GNSS/Nivelman verisiyle yerel jeoidin modellenmesinde polinomlarla enterpolasyon ve en küçük kareler destek vektör makineleri yöntemlerinin karşılaştırılması

Abstract

Günümüzde gelişen teknolojiyle birlikte haritacılık faaliyetlerinde GNSS ölçüm yöntemleri, yersel ölçü yöntemlerine göre daha çok tercih edilmektedir. GNSS ölçümleri ile elde edilen yükseklik bilgisi elipsoidal yüksekliktir. Fakat yeryüzü üzerindeki bir noktayı fiziksel olarak tanımlayabilmemiz için ortometrik yüksekliklere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu durumda elipsoidal yükseklikten ortometrik yüksekliğe geçiş sağlanabilmesi için jeoid yüksekliğinin bilinmesi gerekir. Bu çalışmada Trabzon ilinde ITRF96 koordinat sistemindeki 455 adet GNSS/Nivelman noktası kullanılarak en uygun yerel jeoidin belirlenmesi amaçlanmıştır. Kullanılan noktalar model ve test noktası olarak iki gruba ayrılmış ve yerel jeoidin belirlenmesi için polinomlarla enterpolasyon ve en küçük kareler destek vektör makineleri (EKKDVM) yöntemleri kullanılmıştır. Ayrıca uygulamada çalışma bölgesi için nokta yoğunlukları farklı iki durum oluşturulmuş ve nokta sayısının jeoid modelleme üzerindeki etkisi incelenmiştir. İstatistiksel sonuçlar ve grafikler incelendiğinde jeoid modellemede polinomlarla enterpolasyon yöntemine kıyasla EKK-DVM yönteminin daha iyi duyarlığa sahip olduğu görülmektedir.

GNSS surveying methods are more preferred than terrestrial measuring methods thanks to recent technological developments in mapping activities. The height information obtained by GNSS measurements is the elipsoidal height. However, orthometric heights are needed to be able to physically describe a point on the ground. Thus, the geoid height must be known in order to convert an ellipsoidal height to orthometric height. In this study it is aimed to determine the most suitable local geoid by using 455 GNSS/levelling points in ITRF96 coordinate system of Trabzon province. The points used are divided into two groups as reference and test points, and polynomial interpolation and least support vector machine (LS-SVM) methods are used to determine the local geoid. In addition, two cases with different point densities are generated for the study region and the effect of the number of points on the modeling is examined. When the statistical results and graphics are examined, it is seen that the LS-SVM has better accuracy compared to the polynomial interpolation method in geoid modelling.