Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Optik uydu görüntüleri yardımıyla heyelan alanlarında meydana gelen kütle hareketlerinin incelenmesi: Koyulhisar örneği

Yıl 2022, , 7 - 16, 30.06.2022
https://doi.org/10.53030/tufod.1084630

Öz

Dünya çapında önemli bir doğal afet türü olarak kabul edilen heyelan, kentleşmeye zarar vermesi, tarım ve orman alanlarını tahrip etmesi, nehirler ve suları kirletmesi gibi maddi olumsuzluklarının yanı sıra can kaybına neden olarak üzücü sonuçlar doğuran bir felakettir. Bu nedenle heyelan alanlarında can ve mal kaybına sebep olan kütle hareketlerini tespit etmek hayati önem taşımaktadır. Günümüzde yersel ölçümler, uzaktan algılama ve fotogrametrik ölçümler gibi birçok yöntem ile heyelan, buzul, kumul ve deprem alanlarında meydana gelen kütle hareketleri belirlenebilir. Yüzey deformasyon analizleri fotogrametri ve uzaktan algılama teknikleri ile yapılabildiği gibi yerinde ölçüm ve arazi gözlem teknikleri ile de yapılabilir. Her tekniğin kendi avantajı ve sınırlaması vardır. Her ne kadar yersel ölçüm yöntemlerinde (jeofizik etüt, kazı yapma, tektonik ve jeomorfolojik özelliklerin araştırılması) yüzey deformasyonları doğru bir şekilde belirlense de bütünsel bir görünüm elde etmek oldukça yoğun emek ve zaman gerektirir. Uzaktan algılama yöntemleri ise hız ve maliyet gibi birçok açıdan oldukça kolaylıklar sağlamaktadır. Bu çalışmada, çok yüksek çözünürlüklü optik uydu görüntüleri ve optik olarak algılanan görüntülerin korelasyonu yöntemi (COSI Corr) ile heyelan alanlarında meydana gelen yavaş kütle hareketleri analiz edilmiştir. Bunun sonucunda, heyelan bakımından riskli olan yerleşim alanlarında gerekli önlemlerin alınmasına yönelik çeşitli öneriler ortaya konulmuştur.

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

113Y188

Teşekkür

Bu çalışma bir yüksek lisans tez çalışması olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler TÜBİTAK 113Y188 nolu proje tarafından sağlanmış olup yazarlar sağlanan veriler nedeniyle TÜBİTAK’a teşekkür ederler.

Kaynakça

  • Demir, G. (2018). Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Suşehri (Sivas) Heyelan Duyarlılık Analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(1), 96-112.
  • Lucieer, A., Jong, S. M. D. & Turner, D. (2014). Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography. Progress in physical geography, 38(1), 97-116.
  • Köse, D. (2018). Heyelan Duyarlılık Haritalarının Geliştirilen Coğrafi Bilgi Sistemi Tabanlı Kullanıcı Arayüz Programlarıyla İncelenmesi: Koyulhisar Örneği. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 92s, Sivas
  • Türk, T. (2018). Determination of mass movements in slow-motion landslides by the Cosi-Corr method. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9(1), 325-336.
  • Saba, S. B., Khattak, N. U., Ali, M., Waseem, M., Siddiqui, S., Anjum, S. & Turab, S. A. (2019). Application of sub-pixel-based technique" orthorectification of optically sensed images and its correlation" for co-seismic landslide detection and its accuracy modification through the integration of various masks. Journal of Himalayan Earth Science, 52(1).
  • Saba, S. B., Ali, M., van der Meijde, M. & van der Werff, H. (2017). Co-seismic landslides automatic detection on regional scale with sub-pixel analysis of multi temporal high resolution optical images: Application to southwest of Port au Prince, Haiti. Journal of Himalayan earth sciences, 50(2), 74-92.
  • Leprince, S., Berthier, E., Ayoub, F., Delacourt, C. & Avouac, J. P. (2008). “Monitoring earth surface dynamics with optical imagery”, EOS, Trans. Amer. Geophys. Union, 89(1), 1-12.
  • Leprince, S., Barbot, S., Ayoub, F. & Avouac, J. P. (2007). Automatic and precise orthorectification, coregistration, and subpixel correlation of satellite images, application to ground deformation measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 45(6), 1529-1558.
  • Türk, T. (2013) Hava fotoğrafı ve optik uydu görüntüleri yardımıyla yatay yer değiştirmelerin belirlenmesi. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 6(1), 71-79.
  • Hermas, E., Leprince, S. & Abou El-Magd, I. (2012). Retrieving sand dune movements using sub-pixel correlation of multi-temporal optical remote sensing imagery, northwest Sinai Peninsula, Egypt. Remote sensing of environment, 121, 51-60.
  • Suncar, O. E., Rathje, E. M. & Buckley, S. M. (2013). Deformations of a rapidly moving landslide from high-resolution optical satellite imagery. In Geo-Congress 2013: Stability and Performance of Slopes and Embankments III, 269-278.
  • Barisin, I., Leprince, S., Parsons, B. & Wright, T. (2009). Surface displacements in the September 2005 Afar rifting event from satellite image matching: Asymmetric uplift and faulting. Geophysical Research Letters, 36(7).
  • Stumpf, A., Malet, J. P., Allemand, P. & Ulrich, P. (2014). Surface reconstruction and landslide displacement measurements with Pléiades satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 95, 1-12.
  • Scherler, D., Leprince, S. & Strecker, M. R. (2008). Glacier-surface velocities in alpine terrain from optical satellite imagery—Accuracy improvement and quality assessment. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3806-3819.
  • Avouac, J. P., Ayoub, F., Leprince, S., Konca, O. & Helmberger, D. V. (2006). The 2005, Mw 7.6 Kashmir earthquake: Sub-pixel correlation of ASTER images and seismic waveforms analysis. Earth and Planetary Science Letters, 249(3-4), 514-528.
  • Taylor, M. H., Leprince, S., Avouac, J. P. & Sieh, K. (2008). Detecting co-seismic displacements in glaciated regions: An example from the great November 2002 Denali earthquake using SPOT horizontal offsets. Earth and Planetary Science Letters, 270(3-4), 209-220.
  • Necsoiu, M., Leprince, S., Hooper, D. M., Dinwiddie, C. L., McGinnis, R. N. & Walter, G. R. (2009). Monitoring migration rates of an active subarctic dune field using optical imagery. Remote Sensing of Environment, 113(11), 2441-2447.
  • Haque, D. M. E. (2016). 3D surface deformation model from sub-pixel correlation of optical imagery and InSAR. University of Twente (Yüksek Lisans Tezi),71s, Enschede, The Netherlands.
  • Mazzanti, P., Caporossi, P. & Muzi, R. (2020). Sliding time master digital image correlation analyses of cubesat images for landslide monitoring: The Rattlesnake Hills landslide (USA). Remote Sensing, 12(4), 592.
  • Herman, F., Anderson, B. & Leprince, S. (2011). Mountain glacier velocity variation during a retreat/advance cycle quantified using sub-pixel analysis of ASTER images. Journal of Glaciology, 57(202), 197-207.
  • Türk, T., Görüm, T., Birdal, A. C. & Selçuk, O. (2015) Optik uydu görüntüleriyle heyelan alanlarındaki kütle hareketlerinin incelenmesi: kuzey anadolu fay zonu örneği. TUFUAB VIII. Teknik Sempozyumu.
  • Ding, C., Feng, G., Liao, M., Tao, P., Zhang, L. & Xu, Q. (2021). Displacement history and potential triggering factors of Baige landslides, China revealed by optical imagery time series. Remote Sensing of Environment, 254.
  • Ayoub, F., Leprince, S. & Avouac, J. P. (2009). Co-registration and correlation of aerial photographs for ground deformation measurements. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(6), 551-560.
  • Fernandez, P. & Whitworth, M. (2016). A new technique for the detection of large scale landslides in glacio-lacustrine deposits using image correlation based upon aerial imagery: A case study from the French Alps. International journal of applied earth observation and geoinformation, 52, 1-11.
  • Fernandez, P., Garrido, J. & Delgado, J. (2019). 2D Horizontal Landslide Displacement Estimation by Multi-temporal Image Correlation Techniques. In IAEG/AEG Annual Meeting Proceedings, San Francisco, California, 297-302.
  • Sendir, H. & Yılmaz, I. (2001). Koyulhisar heyelanlarına yapısal ve jeomorfolojik açıdan bakış. Cumhuriyet Yerbilimleri Dergisi, 18(1), 47-54.
  • Demirel, Y. (2022). Optik Uydu Görüntüleri Yardımıyla Heyelan Alanlarında Meydana Gelen Kütle Hareketlerinin İncelenmesi. Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 63s, Sivas.
  • Demir, G. (2011). Kuzey Anadolu Fayı Üzerinde Niksar-Suşehri Arasındaki Alanın CBS Tabanlı Heyelan Duyarlılık Analizi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı (Doktora Tezi), 199s, Trabzon.
  • Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), (2017) Sivas Valiliği İl Afet ve Acil Durum Müdürlüğü Jeolojik Etüt Raporları.
  • Toprak, V. (1988). Neotectonic characteristics of the North Anatolian fault zone between Koyulhisar and Suşehri (NE Turkey). METU J. Pure Appl. Sci, 21, 155-166.
  • Terzioğlu, N. (1986). Reşadiye, Gölköy ve Koyulhisar Arasındaki Tersiyer-Kuvaterner Yaşlı Volkanitlerin Genel Stratigrafik Özellikleri. Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 3.
  • Uysal, S. (1995). Koyulhisar (Sivas) yöresinin jeolojisi. MTA Rapor, 9838.
  • Demirel, M., Tatar, O. & Koçbulut, F. (2016). Kuzey Anadolu Fay Zonu Üzerinde Koyulhisar (Sivas) ve Yakın Çevresindeki Fayların Kinematik Özellikleri. Türkiye Jeoloji Bülteni, 59(3), 357-370.
  • Sendir, H. (2001). Koyulhisar (Sivas) Heyelanlarının İncelenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 91s, Sivas.
  • Hastaoglu, K. O. & Sanli, D. U. (2011). Monitoring Koyulhisar landslide using rapid static GPS: a strategy to remove biases from vertical velocities. Natural hazards, 58(3), 1275-1294.
  • Hastaoglu, K. O., Poyraz, F., Turk, T., Yılmaz, I., Kocbulut, F., Demirel, M. & Balik Sanli, F. (2018). Investigation of the success of monitoring slow motion landslides using Persistent Scatterer Interferometry and GNSS methods. Survey review, 50(363), 475-486.
  • Gokceoglu, C., Sonmez, H., Nefeslioglu, H. A., Duman, T. Y. & Can, T. (2005). The 17 March 2005 Kuzulu landslide (Sivas, Turkey) and landslide-susceptibility map of its near vicinity. Engineering geology, 81(1), 65-83.
  • Över, D. (2015). Sivas ili Koyulhisar ilçesi Heyelan alanı zemininin Jeofizik yöntemlerle incelenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Jeofizik Mühendisliği Anabilim Dalı (Yüksek lisans Tezi), 77s, Sivas.
  • Malet, J.P., Auzet, A.V., Maquaire, O., Ambroise, B., Descroix, L., Estèves, M., Vandervaere J.P. & Truchet, E. (2003). Soil surface characteristics influence on infiltration in black marls: Application to the Super-Sauze earthflow (southern Alps, France) Earth Surf. Processes Landforms, 28, 547–564.
  • Tatar, O., Aykanat, D., Koçbulut, F., Yılmaz, I., Sendir, H., Kürçer, A. & Sağlam, B. (2000). Koyulhisar İlçe Merkezi ve İlçe Emniyet Amirliği Hizmet Binası Heyelan Etüd ve Değerlendirme Raporu. Sivas Cumhuriyet Universitesi, Mühendislik Fakültesi.

Investigation of mass movements occurring in landslide areas with the help of optical satellite images: A case study in Koyulhisar town

Yıl 2022, , 7 - 16, 30.06.2022
https://doi.org/10.53030/tufod.1084630

Öz

Landslide, which is accepted as an important type of natural disaster worldwide, is a disaster that has sad consequences by causing loss of life as well as material negative effects such as damaging urbanization, destroying agricultural and forest areas, polluting rivers and waters. For this reason, it is vital to detect mass movements that cause loss of life and property in landslide areas. Today, mass movements in landslide, glacier, dune and earthquake areas can be determined by many methods such as terrestrial measurements, remote sensing and photogrammetric measurements. Surface deformation analyzes can be done by photogrammetry and remote sensing techniques, as well as by on-site measurement and field observation techniques. Each technique has its own advantage and limitation. Although surface deformations are accurately determined in terrestrial measurement methods (geophysical survey, excavation, investigation of tectonic and geomorphological features), obtaining a holistic view requires a lot of labor and time. Remote sensing methods, on the other hand, provide many conveniences such as speed and cost. In this study, slow mass movements occurring in landslide areas were analyzed by using very high resolution optical satellite images and Co-registration of Optically Sensed Images and Correlation (COSI Corr). As a result, various suggestions have been put forward to take necessary precautions in settlements that are risky in terms of landslides. 

Proje Numarası

113Y188

Kaynakça

  • Demir, G. (2018). Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Suşehri (Sivas) Heyelan Duyarlılık Analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(1), 96-112.
  • Lucieer, A., Jong, S. M. D. & Turner, D. (2014). Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography. Progress in physical geography, 38(1), 97-116.
  • Köse, D. (2018). Heyelan Duyarlılık Haritalarının Geliştirilen Coğrafi Bilgi Sistemi Tabanlı Kullanıcı Arayüz Programlarıyla İncelenmesi: Koyulhisar Örneği. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 92s, Sivas
  • Türk, T. (2018). Determination of mass movements in slow-motion landslides by the Cosi-Corr method. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9(1), 325-336.
  • Saba, S. B., Khattak, N. U., Ali, M., Waseem, M., Siddiqui, S., Anjum, S. & Turab, S. A. (2019). Application of sub-pixel-based technique" orthorectification of optically sensed images and its correlation" for co-seismic landslide detection and its accuracy modification through the integration of various masks. Journal of Himalayan Earth Science, 52(1).
  • Saba, S. B., Ali, M., van der Meijde, M. & van der Werff, H. (2017). Co-seismic landslides automatic detection on regional scale with sub-pixel analysis of multi temporal high resolution optical images: Application to southwest of Port au Prince, Haiti. Journal of Himalayan earth sciences, 50(2), 74-92.
  • Leprince, S., Berthier, E., Ayoub, F., Delacourt, C. & Avouac, J. P. (2008). “Monitoring earth surface dynamics with optical imagery”, EOS, Trans. Amer. Geophys. Union, 89(1), 1-12.
  • Leprince, S., Barbot, S., Ayoub, F. & Avouac, J. P. (2007). Automatic and precise orthorectification, coregistration, and subpixel correlation of satellite images, application to ground deformation measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 45(6), 1529-1558.
  • Türk, T. (2013) Hava fotoğrafı ve optik uydu görüntüleri yardımıyla yatay yer değiştirmelerin belirlenmesi. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 6(1), 71-79.
  • Hermas, E., Leprince, S. & Abou El-Magd, I. (2012). Retrieving sand dune movements using sub-pixel correlation of multi-temporal optical remote sensing imagery, northwest Sinai Peninsula, Egypt. Remote sensing of environment, 121, 51-60.
  • Suncar, O. E., Rathje, E. M. & Buckley, S. M. (2013). Deformations of a rapidly moving landslide from high-resolution optical satellite imagery. In Geo-Congress 2013: Stability and Performance of Slopes and Embankments III, 269-278.
  • Barisin, I., Leprince, S., Parsons, B. & Wright, T. (2009). Surface displacements in the September 2005 Afar rifting event from satellite image matching: Asymmetric uplift and faulting. Geophysical Research Letters, 36(7).
  • Stumpf, A., Malet, J. P., Allemand, P. & Ulrich, P. (2014). Surface reconstruction and landslide displacement measurements with Pléiades satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 95, 1-12.
  • Scherler, D., Leprince, S. & Strecker, M. R. (2008). Glacier-surface velocities in alpine terrain from optical satellite imagery—Accuracy improvement and quality assessment. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3806-3819.
  • Avouac, J. P., Ayoub, F., Leprince, S., Konca, O. & Helmberger, D. V. (2006). The 2005, Mw 7.6 Kashmir earthquake: Sub-pixel correlation of ASTER images and seismic waveforms analysis. Earth and Planetary Science Letters, 249(3-4), 514-528.
  • Taylor, M. H., Leprince, S., Avouac, J. P. & Sieh, K. (2008). Detecting co-seismic displacements in glaciated regions: An example from the great November 2002 Denali earthquake using SPOT horizontal offsets. Earth and Planetary Science Letters, 270(3-4), 209-220.
  • Necsoiu, M., Leprince, S., Hooper, D. M., Dinwiddie, C. L., McGinnis, R. N. & Walter, G. R. (2009). Monitoring migration rates of an active subarctic dune field using optical imagery. Remote Sensing of Environment, 113(11), 2441-2447.
  • Haque, D. M. E. (2016). 3D surface deformation model from sub-pixel correlation of optical imagery and InSAR. University of Twente (Yüksek Lisans Tezi),71s, Enschede, The Netherlands.
  • Mazzanti, P., Caporossi, P. & Muzi, R. (2020). Sliding time master digital image correlation analyses of cubesat images for landslide monitoring: The Rattlesnake Hills landslide (USA). Remote Sensing, 12(4), 592.
  • Herman, F., Anderson, B. & Leprince, S. (2011). Mountain glacier velocity variation during a retreat/advance cycle quantified using sub-pixel analysis of ASTER images. Journal of Glaciology, 57(202), 197-207.
  • Türk, T., Görüm, T., Birdal, A. C. & Selçuk, O. (2015) Optik uydu görüntüleriyle heyelan alanlarındaki kütle hareketlerinin incelenmesi: kuzey anadolu fay zonu örneği. TUFUAB VIII. Teknik Sempozyumu.
  • Ding, C., Feng, G., Liao, M., Tao, P., Zhang, L. & Xu, Q. (2021). Displacement history and potential triggering factors of Baige landslides, China revealed by optical imagery time series. Remote Sensing of Environment, 254.
  • Ayoub, F., Leprince, S. & Avouac, J. P. (2009). Co-registration and correlation of aerial photographs for ground deformation measurements. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(6), 551-560.
  • Fernandez, P. & Whitworth, M. (2016). A new technique for the detection of large scale landslides in glacio-lacustrine deposits using image correlation based upon aerial imagery: A case study from the French Alps. International journal of applied earth observation and geoinformation, 52, 1-11.
  • Fernandez, P., Garrido, J. & Delgado, J. (2019). 2D Horizontal Landslide Displacement Estimation by Multi-temporal Image Correlation Techniques. In IAEG/AEG Annual Meeting Proceedings, San Francisco, California, 297-302.
  • Sendir, H. & Yılmaz, I. (2001). Koyulhisar heyelanlarına yapısal ve jeomorfolojik açıdan bakış. Cumhuriyet Yerbilimleri Dergisi, 18(1), 47-54.
  • Demirel, Y. (2022). Optik Uydu Görüntüleri Yardımıyla Heyelan Alanlarında Meydana Gelen Kütle Hareketlerinin İncelenmesi. Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 63s, Sivas.
  • Demir, G. (2011). Kuzey Anadolu Fayı Üzerinde Niksar-Suşehri Arasındaki Alanın CBS Tabanlı Heyelan Duyarlılık Analizi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı (Doktora Tezi), 199s, Trabzon.
  • Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), (2017) Sivas Valiliği İl Afet ve Acil Durum Müdürlüğü Jeolojik Etüt Raporları.
  • Toprak, V. (1988). Neotectonic characteristics of the North Anatolian fault zone between Koyulhisar and Suşehri (NE Turkey). METU J. Pure Appl. Sci, 21, 155-166.
  • Terzioğlu, N. (1986). Reşadiye, Gölköy ve Koyulhisar Arasındaki Tersiyer-Kuvaterner Yaşlı Volkanitlerin Genel Stratigrafik Özellikleri. Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 3.
  • Uysal, S. (1995). Koyulhisar (Sivas) yöresinin jeolojisi. MTA Rapor, 9838.
  • Demirel, M., Tatar, O. & Koçbulut, F. (2016). Kuzey Anadolu Fay Zonu Üzerinde Koyulhisar (Sivas) ve Yakın Çevresindeki Fayların Kinematik Özellikleri. Türkiye Jeoloji Bülteni, 59(3), 357-370.
  • Sendir, H. (2001). Koyulhisar (Sivas) Heyelanlarının İncelenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (Yüksek Lisans Tezi), 91s, Sivas.
  • Hastaoglu, K. O. & Sanli, D. U. (2011). Monitoring Koyulhisar landslide using rapid static GPS: a strategy to remove biases from vertical velocities. Natural hazards, 58(3), 1275-1294.
  • Hastaoglu, K. O., Poyraz, F., Turk, T., Yılmaz, I., Kocbulut, F., Demirel, M. & Balik Sanli, F. (2018). Investigation of the success of monitoring slow motion landslides using Persistent Scatterer Interferometry and GNSS methods. Survey review, 50(363), 475-486.
  • Gokceoglu, C., Sonmez, H., Nefeslioglu, H. A., Duman, T. Y. & Can, T. (2005). The 17 March 2005 Kuzulu landslide (Sivas, Turkey) and landslide-susceptibility map of its near vicinity. Engineering geology, 81(1), 65-83.
  • Över, D. (2015). Sivas ili Koyulhisar ilçesi Heyelan alanı zemininin Jeofizik yöntemlerle incelenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Jeofizik Mühendisliği Anabilim Dalı (Yüksek lisans Tezi), 77s, Sivas.
  • Malet, J.P., Auzet, A.V., Maquaire, O., Ambroise, B., Descroix, L., Estèves, M., Vandervaere J.P. & Truchet, E. (2003). Soil surface characteristics influence on infiltration in black marls: Application to the Super-Sauze earthflow (southern Alps, France) Earth Surf. Processes Landforms, 28, 547–564.
  • Tatar, O., Aykanat, D., Koçbulut, F., Yılmaz, I., Sendir, H., Kürçer, A. & Sağlam, B. (2000). Koyulhisar İlçe Merkezi ve İlçe Emniyet Amirliği Hizmet Binası Heyelan Etüd ve Değerlendirme Raporu. Sivas Cumhuriyet Universitesi, Mühendislik Fakültesi.
Toplam 40 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Yasin Demirel 0000-0002-5582-984X

Tarık Türk 0000-0002-2671-7590

Proje Numarası 113Y188
Yayımlanma Tarihi 30 Haziran 2022
Gönderilme Tarihi 8 Mart 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022

Kaynak Göster

APA Demirel, Y., & Türk, T. (2022). Optik uydu görüntüleri yardımıyla heyelan alanlarında meydana gelen kütle hareketlerinin incelenmesi: Koyulhisar örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 4(1), 7-16. https://doi.org/10.53030/tufod.1084630