Hava lidar nokta bulutu verileri filtreleme algoritmalarının geliştirilmesi ve performanslarının karşılaştırılması
Improving of airborne lidar point cloud data filtering algorithms and performance comparison
- Tez No: 434234
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH VARLIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Hava ve yersel lazer tarama tekniği son yirmi yılda mekânsal ölçmeler için tercih edilen bir ölçüm teknolojisi olmuştur. Sektördeki birçok firma hava ve yersel lazer tarama cihazlarını kullanmakta, veri toplama, işleme ve görüntüleme yazılımlarını geliştirmektedir. Yüksek kalitedeki 3 boyutlu nokta bulutu verisi Sayısal Arazi Modeli (SAM), 3 boyutlu kent modelleri, orman izleme ve yönetimi, şeritvari haritalama ve kültürel mirasların belgelenmesi gibi geniş çapta çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. LiDAR sistemlerinin maliyeti ve doğruluğu yersel ve fotogrametrik ölçüm metotlarıyla kıyaslanabilir durumdadır. Bu nedenlerden dolayı LiDAR, ölçme ve planlama uygulamaların temel bileşeni olan SAM üretilmesinde geniş çaplı olarak kullanılmaktadır. LiDAR kullanılan uygulamalarda hassas ve doğru bir SAM elde edilebilmesi amacıyla lazer sensörün kaydettiği verinin zemin noktası ya da zemine ait olmayan bir nokta mı olduğunun belirlenmesi için filtreleme gerekli bir işlemdir. Yükseklik farkının fazla ve değişken olduğu bölgelerde zemin ve obje verilerini ayırt etmek başlı başına bir problem kabul edilmektedir. Bununla beraber arazinin raster modeli hesaplanırken öncelikle zemin dışındaki objelere ait noktalar kaldırılırsa doğru SAM elde edilebilir. LiDAR'ın yaygınlaşmasıyla birlikte bu veri tiplerine ve filtreleme tekniklerine aşina olmayan kullanıcılar birçok zemin filtreleme algoritması içinden seçim yapmakta zorlanmaktadır. Genellikle arazi yüzeyinin uygun koşulları sağlaması durumunda bu filtreleme algoritmaları verimli şekilde çalışmaktadır. Bu tez çalışmasında Adaptive Triangulated Network (ATIN) ve Morfolojik temelli filtreleme algoritmaları ile tez kapsamında geliştirilen Uyarlanmış Üçgenleme Filtresi ve Enterpolasyon temelli algoritma ile oluşturulan filtreleme metotlarının performans analizi ve birbirleri ile karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Within last two decades airborne and terrestrial laser scanning systems have become ingrained survey technologies for obtain of geospatial information. A large of companies generally use airborne and terrestrial laser scanners and develop data acquisition, processing and visualization software packages. The high quality 3D point clouds produced by laser scanners are used for a wide range applications including the production of Digital Terrain Models (DTM), 3D city models, forest management and monitoring, corridor mapping and documentation of cultural heritage. Costs and accuracy of LIDAR systems can comparable to topographic and photogrammetric surveys. For those reasons, LIDAR data is being used widespread in producing DTM which is fundamental element of survey and planning applications. In almost all LIDAR applications, point filtering is an essential step to detect which LIDAR points are from the object features and which are from the ground surface. Distinguishing ground from non-ground objects can be a tough challenge in itself in regions with high elevation variability. Also, DTMs can only be produced if object points are removed primarily for creating to a raster DEM. With the widespread use of LIDAR, users who are not familiar with this data generally find it complicated to select and use from among many filtering algorithms. In general, this filtering algorithms working efficiently when land surface provides suitable conditions. In this thesis, main goal is compare and analysis of Adaptive Triangulated Network (ATIN), Morphological filter algorithms, Concerted Triangulated Filter and Kriging Interpolation Based filter method which is derived from these most-preferred filter algorithms.
Benzer Tezler
- 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
ÇİĞDEM ŞERİFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mühendislik BilimleriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ GÜNGÖR
- 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 bulutu filtreleme teknikleri ile eşyükseklik eğrisi üretimi
Contour line generation with point cloud filtering techniques
ÇAĞRI KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- Hava LiDAR nokta bulutundan köprülerin ve üst geçitlerin otomatik çıkarımı
Automatic extraction of bridges and footbridges from airborne LiDAR point cloud
MURAT ERSİN KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN ALTUNTAŞ
- 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