AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe differences between the known coordinates and the coordinates calculated by the similarity transformation and BPANN are evaluated, in terms of root mean square error and better results were achieved by BPANN.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In Turkey, the geodetic and values are produced in ED50 until 2001. With the increase in the use of satellite techniques since 1990, the coordinate values began to be obtained in WGS84 system. Naturally, it has become necessary to make the transformation between these datums. The objective of this study is using Artificial Neural Networks (ANN) in the coordinate transformation. Over the test network that was constituted from the selected points in Afyonkarahisar and the surrounding provinces, the similarity transformation and the Back Propagation Artificial Neural Networks (BPANN) are compared. The differences between the known coordinates and the coordinates calculated by the similarity transformation and BPANN are evaluated, in terms of root mean square error and better results were achieved by BPANN.
Özet
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.