0 Dinamik Kompaksiyon Metodu

Tweet

Dinamik kompaksiyon bir derin zemin iyileştirme yöntemi olup, gevşek ve yumuşak zeminlere dinamik gerilme ve titreşim uygulanarak zeminin sıkıştırılması suretiyle taşıma gücünün artırılması, oturmasının azaltılması amacı ile uygulanır.

Makine ve Ekipman:
- Paletli Vinç
- Test Ekipmanı
- Komparatör
- Hidrolik kriko ve pompa seti
- CPT/SPT seti

FUWA QUY75D Paletli Vinç

Yapım Yöntemi:

Saha Hazırlığı ve İmalat Öncesi Saha Testleri Çalışma platformu, üzerinde ağır paletli vincin çalışabileceği şekilde hazırlanır. Islah edilecek zemin istenen kota tesviye edildikten sonra ıslah edilecek bölge bayraklar veya tahta çubuklarla işaretlenir. Ağırlığın düşürüleceği her bir nokta ölçme grubu tarafından sahaya aplike edilir. Her bir geçişten sonra zemin düzleştirilerek sonraki geçişler için bayraklı veya tahta çubuklu işaretler ile darbe vurulacak noktalar yeniden sahaya aplike edilir.

FUWA Paletli Vinç - Dinamik Kompaksiyon

Dinamik kompaksiyon hesapla belirlenen ön tasarım parametrelerini doğrulamak amacıyla, uygun boyutlardaki bir pilot test sahasında deneme kompaksiyonu uygulanır. Pilot test sahasındaki deneme kompaksiyonu tamamlandıktan sonra elde edilen sonuçlara göre karelaj, düşme sayıları ve geçiş sayılarına karar verilir. Ağırlıklar (tokmak) kare veya daire şeklinde çelikten imal edilebilir. Doğrulama testleri sonuçlarına göre kullanılacak tokmak ağırlığı ve düşme yüksekliklerine karar verilir.

FUWA Paletli Vinç - Dinamik Kompaksiyon

Dinamik Kompaksiyonun Uygulanması:

Büyük bir ağırlık kullanılarak oluşturulan tekrarlı ve sistematik yüksek enerjinin zemine uygulanmasıyla, zemin sıkıştırılır. Oluşturulan bu enerji, kayma ve basınç gerilmelerinin tabakalar arasında yayılmasıyla, zemin daneciklerini daha sıkı bir hale getirir.

Uygulanan enerjinin etkin yayılmasını sağlamak amacıyla, kuru bir çalışma platformu oluşturulur. Başlangıçta, çalışma platformu mevcut zemin seviyesinde hazırlanır. Darbe noktalarında oluşan kraterler 2 m derinliğe kadar ulaşabilir. Bu kraterler tekrar doldurularak düzleştirilir. İstenen ıslah oranına bağlı olarak birkaç faz veya geçiş istenebilir. Yüksek enerjili sıkıştırma işleminin tamamlanmasının ardından oluşan kraterlerdeki malzemeyi ve üstteki katmanı sıkıştırmak için düşük enerjili düzleştirme "ütüleme" fazı uygulanır.

0 Uzaktan Algılama da Boyut İndirgeme Yöntemleri

Tweet

Uzaktan Algılanmış görüntülerde boyut indirgeme;

•          Özellik çıkarımı (veya dönüşümü) (Feature Extraction)

•          Band seçimi (Band Selection) yöntemleri ile sağlanmaktadır.

Özellik Çıkarımı Yöntemleri

   Doğrusal                                                     Doğrusal Olmayan

   Ana Bileşenler Analizi (PCA)                         Eşölçülü Özellik Dönüşümü (ISOMAP)

   Bağımsız Bileşenler Analizi (ICA)                   Yerel Doğrusal Yerleştirme (LLE)

   Maksimum Gürültü Kesri (MNF)

   Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA)

Uydu görüntüleri veri işleme aşamalarında hesapsal yükten kurtulmak için vektörleştirilerek işlenirler. Görüntülerin vektörleştirilmesi bir piksele ait spektral değerlerin bütün bandlardaki karşılığının elde edilmesiyle olur. Bir uydu görüntüsünden yatay ve düşeydeki piksellerin çarpımı kadar vektör verisi oluşturulur.

Uzaktan Algılama görüntülerinin sahip olduğu yüksek band sayısına rağmen (sahip oldukları korelasyondan dolayı) birkaç band bilgilerin büyük çoğunluğunu temsil edebilir. Bu sebepten dolayı, Uzaktan Algılanmış görüntüler “Boyut İndirgeme” yöntemleri sayesinde orijinal verideki ana özellikler korunarak daha düşük boyuta indirgenebilirler.

Boyut azaltma işleminin amacı; verinin daha az ancak etkili özelliklerini yüksek boyutlu uzaydan düşük boyutlu uzaya aktarmaktır.

Uzaktan Algılanmış görüntülerde boyut indirgemede iki yaklaşım kullanılır. Bunlar;

•          Band seçimi (Band Selection)

•          Özellik  (Detay) çıkarımı (Feature Extraction) yöntemleridir.

Özellik (Detay) Çıkarımı yöntemleri doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır.

Doğrusal boyut indirgeme algoritmaları veri setlerini doğrusal izdüşüm yöntemlerini kullanarak boyut indirgemeyi amaçlar.

Birçoğu bölgesel komşulukları koruma prensibine dayalı olan doğrusal olmayan yöntemler bazı durumlarda doğrusal yöntemlere göre daha iyi sonuç verebilirler. Ancak doğrusal olmayan boyut indirgeme algoritmalarının en büyük dezavantajı uzaktan algılama görüntüleri gibi büyük miktardaki verilerde oldukça uzun hesapsal zamana ihtiyaç duymaları ve yakınsama problemidir.

Ana Bileşenler Analizi; Aralarında yüksek korelasyon bulunan çok değişkenli verileri, aralarında korelasyon olmayan yeni bir koordinat sistemine dönüştüren doğrusal bir dönüşümdür.

ABA mümkün olduğunca varyansı en yüksek olan verinin düşük boyutlu gösterimini oluşturur.

Ana Bileşenler Analizinde yeni değişkenler orijinal korelasyonlu değişkenlerin özvektörlerle çarpımından elde edilir. Özvektörlerin hesabı ise veri setinin kovaryans matrisi ile veya korelasyon matrisi kullanılarak yapılabilir.

PCA ’nın temel ilkesi;

Görüntü vektör uzayında, veriler arasındaki korelasyonun ortadan kalktığı veya en aza indiği yeni bir koordinat sisteminin araştırılmasıdır.

Ana Bileşenler Analizi Uzaktan algılamada;

•          Görüntü sıkıştırmada,

•          Görüntü iyileştirmede,

•          Değişim belirlemede,

•          Görüntü birleştirilmesinde,

•          Sınıflandırma öncesinde sınıflandırmaya katılacak bandların sayısının azaltılmasında,

•          Yapay sinir ağlarında özellik çıkarımında kullanılmaktadır.

Ana Bileşenler Analizinde amaç U dönüşüm matrisinin elde edilmesidir. Bunun için özdeğer ve özvektör hesabından yararlanılır. Özdeğer ve özvektörlerin elde edilebilmesi için veri kümesine ait kovaryans matrisinin bilinmesi gereklidir.

Gönderen: Özer Akyürek (Araştırma Görevlisi, KOU)

0 Wavelet Dönüşümü

Tweet

Sinyal işleme, zamanın bir fonksiyonu olan sinyalin herhangi bir matematiksel dönüşüm yöntemi kullanılarak işlenmesidir. Sinyal genel olarak zaman-genlik değişimiyle ifade edilir. Sinyal genlik-zaman değişimi yerine frekans spektrumunun kullanıldığı en yaygın yöntemler fourier ve wavelet dönüşümleridir. Frekans spektrumu, sinyalin içerdiği farklı frekans bileşenlerini ve bu frekanslara ait genlik büyüklüklerini içermektedir.

Fourier Dönüşümü, Sinyalin tamamı üzerinde dönüşüm yapar ve sahip olduğu frekansları gösterir. Fakat hangi zaman aralığında hangi frekansların mevcut olduğu hakkında bilgi veremez. Geçici durum veya anlık değişim analizlerinde istenilen neticeleri verememektedir.

Kısa zamanlı fourier dönüşümü sabit aralıklarda tanımlanan zaman pencereleri içerisinde uygulanmaktadır. Bu yöntemle frekansın hangi zaman noktasında mevcut olduğu tespit edilemez.

Wavelet dönüşümü analizi, düşük frekans bilgisinin önem kazandığı araştırmalar için büyük zaman aralıklarının, yüksek frekans bilgisinin önemli görüldüğü araştırmalar içinse daha küçük zaman aralıklarının kullanımına izin veren farklı ölçek bölgelerine sahip bir pencereleme tekniğidir.

Wavelet dönüşümü analizleri, sürekli ve ayrık wavelet dönüşümü olmak üzere temel olarak 2 kısımda tanımlanır.

Sürekli wavelet dönüşümünde ölçekleme sayesinde, düşük ölçeklerde yüksek frekans davranışları, yüksek ölçeklerde ise düşük frekans davranışları daha iyi çözümlenir. Farklı frekans özelliklerine sahip işaretlerin çözümlenmesinde, bu metot mükemmel bir fayda sağlar. Sürekli wavelet dönüşümünde mümkün olan tüm ölçekte wavelet katsayılarının hesabı gereksiz birçok veri üretilmesine neden olur.

Ayrık wavelet dönüşümü, Dyadic (ikili) ölçekler ve pozisyonlar olarak adlandırılan ikinin kuvveti şeklinde ölçekleme ve kaydırma parametreleri seçilerek analiz edilmektedir. Bu yolla, alçak frekansları analiz eden geniş pencereler, büyük adımlarla ve yüksek frekansları analiz eden dar pencereler, işaretteki hızla değişimleri yakalamak amacıyla, küçük adımlarla ötelenmiş olur.

Sürekli ve ayrık wavelet fonksiyonları ile çözüm yapmak gerçekten zordur. Bu nedenle çoğu uygulamada filtreleme metoduna başvurularak hızlı wavelet dönüşümü uygulanır. Birçok işaret için, alçak frekans bileşeni, işaretin en önemli parçasını oluşturur. Diğer yandan yüksek frekans bileşenleri işaretin ayrıntısıdır. Bir işaret, ayrık wavelet dönüşümü ile analizi gerçekleştirilirken, Alçak Geçiren Filtre (AGF) ve Yüksek Geçiren Filtre (YGF) kullanılarak, alçak ve yüksek frekans katsayılarına ayrıştırılır.

0 Uzaktan Algılama Görüntülerindeki Değişim Tespitinde Destek Vektör Makinelerinin Kullanılması

Tweet

Uzaktan algılamada değişim tespiti, dünya yüzeyindeki belirli bir alandan farklı zamanlarda elde edilen 2 veya daha fazla uzaktan algılama görüntüsünü işleyerek o zaman dilimi içerisinde meydana gelen değişimi tespit eden bir süreçtir.

İnsan ile çevre arasındaki etkileşimi anlamak, Ekolojik düzen ve biyolojik çeşitlilikteki değişimi takip etmek, Doğal kaynakları takip etmek, Doğal dengenin bozulmaması için gereken önlemleri almak amacıyla değişim tespiti önemlidir.

Tarımsal alandan yerleşim alanına geçiş, Orman alanındaki değişimin miktarı, Birim zamandaki değişim miktarı, Aynı alandan farklı zamanlarda elde edilen görüntüler değişim tespitinin kullanıldığı alanlardır.

Dijital Değişim Tespitinde İzlenecek Adımlar

1. Değişim Tespiti Probleminin Ele Alınması
• Çalışma Alanının Belirlenmesi
• Değişim Tespitinin Sıklığının Belirlenmesi
• Dünya Yüzeyini Kapsayan Türlere göre Sınıfların Belirlenmesi

2. Değişim Tespitinde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

İyi bir değişim tespiti için uzaktan algılayıcı sistemler ve çevresel karakteristikler iyi bir şekilde anlaşılmalıdır.

• Uzaktan Algılama Sistemleri ile İlgili Hususlar

ü  Zamansal Çözünürlük

ü  Mekansal Çözünürlük

ü  Spektral Çözünürlük

ü  Radyometrik Çözünürlük

• Çevresel Hususlar

ü  Atmosferik Koşullar

ü  Toprak Nemi Koşulları

ü  Fenolojik Çevrim Karakteristiği

ü  Gelgit Olayı

3. Değişim Bilgisini Çıkarmak için Uzaktan Algılama Verisinde Görüntü İşleme Yapılması
• Değişim tespiti yapılacak uygun verilerin elde edilmesi
• Elde edilen uzaktan algılama görüntülerine önişleme yapılması

ü  Görüntü Çakıştırma

ü  Radyometrik Düzeltme (Normalizasyon)

• Değişim Tespiti (Sınıflandırma) Algoritmalarının Uygulanması
3. Doğruluğun Değerlendirilmesi
• İstatistiksel Doğruluğun Değerlendirilmesi

ü  Değişim türünün belirlenmesi

ü  Sınıflandırma başarısının değerlendirilmesi

Uzaktan algılama da destek vektör makinelerinin kullanılma amaçları;

• Uzaktan algılama verisinin dağılımı bilinmemektedir.
• Küçük bir eğitim seti üzerinden yüksek başarılı sınıflandırma yapar.
• Genelleştirme özelliği güçlüdür.
• Overfitting önleme kabiliyeti vardır.

0 Gerinim Analizi Nedir?

Tweet

Günümüzde, deformasyon araştırmaları için oluşturulan jeodezik ağların kalite sorgulamaları sırasında, datumdan bağımsız kalite ölçütleri olarak Algılayabilirlik ve Sağlamlık Ölçütlerinin kullanılması giderek önem kazanmaktadır.

Jeodezik bir ağda yeralan herhangi bir durak noktasının; iki farklı epoktan elde edilen dengeli koordinatlarının farkında, ortaya çıkarılamayan düzenli hatanın kestirilebilen en küçük değeri o noktanın yerkabuğu hareketini Algılayabilme Derecesi başka bir deyişle Algılayabilirlik Düzeyi olarak değerlendirilmektedir. İç güvenirlik analizleri ile ortaya çıkarılamayan en küçük hatanın neden olabileceği deformasyon direnci ise Sağlamlık olarak tanımlanmaktadır. Bu durumda, gerinim analizlerinin güvenirlik ölçütleri ile birlikte değerlendirilmesi işlemlerine Sağlamlık Analizleri adı verilmektedir (Küreç, 2010; Küreç ve Konak, 2011).

Jeodezik ağların sağlamlılığının sorgulanması aşamasında gerinim elemanlarının anlamlılıklarının irdelenmesinin gerekli olduğu düşünülmektedir. Doğrusal hipotez testleri kullanılarak gerinim elemanlarının ve bunlara ait varyans-kovaryans matrislerinin anlamlılık testlerinin yapılabilmesi için; gerinim elemanlarının öncül değerlerinin En Yansız Eşbiçimli Doğrusal Kestirim (BLUUE), varyans-kovaryans matrislerinin öncül değerlerinin ise En Yansız Eşbiçimli Değişmez Karesel Kestirim (BIQUUE) ile belirlenmesi gerekmektedir (Cai, 2001 ve 2004; Cai ve Grafarend, 2006).

Kaynak: Küreç, P., Konak, H., Doğrusal Hipotez Testleri ile Gerinim Analizi, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 14. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 14-17 Mayıs 2013, Ankara.

0 HKMO nedir?

Tweet

Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası TMMOB bünyesinde olup, meslektaşların  ortak gereksinimlerini karşılamak, mesleki etkinliklerini kolaylaştırmak, mesleğin genel yararlara uygun olup gelişmesini sağlamak, meslektaşların birbirleriyle ve halkla olan ilişkilerinde dürüstlüğü ve güveni hakim kılmak üzere, meslek disiplinini ve etiğini korumak, kamunun ve ülkenin çıkarlarının korunmasında, tarımsal ve endüstriyel üretimin artırılmasında, ülkenin sanatsal ve teknik kalkınmasında gerekli gördüğü girişim ve etkinliklerde bulunmak amaçlarını hedeflemiş kuruluştur.

TMMOB, Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği'dir ve birliğin amaçlarını aşağıdaki gibi sıralamıştır.

Günün gerek ve koşullarına ve mevcut olanaklara göre, yasa ve tüzük hükümleri içinde kalmak üzere, mühendis ve mimarları meslek kollarına ayırmak, meslek ve çalışma konuları aynı ya da birbirine yakın bulunan mühendis ve mimarlık grubu için odalar kurmak.

Mühendislik ve mimarlık mesleği mensuplarının ortak gereksinimlerini karşılamak, mesleki etkinlikleri kolaylaştırmak, mesleğin genel yararlara uygun olarak gelişmesini sağlamak, meslek mensuplarının birbirleriyle ve halkla olan ilişkilerinde dürüstlüğü ve güveni hakim kılmak üzere, meslek disiplinini ve ahlakını korumak, kamunun ve ülkenin çıkarlarının korunmasında, yurdun doğal kaynaklarının bulunmasında, korunmasında ve işletilmesinde, çevre ve tarihi değerlerin ve kültürel mirasın korunmasında, tarımsal ve endüstriyel üretimin artırılmasında, ülkenin sanatsal ve teknik kalkınmasında gerekli gördüğü tüm girişim ve etkinliklerde bulunmak.

Meslek ve çıkarları ile ilgili işlerde, resmi makamlar ve öteki kuruluşlar ile işbirliği yaparak gerekli yardımlarda ve önerilerde bulunmak, meslekle ilgili mevzuatı, normları, bilimsel şartnameler, tip sözleşmeler ve bunlar gibi bütün bilimsel evrakı incelemek ve bunların değiştirilmesi, geliştirilmesi ya da yeniden konulması yolunda önerilerde bulunmak.

Kaynak: Türk E., Harita Büro Çalışmaları, Bitirme Çalışması, Kocaeli, 2011

0 GPS Ölçülerinin Dengelenmesi - Dolaylı Ölçüler Dengelemesi

Tweet

	KOORDİNATLAR KÜMESİ			DENGELİ KOORDİNATLAR
NOKTA NO	X (m)	Y (m)	Z (m)	X (m)	Y (m)	Z (m)
53	4193476.37549	2420407.47124	4138054.71770	4193476.37737	2420407.47556	4138054.72071
54	4195985.04212	2421816.23713	4135525.42885	4195985.04568	2421816.23667	4135525.42961
55	4199083.68293	2423144.84800	4131626.95241	4199083.68253	2423144.84307	4131626.95093
66	4197743.85990	2417649.21358	4135859.14731	4197743.85207	2417649.21832	4135859.14853
83	4193409.18881	2425645.20708	4135650.35687	4193409.19160	2425645.20342	4135650.35336