Yazar "Tasoglu, Enes" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Effects of Meteorological Parameters on Surface Water Loss in Burdur Lake, Turkey over 34 Years Landsat Google Earth Engine Time-Series
    (Mdpi, 2021) Abujayyab, Sohaib K. M.; Almotairi, Khaled H.; Alswaitti, Mohammed; Amr, Salem S. Abu; Alkarkhi, Abbas F. M.; Tasoglu, Enes; Hussein, Ahmad MohdAziz
    The current work aims to examine the effect of meteorological parameters as well as the temporal variation on the Burdur Lake surface water body areas in Turkey. The data for the surface area of Burdur Lake was collected over 34 years between 1984 and 2019 by Google Earth Engine. The seasonal variation in the water bodies area was collected using our proposed extraction method and 570 Landsat images. The reduction in the total area of the lake was observed between 206.6 km(2) in 1984 to 125.5 km(2) in 2019. The vegetation cover and meteorological parameters collected that affect the observed variation of surface water bodies for the same area include precipitation, evapotranspiration, albedo, radiation, and temperature. The selected meteorological variables influence the reduction in lake area directly during various seasons. Correlations showed a strong positive or negative significant relationship between the reduction and the selected meteorological variables. A factor analysis provided three components that explain 82.15% of the total variation in the data. The data provide valuable references for decision makers to develop sustainable agriculture and industrial water use policies to preserve water resources as well as cope with potential climate changes.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Integrating object-based and pixel-based segmentation for building footprint extraction from satellite images
    (Elsevier, 2023) Abujayyab, Sohaib K. M.; Almajalid, Rania; Wazirali, Raniyah; Ahmad, Rami; Tasoglu, Enes; Karas, Ismail R.; Hijazi, Ihab
    Accurately delineating building footprints from optical satellite imagery presents a formidable challenge, particularly in urban settings characterized by intricate and diverse structures. Consequently, enhancing the utility of these images for geospatial data updates demands meticulous refinement. Machine learning algorithms have made notable contributions in this context, yet the pursuit of precision remains an ongoing challenge. This paper aims to enhance the accuracy of building footprint extraction through the integration of object-based and pixel-based segmentation techniques. Additionally, it evaluates the performance of machine learning methodologies, specifically LightGBM, XGBoost, and Neural Network (NN) approaches. The model's evaluation employed low spectral resolution optical images, widely accessible and cost-effective for acquisition. The study's outcomes demonstrate a substantial enhancement in extraction accuracy compared to extant literature. The proposed methodology attains an overall accuracy of 99.39%, an F1 measurement of 0.9935, and a Cohen Kappa index of 0.9870. Thus, the proposed approach signifies a noteworthy advancement over existing techniques for building footprint extraction from high-resolution optical imagery.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Türkiye’de maksimum-minimum sıcaklık ortalamaları ve yağış tutarının google earth engine ile 2005-2040 dönemi modellemesi
    (2023) Coşkun, Mücahit; Sahıner, Hüseyin; Canbulat, Onur; Öztürk, Ahmet; Tasoglu, Enes
    Son yıllarda etkisini giderek artıran küresel iklim değişikliği, artık insanlığın önlem alması ve uyum çabalarını artırması gereken bir problem haline gelmiştir. Daha uzun süre maruz kalınan sıcak hava dalgaları, sıcak hava dalgaları ile birlikte sıklığı giderek artan orman yangınları, kuraklık, şiddetli yağışlar, sel ve heyelan olayları iklimsel parametrelerdeki farklılaşmaların en belirgin göstergeleridir. İklim değişikliğinin Dünya’nın farklı alanlarında farklı sonuçları ortaya çıksa da, Türkiye’nin içinde bulunduğu Akdeniz Havzası bu değişikliklerden en fazla etkilenmesi beklenen sahalardandır. Türkiye'nin sıcaklık ve yağış iklim değişkenleri üzerine gelecek öngörüsü sunmak ve olası farklılaşmaları belirlemek çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Bilimsel kuruluşlar tarafından geliştirilen modeller ve uygulanan emisyon senaryoları, gelecekte yaşanabilecek olası değişikliklerin tahmini için önemli metotlardır. Araştırmada Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) projesi kapsamında yer alan modellere ve senaryolara ait çoklu model ortalaması kullanılmıştır. Analizlere dahil edilen emisyon senaryoları RCP4.5 ve RCP8.5’tir. Çalışmaya ait analizler Google Earth Engine bulut işletim sistemi ile gerçekleştirilmiş ve ArcGIS 10.4 programı ile haritalanmıştır. Yapılan analizler sonucunda 2005-2040 döneminde Türkiye, bugünkü ortalamalara göre daha sıcak günler ile karşı karşıya kalacaktır. Maksimum sıcaklık ortalamalarındaki artış trendi daha kuvvetlidir. Akdeniz kıyılarında görülen iklim şartları ilerleyen yıllarda etki sahasını Ege ve Marmara bölgelerine doğru genişletecektir. Doğu Anadolu Bölgesi’nde minimum sıcaklık ortalamalarında daha kuvvetli artışlar yaşanacaktır. Yağış miktarlarında Akdeniz-Ege kıyıları ve iç bölgelerde azalma, Doğu Karadeniz kıyılarında kısmen artışlar görülecektir. Genel olarak bütün Türkiye arazisinin ortalama yağışı dikkate alındığında, pozitif ya da negatif yönde bir eğilim mevcut değildir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Visibility Evaluation and Suitability Analysis of Fire Lookout Towers in Mediterranean Region, Southwest Anatolia/Turkiye
    (Mdpi, 2023) Cosgun, Ufuk; Coskun, Muecahit; Toprak, Ferhat; Yildiz, Damla; Coskun, Sevda; Tasoglu, Enes; Ozturk, Ahmet
    The effectiveness of fire towers in combating forest fires relies on their appropriate observation angles, enabling a swift and efficient response to fire incidents. The purpose of this study is to examine the effectiveness of 49 fire towers located within the Antalya Forestry Regional Directorate, situated in the Mediterranean basin-a region prone to frequent forest fires. The assessment encompasses the visibility of the entire study area, including forested regions, as well as the visibility of 2504 forest fires recorded by the towers between 2008 and 2021. Furthermore, the evaluation considers the objectives based on Forest Management Directorates and conducts a location suitability analysis for the six towers with the lowest visibility.We utilized the Viewshed Tool in the ArcGIS application and employed the Best-Worst approach. Two scenarios were devised, considering smoke height at 0 m or 100 m, to determine the visibility of fire lookout towers. In Scenario I, assuming a smoke height of 100 m, only three towers exhibited visibility above 70%. However, in Scenario II, assuming a smoke height of 0 m, no towers achieved visibility above 70%. Scenario I indicated that only two towers possessed a view of more than 70% of the forested region, while Scenario II suggested that no towers met this criterion. For the visibility of forest fires, Scenario I identified seven towers capable of observing more than 70%, whereas Scenario II indicated that no towers possessed such capability. In the tower suitability analysis, the visibility rates varied from 41.18% to 1016.67%. Based on the evaluation results, the current visibility capacities of the 49 fire towers proved insufficient for effective preventive measures.