The transformation between two geocentric coordinate systems is carried out by the seven-parameter similarity transformation comprising three translations, three rotations and one scale difference. A number of approaches are available to realise this. Nevertheless, the Bursa-Wolf and Molodensky-Badekas models are generally favored for their simplicity. Except for their translations and their rms values both models yield similar results. Choosing a model producing more realistic translations is, of course, of paramount interest to surveyors. In this study, investigation of the causes of differences between translations of both models and which of these models produces more precise results is taken into consideration. The outcome of this investigation showed that the mathematical model of the Bursa-Wolf as opposed to the Molodensky-Badekas causes high correlations between transformation parameters, so Molodensky-Badekas model determines the translations better than the former.

The aim of this study is to conduct a risk analysis of fluvial and pluvial flood disasters, focusing on the vulnerability of those residing in the river basin in coastal regions. However, there are numerous factors and indicators that need to be considered for this type of analysis. Swift and precise acquisition and evaluation of such data is an arduous task, necessitating significant public investment. Remote sensing offers unique data and information flow solutions in areas where access to information is restricted. The Google Earth Engine (GEE), a remote sensing platform, offers strong support to users and researchers in this context. A data-based and informative case study has been conducted to evaluate the disaster risk analysis capacity of the platform. Data on three factors and 17 indicators for assessing disaster risk were determined using coding techniques and web geographic information system (web GIS) applications. The study focused on the Filyos River basin in Turkey. Various satellite images and datasets were utilized to identify indicators, while land use was determined using classification studies employing machine learning algorithms on the GEE platform. Using various applications, we obtained information on ecological vulnerability, fluvial and pluvial flooding analyses, and the value of indicators related to construction and population density. Within the scope of the analysis, it has been determined that the disaster risk index (DRI) value for the basin is 4. This DRI value indicates that an unacceptable risk level exists for the 807,889 individuals residing in the basin.

Emissions from mines are important, but have not been sufficiently characterised to date. Air pollutant emissions from underground mine, and gases from industrial plant sites where large quantities of coal are stored, adversely affect the environment and human health and contribute to climate change. In this study, the emission distribution structure of atmosphere free methane gas from three ventilation systems of the underground production area within the borders of Kilimli district of Zonguldak Hard Coal Basin located in the Northwest region of Turkey and methane outflows in coal storage areas from five thermal power plants in the basin were analysed with Sentinel-5p TROPOMI satellite sensor data from Google Earth Engine (GEE) Platform for the years 2019–2023. For the conversion of TROPOMI sensor values in Mol/m² unit to gas outlet flow rate values in m³/min unit, CH₄ flow rate measurement data from the sensors at the emission outlet points of the Turkish Hard Coal Authority (TTK) were used. R² = 0.5601 and r = 0.75 correlation values were obtained from 13 common observations with a linear regression model. At the underground emission exit points, 5-year average flow rate values of 2.71 m³/min at Arslan Garden (ASB), 2.77 m³/min at exit point 140 and 2.79 m³/min at exit point 52 were calculated with the transformed TROPOMI data. Accordingly, it was determined that an average of 4,346 Million m³ of methane gas was released into the atmosphere annually and 21,730 Million m³ of methane gas was released in a total of five years.

Tarım arazilerinin, değişen yapısının ve arazi yönetimi için sürdürülebilir modellerin geliştirilebilmesi amacıyla, zamansal olarak değişime neden olan parametrelerin belirlenmesi ve değerlendirilerek kullanılması gerekmektedir. Uzaktan algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS)’nin katkısıyla tarım arazileri için uygun modeller geliştirilebilmektedir. Bu çalışmada; tarım alanlarındaki değişimler, Orta Karadeniz bölümünde bulunan Çorum ilinin Merkez ilçesi sınırları içerisinde örnek bir alan seçilerek, Google Earth Engine platformu üzerinden uzaktan algılanmış verilerin veri madenciliği işlemleri ve webCBS uygulamaları için ilgili kodlar yazılarak elde edilen analizler incelenmiştir. Terra Climate uygulamasıyla aylık iklim ve iklimsel su dengesi verileriyle 2020 yılı için aylık iklim değişimi incelenirken, Sentinel-2 verileriyle de arazi sınıflandırması yapılarak bant kombinasyonları ile bitkilerin yoğunlukları, bitki sağlığı tespit edilmiştir. Bitkilerin değişimlerini belirlemek için 2021 yılına ait yedi farklı indeks değeri hesaplanmış, tarım arazilerindeki bitki örtüsü, nem ve su içerikli değişimler değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde; örnek alandaki tarım arazilerinde arazi ısı değişiminde en yüksek sıcaklığın 2021 Eylül ayında, en düşük sıcaklığın ise Şubat ayında gerçekleştiği, tarım arazilerindeki bitki örtüsünün 2021 Nisan, Mayıs, Haziran aylarında orta derece sağlıklı bitki yoğunluğuna sahip iken 2021 Ekim, Kasım, Aralık aylarında sağlıksız ve zayıf bitki yoğunluğuna sahip olduğu tespit edilmiştir. İklim verilerinin incelenmesinden, yağış değerlerinin bölgenin iklim özellikleri de göz önüne alındığında yaz aylarında oldukça düşüş gösterdiği, kış aylarında da yükseldiği görülmüştür. Meteoroloji Genel Müdürlüğü 2021 yılı iklim raporuna göre 2020 yılı Türkiye geneli yer yüzeyi sıcaklık ortalaması 14.9°C iken, çalışma alanında bu sıcaklığın 19.01°C olarak ortalama değerin üzerinde seyrettiği belirlenmiştir.