Dijital hava fotoğrafları kullanarak ağaç tespiti ve taç boyutlarının belirlenmesi
Detection of trees and crown sizes using digital aerial images
- Tez No: 649859
- Danışmanlar: PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Günümüzde uzaktan algılama sistemleriyle yüksek mekansal ve spektral çözünürlüklü görüntüler elde edilebilmektedir. Bir uzaktan algılama platformu olan insansız hava araçları ormancılık, tarımsal üretim, inşaat ve enerji gibi birçok alanda fotogrametrik değerlendirme ve analiz işlemlerinde kullanılmaktadır. Tez kapsamında insansız hava aracından elde edilen multispektral dijital hava fotoğrafları kullanılarak ortofoto üretilmiştir. Tez çalışması için iki adet test sahası belirlenmiştir. Vejetasyon indeksleri, Otsu eşikleme metodu, k-ortalama kümeleme metodu ve HSV dönüşümlerinden faydalanarak taçların zemin ve diğer objelerden ayrılarak otomatik olarak segmente edilmiştir. Lokal maksimum filtrelemesiyle ağaç yükseklikleri yarı otomatik olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen ağaçların sayısı ve taç büyüklükleri tez kapsamında geliştirilen yazılımla otomatik olarak hesaplanmıştır.Izgara deseninde dikili ağaçların vejetasyon indekslerinden taç büyüklüklerinin elde edilmesinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Çalışma kapsamında birinci alanda vejetasyon indeksleri kullanılarak taç belirleme %91 doğruluk oranı, geliştirilen yazılımla ağaç sayısı %99 oranında doğrulukla tespit edilmiştir. İkinci alanın vejetasyon oranlarıyla taç belirleme yöntemi %97 doğruluk oranı, ağaç sayısı tespitinde taçların birbirinden izole edilerek sayımının yapılması sonucunda %98 oranında doğruluk elde edilmiştir. Lokal maksimum tespitiyle ağaç yüksekliklerinin belirlenmesi işleminde %94 oranında korelasyon doğrulukla kullanılabilir yöntem olduğunu göstermektedir. Dijital hava fotoğrafları kullanımıyla oluşturulan ortofotolardan otomatik yöntemlerle ağaç tespiti yapılması konusunda vejetasyon indeksleri kullanılarak geliştirilen yazılımın ağaç taç boyutu belirlemede ve sayımında yüksek doğruluklu sonuçlar vermektedir. Tezde insansız hava araçlarıyla elde edilen ürünlerin orman parametreleri çıkarımında etkili ve maliyet açısından kullanıcı dostu yöntem olduğu gösterilmiştir. Otomatik yöntemlerle ağaçların bilgilerinin elde edilmesi, ilerleyen yıllarda elde edilecek yeni görüntülerden kullanımı efektif bir çözüm olacaktır.
Özet (Çeviri)
Today, high spatial and spectral resolution images can be obtained with remote sensing systems. Unmanned aerial vehicles, a remote sensing platform, are used in photogrammetric evaluation and analysis processes in many fields such as forestry, agricultural production, construction and energy. Within the scope of the thesis, orthophoto was produced using multispectral digital aerial photographs obtained from unmanned aerial vehicle. Two test fields were determined for the thesis study. Vegetation indices are segmented automatically by taking advantage of the Otsu thresholding method, k-mean clustering method and HSV transformations, separated from the ground and other objects. Tree heights are determined semi-automatically with local maximum filtering. The number and crown sizes of the detected trees were calculated automatically with the software developed under the thesis. Successful results were obtained in obtaining crown sizes from the vegetation indices of trees planted in the grid pattern. Crown determination by using vegetation indices in the first area was determined with 91% accuracy and the number of trees with the software developed was determined with 99% accuracy. The method of crown determination with the vegetation rates of the second area is 97% accuracy, and the number of trees is isolated and the counting of the crowns is 98% accuracy. It shows that 94% correlation accuracy can be used in determining tree heights with local maximum determination. The software developed by using vegetation indices for automatic tree detection from orthophotos created by using digital aerial photographs gives high accuracy results in determining and counting tree crown size. In the thesis, it has been shown that the products obtained by unmanned aerial vehicles are effective and cost-effective in extracting forest parameters. It will be an effective solution to obtain information of trees by automated methods and use them from new images to be obtained in the following years.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Vehicle detection in urban areas from unmanned aerial vehicle images
MÜSLÜM ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Bina rölevesi kapsamında yersel lazer tarama ve insansız hava araçları yardımıyla üretilen verilerin doğruluk analizi
Accuracy analysis of data produced by terresterial laser scanner and unmanned aerial vehicle in building relief scope
HACI TEVFİK ÇAŞKURLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
- Hava fotoğrafları ve sentinel-2 görüntüleri yardımıyla bazı meşcere bileşenlerinin tahmin edilmesi
Estimation of some stand parameters using aerial photographs and sentinel-2 images
BAYRAM ÇİL
Doktora
Türkçe
2023
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UZAY KARAHALİL
- Orman amenajman planlamasında gerekli bilişimin sağlanması için uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi tekniklerinden yararlanılması
Establishing spatial data base for forest management planning using remote sensing and geographic information systems
GÜNAY ÇAKIR
Doktora
Türkçe
2006
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN KÖSE
- İHA ve yersel lazer tarama verilerinin 3B füzyonu ile sanal gerçeklik performans artırımı
Virtual reality performance enhancement with 3D fusion of UAV and terrestrial laser scanning data
MUHAMMED MADAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT GÜNEŞ SEFERCİK