Lidar tekniği ile elde edilen nokta bulutların sınıflandırılması ve filtreleme algoritmalarının incelenmesi
Investigation filtering algorithms and classification of point clouds obtained from Lidar technology
- Tez No: 432022
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN SOYCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesine bağlı olarak çok gelişmiş haritalar oluşturulabilmektedir. Bu haritalardan en önemlileri arazinin topoğrafyasını detaylı bir şekilde gösteren Sayısal Yüzey Modelleri ve arazinin zeminini gösteren Sayısal Yükseklik Modelleridir. Bu haritalar 3B şehir modelleri, topoğrafik haritaların üretilmesi, hidroloji modelleme çalışmaları, yüzey analizleri, CBS uygulamaları gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Sayısal yüzey modelleri ve sayısal yükseklik modellerinin hassas şekilde üretilebilmeleri için yoğun, doğruluğu yüksek 3B nokta koordinatlarına ihtiyaç vardır. Lidar teknoloji geniş alanlara ait SYM'lerin üretilmesi için gerekli olan 3B nokta verisinin yoğun, hızlı ve doğruluğu yüksek bir şekilde elde edilmesini sağlayan ve gelişmekte olan bir teknolojidir. Ancak Lidar sistemi tarama yaptığı alandaki bütün objelerden yansıyan ışınları topladığı için nokta bulutu veri yığınında doğal ve doğal olmayan nesneler ile (bina, ağaç, araba..), zemine ait nokta verileri yer almaktadır. Birçok uygulamada kullanılan Sayısal Yükseklik Modellerinin üretilebilmesi için sadece zemin verisine ihtiyaç duyulmaktadır. Zemin verisinin ham nokta bulutu verisinden elde edilebilmesi için filtreleme işleminin yapılması gerekmektedir. Bu amaçla geliştirilmiş çok farklı algoritmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada Lidar sistemini oluşturan bileşenler, Lidar verilerini değerlendirmede kullanılan yazılımlar ve filtreleme algoritmaları ile ilgili bugüne kadar yapılmış çalışmalar detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Bu tez çalışmasında 3 farklı nokta tabanlı filtreleme algoritmasının farklı arazi yüzeylerindeki kullanım olanakları araştırılmıştır. Bunun için biri kırsla alanda diğeri yerleşim alanında olmak üzere arazi yapıları birbirinden farklı 2 yüzey seçilmiştir. Her bir yüzey için bu filtreleme algoritmalarına ait en uygun parametreler tespit edilmiştir. Filtreleme algoritmalarının performansının uygulandığı alanın büyüklüğüne bağlı olup olmadığı araştırılmıştır. Bütün bu çalışmalar Terrascan, Globel Mapper, Surfer, ALDPAT ve ArcGIS yazılımları kullanılarak yapılmış ve elde edilen sonuçlar detaylı bir şekilde analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Depending on the development of technology today can create very sophisticated maps. The most important of these maps are Digital Surface Models and Digital Elevation Models. Digital Surface Models showing the topography of the terrain in detail and Digital Elevation Models are showing th ground of the land. These maps is used in many areas such as GIS application, 3D city models, production of topographic maps, hydrological modeling operation and surface analysis. In order to produce precise DEM and DSM, we need high accuracy 3D point coordinates. Lidar is an emerging technology that enables production of high speed and accuracy of 3D point data. With this tecnology points necessary for the production DEM and DTM can be produced quickly and efficiently. This allows 3D mapping of large areas quickly and effectively. Lidar point cloud data consist of ground and non-ground points. In some applications we just need bare earth point. Filtering process are made to separate ground and non-ground points. There are many different algorithms developed for this purpose. In this study the components of the Lidar, the software used in the evaluation of Lidar data, studies carried out on filtering algorithms described in detail. In this study 3 different point-based filtering algorithm usage possibilities was investigated in different land surface. For this purpose 2 different surface topography are selected. Performance of this filtering algorithms has been investigated in detail. Optimal parameters for the filtering algorithms were determined for each surface. All this study performed using Terrascan, Global Mapper, Surfer, ALDPAT and ArcGIS software.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tekniklerini kullanarak hava lidar nokta bulutlarının sınıflandırılması
Classification of airborne lidar point clouds using deep learning
FIRAT URAY
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH VARLIK
- 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
- Nokta bulutu verilerinin yerel geoit modellerinin değerlendirilmesinde kullanılması üzerine bir inceleme
An investigation on the use of point cloud data in evaluation of local geoid models
EMRAH ÖZÖGEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR EROL
- Photogrammetry based heritage modeling with shape embedding
Tarihi yapıların fotogrametri ve gömülü biçimlerle modellenmesi
DEMİRCAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Hava GNSS verilerinin değerlendirilmesinde hassas kinematik nokta konumlama
Precise kinematical point positioning in processing aerial GNSS data
MERT GÜRTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN SOYCAN