Geri Dön

İha tabanlı 3 boyutlu nokta bulutlarında zemin üstü nokta filtreleme algoritmalarının ve sam üretme yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of the ground filtering and dtm generation algorithms on uav-based 3D point clouds

PDF İndir

  1. Tez No: 430358
  2. Yazar: ÇİĞDEM ŞERİFOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ GÜNGÖR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, İnsansız Hava Aracından (İHA) elde edilen 4 farklı yoğunluktaki (ham, düşük yoğunluklu, orta yoğunluklu ve yüksek yoğunluklu veri) nokta bulutu verileri 1 Boyutlu Progressive Morphological (PM1B), 2 Boyutlu Progressive Morphological (PM2B), Maksimum Lokal Eğim (MLS), Elevation Threshold with Expand Window (ETEW) ve Adaptive TIN (ATIN) filtreleme yöntemleri ile filtrelenmiştir. Çalışmada bu yöntemlerin performansları Tip I, Tip II, Toplam hata, Kappa İndeksi ve Ki-kare hata metriklerine göre değerlendirilmiştir. En yüksek doğruluk ile filtrelenen verinin MATLAB ortamında 16 farklı yöntem ile enterpolasyonu ile çalışma bölgesine ait Sayısal Arazi Modeli (SAM) üretilmiştir. SAM' ın üretilmesi amacıyla ortogonal (lineer, kuadratik, kübik) ve ortogonol olmayan (bi-lineer, bi-kuadratik, bi-kubik) polinomlarla entepolasyon, Shepard yöntemi, Radyal Tabanlı Fonksiyonlar (multikuadratik-dairesel dik koni, multikuadratik-dairesel paraboloid, multikuadratik-iki yapraklı dairesel hiperboloid, ters multikuadratik, gauss, kübik splayn, doğal kübik splayn, multilog) ile enterpolasyon ve Ordinary Kriging (OK) enterpolasyon yöntemleri kullanılmıştır. Üretilen SAM' ın düşey hassasiyeti arazide yapılan yersel ölçümlerle kontrol edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre İHA tabanlı nokta bulutu ile SAM üretiminin LİDAR (Light Detection and Ranging)' a alternatif olup olamayacağı irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, 1D Progressive Morphological (PM1D), 2D Progressive Morphological (PM2D), Maximum Local Slope (MLS), Elevation Threshold with Expand Window (ETEW) and Adaptive TIN (ATIN) ground filtering algorithms were used to filter the UAV-based point clouds with four different densities (raw, low-density, medium-density and high-density data). Performances of these algorithms were investigated in terms of the Type I, Type II, Total Error, Kappa Index and Chi-squared values. The DTM (Digital Terrain Model) of the study area was then generated by interpolating the most accurate filtering result in MATLAB environment by using 16 interpolation algorithms namely orthogonal (linear, quadratic, cubic) polynomial interpolation algorithms, non-ortogonal (bi-linear, bi-quadratic, bi-cubic) polynomial interpolation algorithms, Shepard, Radial-basis functions (multiquadratic-circular right cone, multiquadratic-circular paraboloid, multiquadratic-circular hyperboloid of two sheets, inverse multiquadratic, gauss, cubic spline, natural cubic spline, multilog) and ordinary kriging (OK) algorithms. Vertical accuracy of the produced DTM was examined with terrestrial measurements. It was also investigated that whether or not UAV-based point clouds can be used to generate DTMs as an alternative for LiDAR (Light Detection and Ranging) point clouds.

Geri Dön