Nesne Tabanlı Segmentasyon Yöntemi ile LiDAR Verilerinden Obje Çıkarımı
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EDA SOYLU SENGÖR
Danışman: Naci Yastıklı
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kentsel alanların yönetiminde ve karar verme aşamasında coğrafi bilgi sitemleri oldukça önemli yer tutar. Coğrafi bilgi sistemlerini oluşturan mekânsal verilerin üretimi ise verinin yoğunluğuna göre değişmekle birlikte genellikle uzun zaman ve yüksek maliyet gerektirir. Kent yönetimi ve kentsel projeler için doğru, güncel ve hızlı mekânsal veri ihtiyacı çeşitli yöntemlerle karşılanmaktadır. Günümüzde bu verilere mümkün olduğunca hızlı ulaşmak için verilerin otomatik olarak çıkarılması üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada da havadan lazer tarama sistemi olan LiDAR (Light Detection and Ranging) ile elde edilen nokta bulutu ve ortofoto görüntüsünü kullanarak nesnelerin otomatik çıkarımı üzerine iki adet uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamalarda nesne tabanlı segmentasyon ve sonrasında sınıflandırma yapılmıştır. Uygulamalardan birinde sadece LiDAR nokta bulutu kullanılmış, diğerinde ise LiDAR nokta bulutu ile ortofoto görüntünün birlikte kullanıldığı bir yaklaşımla nesnelerin çıkarımı araştırılmıştır. Uygulama sonuçları için doğruluk analizi yapılmış ve doğrulukları karşılaştırılmıştır. Yurtiçi ve yurtdışında bu konuda kullanılan yöntemler ve yapılan araştırmalar incelenerek çalışmada yer verilmiştir. Çalışma, e-Cognition Developer 9.1 masaüstü yazılımı kullanılarak İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin 2013 yılı içinde farklı zamanlarda elde ettiği ortofoto ve LiDAR nokta bulutu verileri ile yapılmış ve uygulamalarda bina, yeşil alan, zemin, yol, gölge gibi sınıflar ortaya çıkmıştır. Sayısal Yüzey Modeli (YM), Sayısal Yükseklik Modeli (SYM), yoğunluk bilgisi gibi yardımcı veriler de sınıflandırma işlemleri için kullanılmıştır. Farklı sınıflara ait çıkarılan nesnelerin sınıf doğruluğunu araştırmak üzere gerçekleştirilen doğruluk analizlerinde her bir sınıfa ait objeler ayrı değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda LiDAR ve yardımcı verilerle yapılan obje çıkarımında kullanılan yöntemlere bağlı olarak karşılaşılan sorunlar tespit edilmiş ve çalışma içerisinde sunulmuştur.