Non Shadow AWEInsh) su çıkarma indekslerinin performansları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve barajlara özgü en uygun indeksler belirlenmiştir. Sonuçlar, tek bir indeksin tüm barajlar için yeterli olmadığını göstermiştir. İkinci aşamada, 2017– 2025 dönemine ait su yüzey alanı, hacim, su seviyesi ve meteorolojik değişkenlere Mann–Kendall trend analizi uygulanmıştır. Analizler, Elmalı Barajı dışında diğer barajların büyük çoğunluğunda su yüzey alanı ve hacimde %95 güven aralığı düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı azalış eğilimleri bulunduğunu ortaya koymuştur. Buna karşın yağış serilerinde uzun vadeli anlamlı bir trend tespit edilmemiş; buharlaşma ve sıcaklık serilerinde ise kısa süreli değişimlerin ardından durağan bir yapı gözlenmiştir. Son aşamada ise geliştirilen rastgele orman (RO) tabanlı su seviyesi tahmin modeli, UA temelli yüzey alanı değişkenlerinin, gecikmeli verilerin ve hareketli ortalamaların su seviyesi tahmininde en güçlü belirleyiciler olduğunu göstermiştir. Genel olarak çalışma, İstanbul barajlarının hidroklimatik baskı altında olduğunu ve RO tabanlı yaklaşımların su kaynakları yönetimi için etkili bir karar destek aracı sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this thesis, it is aimed to determine the water surface area of seven reservoirs located in Istanbul (Omerli, Elmali, Sazlidere, Terkos, Alibey, Büyükcekmece, and Darlik) using remote sensing (RS) methods, and to analyse volume variations by integrating RS data, hydro-meteorological variables, and machine learning (ML) techniques. In the first stage, the performances of the Normalized Difference Water Index (NDWI), Modified NDWI (MNDWI), Automated Water Extraction Index for shadowed areas (AWEIsh) and Automated Water Extraction Index for non-shadowed areas (AWEInsh) water extraction indices were comparatively evaluated for reservoirs with different environmental and morphological characteristics, and the most suitable index for each reservoir was determined. The results demonstrated that a single index is not sufficient for all reservoirs. In the second stage, the Mann–Kendall trend analysis was applied to water surface area, volume, water level, and meteorological variables for the period 2017–2025. The analyses revealed statistically significant decreasing trends at the 95% confidence level in water surface area and volume for the majority of reservoirs, except for Elmali Reservoir. In contrast, no long-term significant trend was detected in precipitation series, while evaporation and temperature series exhibited a stationary structure following short-term variations. In the final stage, the developed Random Forest (RF)-based water level prediction model demonstrated that RS-derived surface area variables, lagged data, and moving averages are the strongest determinants in water level prediction. Overall, the study reveals that Istanbul's reservoirs are under hydroclimatic pressure and that RF based approaches provide an effective decision-support tool for water resources management.
Benzer Tezler
- Başlıca iklim parametrelerinin bitki su tüketimine etkilerinin uzaktan algılama yöntemleri ile araştırılması
Investigation of effects of major climate parameters on crop water consumption using remote sensing methods
ORKAN ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Multitemporal change detection on Urmia lake and its catchment area using remote sensing and geographical information systems
Urmiye gölündeki zamansal değişimlerin uzaktan algılama ve CBS kullanılarak belirlenmesi
YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ELİF SERTEL
- Sücüllü Baraj Gölü'nün (Isparta) bazı limnolojik özellikleri ve kafes balıkçılığı taşıma kapasitesinin tahmini üzerine bir araştırma
A study on the some limnological characteristics and cage fish farming carrying capacity estimations of Sücüllü Dam Lake (Isparta, Turkey)
AYÇA ASLANTÜRK
Doktora
Türkçe
2020
Su ÜrünleriIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiSu Ürünleri Temel Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ÇETİNKAYA
- Late quaternary paleoclimate and paleoenvironment changes in urmia lake, nw Iran
Urmiye gölü, kb iran geç kuvaterner paleoiklim ve paleoortam değişimleri
GÜLGÜN ERTUNÇ
Doktora
İngilizce
2025
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKatı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN ATTİLA ÇİNER
- Yersel lazer tarayıcıların doğruluk araştırması ve mühendislik yapılarında kullanılabilirliği: Oymapınar barajı örneği
The usability in the enginering structures and the investigation of accuracy of terrestrial laser scanners: The case study of Oymapinar dam
KUTALMIŞ GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2014
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ERKAYA