Akıllı telefon LiDAR sensörü ile elde edilen nokta bulutlarının doğruluğunun değerlendirilmesi

Altuntaş C., Arıcan D., Yılmaz O.

Türkiye Ulusal Jeodezi Komisyonu (TUJK) XXII. Sempozyumu 2023, Trabzon, Türkiye, 29 Kasım - 01 Aralık 2023, ss.1-2

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Trabzon
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1-2
  • Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Günümüzde bilim ve teknolojide yaşanan gelişmelerle birlikte, LiDAR sensörü entegre edilen akıllı telefon/tabletlerin, farklı kapsam ve nitelikteki çalışmalar için yoğun üç boyutlu (3B) nokta bulutu ve/veya model üretimi için kullanılması mümkün hale gelmiştir. Jeomorfoloji, ekoloji, arkeoloji, mühendislik ve mimarlık başta olmak üzere beklenen doğruluk düzeyleri birbirinden farklı olan pek çok alanda 3B modellemeye duyulan ihtiyaç, görece düşük maliyetli olan sensörlerin geliştirilmesini ve elde edilen LiDAR verilerinin doğruluğunun belirlenmesini ve iyileştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu çalışmada, LiDAR sensörlerine sahip akıllı telefonlar kullanılarak farklı senaryolar altında elde edilen 3B nokta bulutlarının doğruluk değerlendirilmesinin yapılması amaçlanmıştır. Çalışma alanına yatay ve düşey düzlemlerde olmak üzere homojen olarak dağılmış yer kontrol noktaları (YKN) tesis edilmiş ve alımları gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında LiDAR sensörüne sahip akıllı telefon olarak iPhone 14 Pro kullanmış ve modellenecek nesne olarak AGA Geodimeter Model-6 ölçme aleti seçilmiştir. Akıllı telefon ile elde edilen LiDAR verisinden ham ve coğrafi referanslandırılmış olmak üzere iki farklı nokta bulutu oluşturulmuştur. Akıllı telefon verisinden üretilen nokta bulutları ile Kontrol Noktaları (KN) arasındaki koordinat ve baz uzunluğu farkları hesaplanmıştır. Model doğruluk değerlendirmesi için karşılaştırmalar M3C2 yöntemi ile yapılmıştır. Burada referans 3B nokta bulutu verisi, Hareket ile Nesne Oluşturma (Structure from Motion, SfM) yöntemine dayalı olarak akıllı telefon kamerasıyla kaydedilen görüntülerden üretilmiştir. Son olarak, oluşturulan tüm nokta bulutlarından alınan ölçüler, nesne üzerinden alınan kontrol ölçüleriyle karşılaştırılmıştır. Akıllı telefon LiDAR verilerinden üretilen nokta bulutundan hesaplanan KN’lere ait koordinat farklarının standart sapmaları yatayda 1.0 ve 1.2 cm, düşeyde 0.9 cm olarak elde edilmiştir. Ham ve coğrafi referanslandırılmış akıllı telefon nokta bulutlarından hesaplanan 24 cm ve 288 cm arasında değişen baz uzunlukları için farkların standart sapması sırasıyla 1.4 cm ve 1.5 cm olarak bulunmuştur.

With the developments in science and technology, it has become possible to use smartphones/tablets integrated with LiDAR sensors for generating dense three-dimensional (3D) point clouds and/or models for various scopes and types of work. The need for 3D modeling in many fields such as geomorphology, ecology, archaeology, engineering and architecture, with varying levels of accuracy, requires the development of relatively low-cost sensors and the determination and improvement of the accuracy of LiDAR data. This study aims to assess the accuracy of 3D point clouds obtained under different scenarios using smartphones with LiDAR sensors. Ground control points (GCPs) homogeneously distributed in horizontal and vertical planes were marked and measured in the study area. Within the scope of the study, iPhone 14 Pro was used as a smartphone with LiDAR sensor and AGA Geodimeter Model-6 surveying instrument was selected as the object to be modelled. Two different point clouds, raw and georeferenced, were generated from the LiDAR data obtained with the smartphone. The coordinate and base length differences between the point clouds generated from the smartphone data and the checkpoints (CPs) were calculated. For model accuracy assessment, comparisons were made with the M3C2 method. Here, the reference 3D point cloud data is generated from images captured with a smartphone camera based on the Structure from Motion (SfM) method. Finally, the measurements taken from all the generated point clouds are compared with the in-situ measurements of the object. The standard deviations of the coordinate differences of the CPs calculated from the point cloud generated from smartphone LiDAR data were 1.0 and 1.2 cm horizontally and 0.9 cm vertically. For base lengths ranging between 24 cm and 288 cm calculated from raw and georeferenced smartphone point clouds, the standard deviations of the differences were obtained as 1.4 cm and 1.5 cm, respectively.