Geoit yüksekliğinin ANFIS ile adım adım hesaplanması

Özet

GPS ve GLONASS gibi uydu teknolojilerinin jeodezik uygulamalarda kullanılmaya başlanmasıyla, yükseklik sistemleriyle uğraşan jeodeziciler için yeni bir dönem başlamıştır. GPS ölçüleri ile belirlenen ve elipsoit yüksekliği olarak adlandırılan yükseklikler WGS84 elipsoidine göre tanımlanır. Oysa çoğu mühendislik çalışmalarında ortometrik yükseklik olarak isimlendirilen ve geoide göre belirlenen yükseklikler kullanılmaktadır. GPS ile elipsoit yüksekliklerinin, ortometrik yüksekliklere göre daha kısa zamanda ve daha ucuz elde edilmesi, lokal geoit yüksekliğinin yeterli doğrulukta belirlenmesini zorunlu kılmaktadır. Geoit yüksekliği, iki yükseklik arasındaki farktır. Eğer geoit yüksekliği yeterli doğrulukta elde edilebiliyorsa, elipsoit yüksekliklerinden ortometrik yüksekliklerin kolayca elde edilebileceği bilinmektedir. Geoit yüksekliği mevcut verilere göre farklı yöntemlerle belirlenmektedir. Günümüzde, yapay sinir ağları ve bulanık mantık gibi esnek hesaplama yöntemleri ile modellenerek belirlenmesi çalışmaları büyük ölçüde hız kazanmıştır. Bu çalışmada bulanık mantık ve modellemenin ne olduğu, genel bir bulanık sistemin öğeleri açıklanmıştır. Ayrıca verilerin eğitilmesi ve doğruluğu daha yüksek sonuçların elde edilmesi nedeniyle tercih edilen Uyarlanabilir Yapay Sinir - Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS - Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems,) anlatılmış ve ANFIS ile geoit yüksekliğinin adım adım nasıl hesaplandığı bir örnek çalışma ile gösterilmiştir.

Abstract

With the advent of satellite-based techniques such as GPS and GLONASS in geodetic applications, a new era has begun for geodesists dealing with height systems. Ellipsoidal height obtained from GPS is determined with respect to World Geodetic Datum 84 (WGS84) ellipsoid. However, so-called orthometric height measured from the geoid is still used in many engineering projects. The fact that ellipsoidal height can be determined cheaper and quicker with GPS than orthometric height with conventional leveling makes it necessary to determine local geoid height precisely. Geoid height is the difference between two heights values. It is well known that if geoid height is obtained precisely, orthometric height can be obtained easily from ellipsoidal height using various methods, subjected to available data. Recent studies on flexible computation approaches such as neural networks and Fuzzy logic has gained a considerable impetus in modeling geoid height. In this study, it is explained what Fuzzy logic and Fuzzy modeling are and what components a common Fuzzy model has. Furthermore, Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) are detailed since it is preferred in training data and obtaining more precise results, and also a case study is given to demonstrate how ANFIS progresses to compute geoid height in a stepwise fashion.