Hava lidar verilerinin sınıflandırılması ve orman ağaçlarına ait özniteliklerin değerlendirilmesi: İstanbul Belgrad Ormanı örneği
Estimation of forest tree types structure by using classification of airborne lidar data a case study: Istanbul, Belgrad Forest
- Tez No: 414209
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Hava lidar, arazi topografyasının belirlenmesinde, 3B kent modellerinin üretiminde ve kent planlamasında, orman alanları ölçümünde ve arazinin jeomorfolojik yapısının belirlenmesinde kullanımı giderek artan bir teknolojidir. Hava lidar sisteminde genel olarak lazer tarayıcı, global konumlama sistemi (GPS) ve inersiyal ölçme sistemi (IMU) bulunmaktadır. Gelişmiş ülkelerde 2003 yılından itibaren ormancılık alanında hava lidar çalışmaları yürütülürken Türkiye'deki ilk büyük ölçekli hava lidar çalışması Nabucco (2009-2011) projesidir. Bu çalışmada, yüksek yoğunluktaki (55nokta/m2) hava lidar verisinin sınıflandırılması ve sonrasında ormanlık alanda bulunan ağaçlara ait ağaç yüksekliği, ağaç türü gibi analizlerin yapılabilirliği araştırılmıştır. Kalibrasyonu yapılmış lidar verinin sınıflandırılması için TerraScan yazılımı ile bazı parametreler denenmiştir. İlk olarak veri karmaşası yaşanmaması açısından su sınıfı ayrı bir sınıfa atanmıştır. Çoklu yansıma bilgisi ve Axelsson algoritması prensibiyle çalışan yeryüzü noktalarını sınıflandırma adımları sayesinde veri“Amerikan Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği”(ASPRS) tarafından belirlenen altı farklı sınıfa (gürültü noktaları, yeryüzü noktaları, alçak seviye-orta seviye-yüksek seviye bitki örtüsü noktaları ve su alanı noktaları) ayrılmıştır. En zor aşamalardan biri olan yeryüzü noktaları ile karışan gürültü noktaları otomatik ve manuel araçlarla düzenlenmiştir. Son olarak ağaçlara ait bazı öznitelikler nokta bulutundan alınan kesitler sayesinde belirlenmiştir. Belirlenen altı farklı ağaç tipi çalışma alanı için yaklaşık olarak hesaplanmıştır. Aynı zamanda tarama açısının nokta bulutu verisi üzerindeki etkileri karşılaştırılmış ve ağaç sınıfına olan etkilerine ait istatistiksel sonuçlar incelenmiştir. Tüm bu incelemeler Microstation, TerraScan, Matlab ve Surfer yazılımları kullanılarak yapılmıştır. Sonuç olarak hava lidar verisinin sadece lidar sistem donanımlarına değil yazılım ve algoritmalara da bağlı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Airborne lidar is a progressively used technology for land survey applications as, 3D city planning and modeling, forest survey and geomorphologic structure determination etc. Airborne Lidar systems basically consist of laser scanners, global positioning system (GPS) and Inertial Measurement Unite (IMU). Since 2003, forestry studies are in progress in industrial countries, however in Turkey first large scale airborne lidar project is Nabucco (2009-2011). In this study, classification of high density forest (55points/m2) and the possibility to predict tree height, above ground tree species biomass and canopy cover are investigated with airborne laser scanning (ALS) data. With calibrated lidar data, some classification parameters were used on TerraScan software. First of all, to avoid confusion, water areas were removed. Through multiple echo (discrete echo) information and“ground classification”which uses Axelsson algorithm, lidar data has been separated into six classes as well as in“American Society for Photogrammetry and Remote Sensing”ASPRS classification list (low points, ground, low-medium-high vegetation, water). The most difficult step was to separate ground and low points, for this step automatic and also manual corrections were done. After all, some forest tree structure was detected with cross sections and was searched tree types of forest. 6 tree types have been calculated the numbers of trees were calculated approximately. Moreover, scan angle comparisons were done with different lidar point data and the statistical results about the tree classes were calculated. All analyses were done with Microstation, TerraScan, Matlab and Surfer software. As a result, it is concluded that airborne lidar is not only dependent on different paramaters in lidar system hardware but also software and algorithms.
Benzer Tezler
- Fotogrametri ve lıdar tekniği ile üretilen nokta bulutlarının makine öğrenmesi ile sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of point clouds generated by photogrammetry and lidar technique with machine learning
KÜBRA ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAİDE DURAN
- Hava lidar verilerinin yapa zeka yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması ve filtrelenmesi
Classification and filtering of airborne lidar data by using artificial intelligence methods
BURCU BAYASLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ŞEN
- LİDAR verileri ile SAM üretiminde farklı arazi türlerine göre performans araştırması
Performance research according to the different terrain types in SAM production with LİDAR data
NURAY BAŞ
Doktora
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN
- Hava Lidarda doğruluk araştırması ve model geliştirmesi
Accuracy research and model development with airborne Lidar
ZÜMRÜT KURTULGU
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATINÇ PIRTI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZENNURE UÇAR
- Nokta tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile LiDAR verilerinin sınıflandırılması
Classification of LiDAR data with point based classification methods
ZEHRA ERİŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NACİ YASTIKLI