2 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Öğe 7 numaralı Antalya Şer’iyye Sicili Defteri'nin transkripsiyonu ve değerlendirilmesi (H.1266-1270; M.1850-1854)(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-13) Özcan, Mehmet Salih; Özturhan, Ahmet1850-1854 tarihli 7 Numaralı Antalya Şer’iyye Sicilinin transkripsiyon ve değerlendirilmesi yöntemi ile oluşturulan bu çalışmada Antalya şehrinin o dönemdeki sosyal ve iktisadi durumunun incelenmesi ve bu durumun ortaya çıkardığı vaziyetin Osmanlı yerel tarihi bazında incelenmesi tezin çıkış noktası olmuştur. Osmanlı yerel tarihi çalışmalarının hiç şüphesiz en önemli kaynakları arasında şer’iyye sicilleri gelmektedir. Sicilde geçen belgeler incelenerek bir şehrin o tarihlerdeki sosyal, iktisadi durumu hakkında detaylı bilgiler elde edilebilir. Bu çalışmada 7 Numaralı Antalya Şer‘iyye Sicilinde mevcut bulunan belgeler incelenerek, Antalya’nın sosyal, iktisadi yapısı ile aile yapısı, evlilik, boşanma, ticaret gibi vaziyet ortaya çıkarılmaya çalışıldı. 7 numaralı Antalya şehrine ait sicilin genel değerlendirilmesi içerisinde; defterin tanıtımı, sicilde geçtiği şekliyle yerleşim yerleri, tereke kayıtları, buradaki aşiretler ve hayriyye tüccarlarına dair bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde ise; defterin transkripsiyonu, transkripsiyonda takip edilen usul ile belge özetleri hakkında bilgiler yer almaktadır.Öğe Orman yangınlarının makine öğrenmesi ve uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi ve duyarlılık haritasının oluşturulması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025-01-13) Sumer, Yusuf Fırat; Acar, EmrullahTürkiye’de orman yangınları, özellikle Akdeniz ve Ege Bölgesi’nde yaz aylarında meydana gelmektedir. İklim değişikliği, insani sebepler, bölgenin iklimsel özellikleri orman yangınlarına sebep olmakta, hem meydana geldiği yerdeki orman varlığını yok etmekte hem de ekonomik ve çeşitli çevresel sorunlara sebep olmaktadır. Bu sebeple roman yangınlarının önceden tespit edilmesi ve yangın meydana gelme potansiyeli bulunan alanların analiz edilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de orman yangınların tespit ve tahmin edilmesi amacıyla uzaktan algılama ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Fire Information for Resource Management (FIRMS) veri setinden zamansal orman yangınlarına ilişkin veriler elde edilmiş, ECMWF Re-Analysis-5 (ERA-5), National Aeronautics and Space Administration (NASA) Global Land Data Assimilation System (GLDAS), National Aeronautics and Space Administration (NASA) Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) veritabanlarından ise Antalya ilinin çeşitli iklim özellikleri elde edilerek yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Veri seti, Ada Boost, Decision Tree (Karar Ağaçları), Gradient Boosting Machine (GBM), K-Nearest Neighbours (KNN), Logistic Regression (Lojistik Regresyon), Support Vector Machine (Destek Vektör Makinesi, SVM) ve Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağı, YSA) algoritmaları ile değerlendirilmiş ve sonuçlar Jenks Natural Breaks sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılarak bölgenin orman yangını duyarlılık haritalarının oluşturulması sağlanmıştır. Deneysel sonuçlara göre en başarılı algoritma Ada Boost olarak tespit edilmiştir (Sensitivity=0,93, Specificity=0,95, Accuracy=0,94, Kappa=0,88, AUC=0,99). Bu modeller Türkiye’de Akdeniz ve Ege Bölge’sinde orman yangınlarının aylık ve mevsimlik duyarlılık haritalarının oluşturulmasında kullanılabilecek, böylece orman yangınları meydana gelmeden önce gerekli önleyici tedbirler alınabilecektir.
