Accuracy analysis and evaluation of UAS photogrammetry and structure from motion in engineering surveying
Mühendislik ölçmelerinde İHA fotogrametrisi ve SFM'nın doğruluk analizi ve değerlendirilmesi
- Tez No: 619377
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: İHA Fotogrametrisi, Hareket ile nesne oluşturma (SfM), SfM-MVS, Dijital yükseklik modeli, Yersel lazer tarama, Fotogrametri, Haritalama, Jeodezi, Sayısal yükseklik modelleri, Uzaktan algılama, İnsansız hava aracı, UAS Photogrammetry, Structure from motion (SfM), Digital elevation model, UAV, Terrestrial laser scanning, Photogrammetry, Mapping, Geodesy, Digital elevation models, Remote sensing, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Daha az maliyet ve çaba ile detaylı topografik haritalama, her zaman bilimsel ilgilinin gelişmekte olan alanlarından biri olmuştur. İnsansız Hava Araçları (İHA) ve hareket ile nesne oluşturma (SfM) ile çok görüşlü stereo fotogrametri (MVS) kullanan görüntü tabanlı uzaktan algılama yöntemleri, harita mühendisliği alanındaki son otomasyon ve ilerlemelerdir. Bu araştırmanın amacı, konvansiyonel haritalama metodlarına hızlı ve düşük maliyetli bir alternatif olarak, İHA tabanlı SfM-MVS'nin doğruluğunu değerlendirilmesidir. Bu amaçla, dikey görüntüler elde etmek için, sabit kanatlı İHA kullanılarak 100 m ve 170 m yüksekliklerde iki uçuş yapılmıştır. Eğik görüntüler elde etmek için döner kanatlı İHA kullanılarak 16 m'de bir uçuş gerçekleştirilmiştir. İHA-SfM ürünlerini doğrulamak için Gerçek Zamanlı Kinematik Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (RTK GNSS), yersel lazer tarayıcı, ve total station kullanılarak alan ölçümleri yapılmıştır. Toplanan görüntüler üç adet SfM yazılım paketi kullanılarak işlenmiştir. SfM-MVS iş akışı uygulanarak 22 fotogrametrik proje işlenmiştir. Sonuç olarak, nokta bulutları, üçgen 3B modeller, Sayısal Yüzey Modelleri (SYM), Sayısal Arazi Modelleri (SAM) ve ortogörüntüler oluşturulmuştur. Son olarak, mutlak ve bağıl doğruluk değerlendirmeleri yapılmıştır. 16 m, 100 m ve 170 m yükseklikteki İHA görüntülerinden elde edilen ortogörüntülerin ve SYM'lerin mekansal çözünürlüğü sırasıyla 0.005 m, 0.025 m ve 0.04 m'dir. En yüksek yatay ve dikey doğruluk değerleri (RMSE [Root Mean Square Error]) sırasıyla 0.025 m ve 0.02 m olan 16 m yüksekliğindeki eğik görüntülerden elde edilen sonuçlardan elde edilmiştir. 100 m ve 170 m yükseklikteki nadir görüntülerden, sırasıyla 0.03 m'lik RMSEXY ve 0.04 ve 0.06 m'lik RMSEZ elde edilmiştir. 16 m ve 100 m yükseklikteki görüntülerden oluşturulan ortogörüntülerin ve SYM'lerin elde edilen doğrulukları, inşaat mühendisliği projeleri de dahil olmak üzere, arazi analizi gerektiren pek çok uygulama için yeterlidir.
Özet (Çeviri)
Highly detailed topographic mapping at minimal cost and effort has always been one of the developing areas of scientific interest. Image-based remote sensing solutions using Unmanned Aerial Systems (UAS) and Structure from Motion (SfM) with Multi-View Stereo (MVS) photogrammetry are the latest automation and advancement in surveying engineering. The aim of this research was to evaluate the accuracy of UAS SfM-MVS as a rapid and low-cost alternative to conventional survey methods. For this purpose, two flights at 100 and 170 m heights Above Ground Level (AGL) for nadir and one flight at 16 m AGL for oblique image acquisition were conducted using fixed-wing and rotary-wing UAS equipped with non-metric cameras. For validating the UAS-SfM products, field measurements were performed using Real-Time Kinematic Global Navigation Satellite System (RTK GNSS), terrestrial laser scanner, and total station. The collected images were processed using three SfM software packages. By applying the SfM-MVS workflow, 22 photogrammetric projects were processed, and as a result, point clouds, triangulated 3D models, Digital Surface Models (DSMs), Digital Terrain Models (DTMs), and orthomosaics were generated. Finally, absolute and relative accuracy assessments were performed. The spatial resolution of orthomosaics and DSMs derived from the UAS images of 16, 100, and 170 m AGL, was 0.005, 0.025, and 0.04 m, respectively. The highest accuracy was obtained from the results derived from 16 m AGL oblique images, which the horizontal and vertical RMSE values were 0.025 and 0.02 m, respectively. From the nadir images of 100 and 170 m AGL, RMSEXY of 0.03 m and RMSEZ of 0.04 and 0.06 m were achieved, respectively. The achieved accuracies of orthomosaics and DSMs reconstructed from 16, and 100 m AGL images are sufficient for most applications requiring terrain analysis, including civil engineering projects.
Benzer Tezler
- Tusaga-aktif istasyonlarına ait GNSS zaman serilerinin derin öğrenme tabanlı yöntemlerle analizi ve kestirimi
Analysis and prediction of GNSS time series from CORS-TR stations via deep learning-based methods
MEHMET EMİN TABAR
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN
- Identification of tea plantation areas using Google cloud based random forest and deep learning
Google bulut servise dayalı rastgele orman ve derin öğrenme ile çay tarım alanlarının belirlenmesi
BERKAY ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Türkiye için yapı bilgi modelleri hazırlık göstergesinin ölçülmesi: Mekansal verilerin rolü
Measuring building information modelling readiness index for Turkey: The role of spatial information
CEM KUMOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Deprem sonrasında binaların hasar tespitinde kullanılan yapay öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of machine learning algorithms used in post-earthquake building damage assessment
SERHAT MÜRSEL KÖROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY