Nokta Tabanlı Sınıflandırma Yöntemleri ile LiDAR Verilerinin Sınıflandırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Zehra Erişir
Danışman: Naci Yastıklı
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hava LiDAR verileri nokta yoğunluğu ve doğruluğunun artması ile birlikte, günümüzde obje çıkarımı, 3 boyutlu modelleme, değişim belirleme, haritaların revize edilmesi gibi birçok uygulamada sıklıkla kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda ilk işlem adımı olarak LiDAR nokta bulutu sınıflandırılmalıdır. Yüksek doğruluklu sonuçlar elde edebilmek için LiDAR nokta bulutunun doğru bir şekilde sınıflandırılmasına ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, ham LiDAR nokta bulutu verisinin otomatik nokta tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile sınıflandırılması olanakları araştırılmıştır. Bu amaçla, LiDAR nokta bulutunun sınıflandırılması için mevcut olan yöntemler incelenmiş ve ulusal ve uluslararası alanda yapılan ilgili araştırmalar özetlenmiştir. Yoğunluk, çoklu yansıma gibi farklı özelliklere sahip LiDAR verisinin doğru bir şekilde otomatik olarak sınıflandırılması uygulamalarında ortaya çıkan sorunlar analiz edilmiştir. Bununla birlikte, LiDAR nokta bulutunun düzenli gride dönüştürülüp sınıflandırılmasına dayanan sınıflandırma yaklaşımında karşılaşılan sorunlar incelenmiştir. Bu çalışmada, düzenli grid yapıdaki verilerle sınıflandırmada yaşanan problemlerin elimine edilmesi için LiDAR nokta bulutunun nokta tabanlı sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılması önerilmiştir. LiDAR verisinin özelliklerine bağlı olarak yaşanabilecek sorunlara (sınıf karışımı vb.) çözüm üretilmesi amacıyla, hiyerarşik kurallar bütününden oluşan otomatik nokta tabanlı sınıflandırma yaklaşımı oluşturulmuştur. Kurallara ilişkin parametre analizleri gerçekleştirilmiş ve farklı hiyerarşiye sahip iki nokta tabanlı sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşımların performanslarının test edilmesi amacıyla nokta tabanlı sınıflandırma uygulamalarında kullanılan Standart Yaklaşım için de hiyerarşik kurallar bütünü oluşturulmuştur. Önerilen sınıflandırma yaklaşımları kullanılarak İstanbul, Zekeriyaköy' de farklı üç test alanına ait nokta bulutu sınıflandırılmış ve üç temel sınıf (zemin, bina, bitki örtüsü) elde edilmiştir. Test Alanı 1 (seyrek yerleşim alanı) ve Test Alanı 2 (kentsel alan)' de önerilen yaklaşımlarla gerçekleştirilen nokta tabanlı sınıflandırma için doğruluk analizleri yapılmıştır. Test Alanı 1' de Standart Yaklaşım' ın genel sınıflandırma doğruluğu %54 iken, Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2' nin genel sınıflandırma doğruluğu % 80 olarak hesaplanmıştır. Test Alanı 2' de ise Standart Yaklaşım' ın genel doğruluğu %59 iken önerilen her iki yaklaşım için de genel doğruluk %83 olarak hesaplanmıştır. Standart Yaklaşım ile seyrek yerleşim alanı, kentsel alan ve ormanlık alanda zemin noktaları büyük oranda bitki örtüsü olarak sınıflandırılmıştır. Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2 kullanılarak seyrek yerleşim alanı, kentsel alan ve ormanlık alanda elde edilen sınıflandırma sonuçları birbirine oldukça yakındır. Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2 ile sınıflandırılmış nokta bulutunda, Standart Yaklaşım' da karşılaşılan zemin sınıfına ait noktaların bitki örtüsü sınıfına atanması, bina çatılarındaki bitki örtüsü sınıfına atanmış noktalar ve bina köşelerinde bazı noktaların bitki örtüsü sınıfına atanması gibi sorunlarda büyük oranda iyileştirmeler elde edilmiştir. Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2 ile sınıflandırılan nokta bulutunun 3 boyutlu bina modelleme uygulamalarında kullanılabilirliğinin test edilmesi amacıyla Test Alanı 2' de bulunan binaların 3 boyutlu modelleri üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar, 3B bina modellerinin başarılı bir şekilde üretildiğini göstermiştir. Test alanlarında gerçekleştirilen nokta tabanlı sınıflandırmanın doğruluk analizi sonuçları ve üretilen 3 boyutlu bina modelleri, bu tez çalışması kapsamındaki araştırma hedeflerinin başarıyla gerçekleştirildiğini ortaya koymaktadır.