Ortofoto mozaik üretiminde dikiş çizgisi belirleme yöntemlerinin araştırılması
Investigation of seamline methods for generation orthophoto mosaic
- Tez No: 485046
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN KARABÖRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 180
Özet
Gelişen yazılım ve görüntü alım sistemleri, ortofoto üretim zamanını azaltmış, ortofoto kalitesini artırmış ve yapım maliyetini düşürmüştür. Ortofoto üretim işleminin kalitesini, dış yöneltme parametreleri ve sayısal yükseklik modelleri etkilemektedir. Mozaikleme işleminde kullanılacak dikiş çizgisinin kalitesini ise kullanılan matematiksel yöntemler etkilemektedir. Dikiş çizgisi üretiminde kullanılacak en doğru matematik yöntemi belirlemek, mozaik üretim süresini azaltacağı ve kalitesini artıracağı beklenmektedir. Bu çalışmada belirlenen test alanlarında (meskun, tarım ve orman) yer örnekleme aralığı 30 cm ve 10 cm olan ortofoto görüntüler kullanılarak nesne algılama, uyumlu saydamlaştırma, akıllı dikiş ve en yakın kamera merkezi yöntemleri ile mozaik üretimi gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, en başarılı sonuçlar meskûn alanlar için nesne algılama, tarımsal alanlar içi uyumlu saydamlaştırma ve orman alanlarında uyumlu saydamlaştırma, akıllı dikiş ile en yakın kamera merkezi yöntemleriyle elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Evolving software and image acquisition systems have reduced orthophoto production time, positively impacted product quality and reduced production costs. Quality of the orthophoto production process is influenced by the exterior orientation parameters and the digital elevation model. The seamline used in the mosaicking is also affected by the mathematical methods used. It is certain that determining the most accurate mathematical method to be used in seamline production will reduce time in mosaic production and increase product quality. In the test areas (urban area, agricultural area and forestry area) determined in this study, mosaic production with object-based recognition, adaptive feathering, smart seams method and the closest-to-camera-center methods have been realized using orthophoto images with a ground sampling distance (GSD) of 30 cm and 10 cm. As a result, the most successful results have been obtained using object-based recognition method for urban area, adaptive feathering for agricultural area and adaptive feathering, smart seams method and the closest-to-camera-center methods for forestry area.
Benzer Tezler
- Orta ölçekli digital ortofoto üretiminde doğruluk araştırması
Accuracy research in medium scale digital orthophoto production
AYHAN YAĞMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- Digital topografik haritalar ile digital ortofoto haritaların doğruluk, maliyet ve üretim zamanı açısından karşılaştırılması
Comparison of digital orthophoto maps with digital topographic maps
OKTAY EKER
- Farklı yüksekliklerden kayıt edilen sayısal hava görüntülerinden üretilen ortofotolarda doğruluk araştırması
The investigation accuracy of orthophotos generated from digital air images recorded from different heights
AYDAN YAMAN
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriAksaray ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI MURAT YILMAZ
- Effects of building collapse direction and bridge functionality on road networks following an earthquake
Bina yıkılma yönlerinin ve köprü hasarlarının deprem sonrasında yol ağlarına etkisi
BETÜL ERGÜN KONUKCU
Doktora
İngilizce
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED ŞAHİN
DOÇ. DR. HİMMET KARAMAN
- Kentsel gelişimin izlenmesi amacıyla optik insansız hava aracı görüntülerinin makine öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılması üzerine araştırma
Research on the classification of optical unmanned aerial vehicle images using machine learning algorithms for monitoring urban development
GÖKHAN SAĞLAM
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN AKÇIN