Dilmen, Ömer

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.12573/2717
Name Variants
Dilmen, Omer
Dilmen, Ömer
Job Title
Arş. Gör.
Email Address
omer.dilmen@agu.edu.tr
Main Affiliation
02.03. İnşaat Mühendisliği
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
0000-0002-7494-8625
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
335411
Google Scholar ID
IVFwV5AAAAAJ
WoS Researcher ID
LPZ-2210-2024

Sustainable Development Goals

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

1

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION
CLEAN WATER AND SANITATION Logo

1

Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
Documents

1

Citations

1

Go to WoS profile
Scholarly Output

2

Articles

2

Views / Downloads

7/0

Supervised MSc Theses

0

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

1

Scopus Citation Count

1

WoS h-index

1

Scopus h-index

1

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.50

Scopus Citations per Publication

0.50

Open Access Source

1

Supervised Theses

0

Google Analytics Visitor Traffic

JournalCount
Journal of Cleaner Production1
Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi1
Current Page: 1 / 1

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20242
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Article
    Landsat 8 Görüntüleri ile Cheney Rezervuarında Bulanıklık Tahmini: Regresyon, Mars ve Treenet Yöntemlerinin Karşılaştırılması
    (2024) Nacar, Sinan; Bayram, Adem; Dilmen, Ömer; Gormus, Esra Tunc
    Rezervuarlardaki su kalitesi takibi, suyun kullanım amacına uygunluğu ve su canlılarının korunması için önemlidir ve su kalitesinin belirlenmesinde en yaygın kullanılan değişkenlerden biri de bulanıklıktır. Bu değişkenin takibinde kullanılan geleneksel yöntemlerin maliyetli ve zaman alıcı olması, su kalitesi takibi için daha ekonomik ve hızlı bir alternatif olan uzaktan algılama çalışmalarını ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) görüntüleri kullanılarak Cheney Rezervuarında (Kansas, ABD) bulanıklık değişkenini tahmin edebilecek bir model kurulması amaçlanmıştır. Bu amaçla 99 Landsat 8 OLI görüntüsü, 2014-2022 yılları arasında rezervuarda takibi yapılan bulanıklık verileriyle aralarındaki zaman farkı 20 dakikadan az olacak şekilde eşleştirilmiştir. Tahmin modellerinin kurulmasında regresyon analizi, çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve TreeNet gradyan arttırma makinesi (TreeNet) yöntemleri kullanılmıştır. Kurulan modellerin performansları, ortalama karesel hata, ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe (NS) verimlilik katsayısı performans istatistikleri ile kıyaslanmıştır. MARS ve TreeNet yöntemlerinin tahmin gücünün test veri seti için birbirine eşit olduğu görülmüştür (NS = 0.61). En önemli parametrenin MARS yöntemi kullanılarak oluşturulan modelde B4/B1 (kırmızı/kıyı aerosol), TreeNet yöntemiyle oluşturulan modelde ise B4/B2 (kırmızı/mavi) olduğu belirlenmiştir.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - WoS: 1
    Citation - Scopus: 1
    A Cleaner Demolition Scheduling Methodology Considering Dust Dispersion: A Case Study for a Post-Earthquake Region
    (Elsevier Sci Ltd, 2024) Dincer, Ali Ersin; Demir, Abdullah; Dilmen, Omer
    In the present century, pollution is a primary concern for billions, prompting governments to advocate cleaner ways of production. Demolition activity is often an indispensable solution for structures that have completed their economic life. However, there are no regulations for the scheduling of demolition, except those related to the method of demolition and ensuring worker safety. Older buildings incorporate hazardous materials, such as asbestos, silica, and lead. These materials not only carry inherent risks, but high levels of aerosols in the air also adversely affect health. In this study, a demolition scheduling method is proposed, considering the dust dispersion. This research is pioneering, providing a structured demolition schedule to minimize the impact on both humans and the environment. In the methodology, a dispersion model is used to calculate the region exposed to dust and the concentration distribution throughout that area. In addition to the dust effect map, a vulnerability map is created using Analytical Hierarchy Process (AHP), aiding in determining interrelations between vulnerable sites. Thus, the dust effect map is derived by considering both dust exposure and the vulnerability map. The region affected by dust and the concentration of dust vary based on wind characteristics. By knowing the dust effect maps for the site (or all subsites) during specified time periods, a schedule can be defined. As a case study, schedules causing the absolute minimum and optimum dust effect rates are established for Kahramanmaras,, , , T & uuml;rkiye which recently experienced a devastating earthquake. The findings of the case study show that the dust effect on humans and the environment is significantly reduced. Consequently, by adhering to the proposed scheduling plan, human exposure to demolition dust is minimized, resulting in reduced medical expenses even without increasing the cost of the demolition.