Research Information System
VIII. UZAL-CBS 2022, Ankara, Turkey, 17 - 18 November 2022, pp.1-4
Fotogrametrik yöntemlerle üretilen
nokta bulutları, objelere ait renk ve 3 boyutlu konum bilgisini içermesi
sayesinde yeryüzüne ait karakteristiklerin gösteriminde kullanılmaktadır. Ancak
üretilen nokta bulutlarındaki arazi kullanım sınıflarının tespit edilebilmesi
için 3 boyutlu sayısallaştırma işleminin yapılması gerekmektedir. Bu işlemin
zaman alıcı olması ve hedef bölgenin boyutuna göre donanım problemleri ile
karşılaşılmasından dolayı hedef objelere ait otomatik çıkarım yapılması, iş
gücü ve dökümantasyon açısından önemlidir. Gelişmekte olan makine öğrenmesi
algoritmaları sayesinde elde edilen verilerin sınıflandırılması, fotogrametrik
nokta bulutlarındaki objelerin çıkarımı için kullanılabilmektedir. Bu çalışma
kapsamında, makine öğrenmesi temelli bir sınıflandırma algoritması olan
Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısının,
açık kaynaklı bir kentsel alan veri setindeki bina çıkarım performansı
incelenerek, RO sınıflandırıcısı tarafından seçilen en etkili parametreler
incelenmiştir. Test işlemi sonucunda 0.816 Doğruluk, 0.7916 Bütünlük, 0.9021
Kalite ve 0.8702 F1-Skor’ u elde edilmiştir.