Jeodezik Koordinat Dönüşümünde Esnek Hesaplama Modeli

Yıl 2016, Cilt: 16 Sayı: 3, 655 - 659, 31.12.2016

Mevlüt Güllü

Öz

Türkiye’de jeodezik değerler 2001 yılına kadar ED50 datumunda üretilmiştir. 1990 yılından itibaren uydu tekniklerinin kullanımının artması ile koordinatlar WGS84 sisteminde elde edilmeye başlanmıştır. Doğal olarak bu datumlar arasında dönüşüm yapmak gerekli gelmiştir. Bu çalışmanın amacı Yapay Sinir Ağlarının (YSA) koordinat dönüşümünde kullanılmasıdır. Afyonkarahisar ve çevre illerinde seçilen noktalardan oluşan test ağında Benzerlik dönüşümü ve Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağı (GYYSA) yöntemleri karşılaştırılmıştır. GYYSA ve benzerlik yöntemleriyle hesaplanan koordinatlar ile bilinen koordinatlar arasındaki farklar karesel ortalama hata yönünden değerlendirilmiş ve GYYSA yöntemiyle daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Koordinat dönüşümü, Yapay sinir ağları, Geri yayılımlı yapay sinir ağı, Benzerlik.

Kaynakça

• Ayhan M.E., Demir C., Lenk O., Kılıçoğlu A., Aktuğ B., Açıkgöz M., Fırat O., Şengün Y.S., Cingöz A., Gürdal M.A., Kurt A.İ., Ocak M., Türkezer A., Yıldız H., Bayazıt N., Ata M., Çağlar Y., Özerkan A., 2002, Türkiye temel GPS ağı 1999(TUTGA-99), Harita Dergisi, Özel sayı: 16.
• Aşık, E., 2013, Lokal jeoit belirlemede yapay sinir ağları ve kriging yöntemlerinin karşılaştırılması, Yüksek lisans tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar, 71.
• DARPA, 1988. Neural Network Study, AFCEA International Press, Fairfax, VA.
• Güllü, M. ve Yılmaz, İ. 2010a. Outlier detection for geodetic nets using ADALINE learning algorithm. Scientific Research and Essays, 5-20: 3141-3146.
• Güllü, M., 2010b. Coordinate transformation by radial basis function neural network. Scientific Research and Essays, 5-5: 440-447.
• Güllü, M., Yılmaz, İ., Yılmaz, M. and Turgut, B. 2011a. An alternative method for estimating densification point velocity based on back propagation artificial neural networks. Studia Geophysica et Geodaetica, 55: 73-86.
• Güllü M., Yılmaz İ., Yılmaz M., Turgut B., 2011b, An alternative method for estimating densification point velocity based on back propagation artificial neural Networks, studia geophysica et geodatica, 55(1), 73-86.
• Graupe, D., 2007. Principles of Artifical Neural Networks. World Scientific Publishing, Singapore.
• Haykin, S,. 1999. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. 00.0050.010.0150.020.0250.03GYYSABenzerlikKOH(m.)ΔYΔX
• Lippmann, R.P., 1987. An introduction to computing with neural nets. IEEE ASSP Magazine, 4: 4-22.
• Pektekin A., 1989, Dönüşümler ve seçmeli noktalara göre programlanması, Türkiye II. harita bilimsel ve teknik kurultayı, 6-10 Ocak, Ankara
• Tierra A., Dalazoana R., De Freitas S., 2008, Using an artificial neural network to improve the transformation of coordinates between classical geodetic reference frames, Computer and Geosciences, 34, 181-189.
• Yılmaz İ., Güllü M., Yılmaz M., Dereli M.A., 2010, compass roses on the Book of Navigation (Kitab-ı Bahriye) Declination data source for geomagnetic field models, Physics of the earth and planetary ınteriors,182, 170-174.
• Yılmaz M., Güllü M., 2011, Jeodezik koordinat dönüşümünde yapay sinir ağları uygulması, Türkiye 13. harita bilimsel ve teknik kurultayı, 18-22 Nisan, Ankara Zurada, J.M., 1992. Introduction to Artificial Neural Systems. West Publishing Company, St. Paul, MN.