Geri Dön

Accuracy assessment of direct and indirect georeferencing of UAV based images

İHA tabanlı görüntülerin doğrudan veya dolaylı coğrafi referanslandırılasının doğruluklarının değerlendirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 721124
  2. Yazar: WAFA M.A. THIAB
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Fotogrametri, günümüzde sadece haritacılık alanında değil bir çok farklı alanda da başarıyla uygulanan ölçme ve değerlendirme töntemlerinden biridir. Başlangıcından bu yana büyük gelişme gösteren Fotogrametri alanında son zamanlarda insansız hava araçları ile elde edilmiş görüntülerin kullanılnası yaygınlaşmıştır. Fotogrametrinin geçmişine bakıldığında, çoğu kez gereksinim duyulan fotoğrafların insanlı hava araçlarıyla elde edildiği görülür. Sonrasında, küçük boyutlu olmaları ve kolay kullanılmaları sebebiyle insansız hava araçları bu sektöre giriş yapmıştır. Başka bir açıdan bakıldığında, insansız hava araçlarının nispeten düşük irtifada uçması operatöre yüksek zamansal ve mekânsal çözünürlüğe sahip olma şansı vermektedir. Üstelik makine görüşü alanındaki gelişmeler ve computer visionun gelişmesi ve Structure from Motion (SfM) gibi algoritmaların kullanılmasıyla modeller daha kolay bir şekilde yeniden yapılandırılabilmektedir. Temel nokta koordinatları ve sensörün odak uzaklığı, görüntü koordinat sistemi içinde yeniden oluşturulan modeli tanımlamaktan sorumlu olan iç yönlendirme elemanlarını oluştururken, pozlama anında kameranın konumu ve üç boyutlu koordinat sistemindeki dönüş açıları, modeli önceden tanımlanmış bir uzaysal referans çerçevesine göre tanımlamaktan sorumlu olan dış yönlendirme elemanlarını oluşturur. Temel olarak, İHA üzerine monte edilen GPS/IMU, dış yöneltme elemanlarının ölçülmesini sağlarken, asıl amacı ise uçuş esnasında uçağa stabilite sağlamaktır. Ölçülen veriler, yeniden oluşturulmuş modelin önceden tanımlanmış bir uzaysal referans çerçevesine etiketlenmesinde tek başına kullanılacak kadar doğru olmadığı için dolaylı coğrafi referanslama işlemini gerçekleştirmek için yer kontrol noktalarını kullanılması ihtiyacı kritik önem taşımaktadır. Son yıllarda, İHA'ya daha hassas bir GNSS alıcısı sağlayan RTK İHA olarak bilinen yeni bir konsept ortaya çıkmıştır. Konum belirleme için uygulanan yöntemler bir modelden diğerine farklılık gösterse de, genel olarak bu yöntemlerin amacı pozlama anında kameranın yüksek doğruluklu konumunu bulmaktır. Bu da teoride herhangi bir yer kontrol noktası kullanma ihtiyacını ortadan kaldırarark operatöre doğrudan yöneltme yapma imkanını sağlamaktadır. Bu çalışma, doğrudan ve dolaylı coğrafi referanslama kullanarak elde edilen konumsal doğruluğu araştırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma, yer kontrol noktalarının sayısını artırmanın konum doğruluğuna olan etkisine ve optimum yer kontrol noktası sayısının ne olması gerektiğine odaklanmıştır. Bu çalışmanın sonunda, RTK İHA'nın maliyetine değip değmeyeceği konusunda net bir fikir sahibi olunması amaçlanmaktadır. Yukarıdaki soruları cevaplamak için, Filistin'deki Tulkarem şehrinde küçük bir kentsel alanın seçildiği ve iki farklı yöntemin uygulandığı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, amatör İHA olan DJI Mavic Pro ve GNSS alıcısı ile donatılmış ve RTK fonksiyon kabiliyetine sahip DJI Phantom 4RTK olmak üzere iki farklı İHA modeli kullanılmıştır. Uygulanan senaryoya göre bir kısmı kontrol noktası, bir kısmı ise yer kontrol noktası olarak kullanılacak toplam 12 adet nokta tesis edilmiş, işaretlenmiş ve Leica CS20/GS16 kullanılarak ölçülmüştür. Bu çalışma için çeşitli senaryolar uygulanmıştır. Başlangıçta, söz konusu iki İHA aynı alan üzerinde ayrı görevleri yürütmüştür. Aynı hava ve ışık etkisine sahip olunması için görevler birbiri ardına doğrudan gerçekleştirilmiştir. İlk senaryo doğrudan coğrafi referanslamadır, diğer senaryo ise 4, 6, 8 ve 10 Yer kontrol noktasının kullanıldığı farklı yer kontrol noktaları ile dolaylı coğrafi referanslamadır. Her iki İHA'dan alınan ham veriler tüm senaryolar için aynıdır. Farklı olan veriler ise sadece kullanılan yer kontrol noktalarının sayısı ve konumudur. Tüm senaryolar Agisoft Metashape Professional programı kullanılarak işlenmiş, çıktı olarak yoğun bulut, doku modeli, DSM ve ortofoto oluşturulmuştur. Nokta düzeyinde ve piksel düzeyinde olmak üzere farklı düzeylerde doğruluk değerlendirmesi yapılmış, daha sonra doğrusal ölçüm ve hacim hesaplama tabanlı doğruluk değerlendirmesi gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, DJI Mavic Pro ile doğrudan coğrafi referanslamanın mekansal veri üretmek için yeterli olmadığı, DJI Phantom 4RTK durumunda ise sadece yatay verinin gerekli olduğu durumlarda faydalı olabileceği ve yükseklik verilerine ihtiyaç duyulduğunda, manivela kolu ve boresight kalibrasyonunu gerçekleştirmek için en az bir yer kontrol noktasının gerekli olduğu çıkarımı yapılmıştır. Yer kontrol noktalarının sayısının arttırılmasının konum hatasını azalttığı görülmüştür. Ancak doğruluk artışının çok küçük olduğu ve yer kontrol noktaları oluşturmak için gereken zaman ve çabaya değmediği de değerlendirilmiştir. Öte yandan, DJI Mavic Pro'nun durumunda, belirli sayıda yer kontrol noktasından sonra doğruluğun düştüğü fark edildi. Piksel tabanlı doğruluk değerlendirmesi için DJI Phantom 4RTK'dan 10 yer kontrol noktası ile oluşturulan DSM modeli referans yüzey olarak seçilmiştir. Referans yüzey ile diğerleri arasında hesaplanan piksel farkı, DJI phantom 4RTK yüzeylerinde 0,008 metrelik bir ortalama fark gösterilirken, DJI Mavic Pro yüzeylerinde ortalama 0.112 metrelik bir fark tespit edilmiştir. Doğrusal ölçüm doğruluğu değerlendirmesine dayalı olarak farklı yönlerde üç çizgi oluşturulmuştur. Uzunlukların gerçek değeri, iki koordinat arasındaki mesafe ölçümünden alınırken koordinatlar ise GNSS ölçümlerinden alınmıştır. Sonuç olarak, DJI Phantom 4RTK ile doğrudan coğrafi referanslamanın 0.018 metre hata verdiği, dolaylı coğrafi referanslamanın ise ortalama 0.025 metre hata verdiği, DJI Mavic Pro doğrudan coğrafi referanslamanın 0,64 m hata verdiği, dolaylı coğrafi referanslamanın ise 0.041 metrelik ortalama bir hata verdiği tespit edilmiştir. Hacim hesaplamasına göre DJI Mavic Pro ile elde edilen sonucun, DJI Phantom 4 RTK ile 10 GCP ile en doğru model tarafından elde edilen gerçek değerden yaklaşık 100 m3 farklı olduğu bulunurken, DJI Phantom 4RTK durumunda, 30 m3 civarında bir farkla çok yakın bir sonuç göstermiştir. Genel olarak, her iki İHA'dan elde edilen her iki sonuç da, bu tür bir ölçümdeki hata aralığının yüksek olmaması nedeniyle kabul edilebilir olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, yapılan doğruluk değerlendirmelerine dayanarak ve sahada tek bir yer kontrol noktası kurmak için gereken zaman ve çaba göz önünde bulundurulduğunda, DJI Phantom 4RTK'nın uygun çözüm olduğu ve daha doğru yükseklik verisi gerektiğinde DJI Mavic Pro'da olduğu gibi dört yer kontrol noktası gerektiği ve DJI Phantom 4RTK tarafından elde edilen sonuca yaklaşabilmek içinde yer control noktası sayısının ise en az sekiz yer kontrol noktası gerektiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Photogrammetry is one of the filed that can host UAV within it, if there is a need to look back to the past of photogrammetry it is noticed that it has started with a manned aircraft with metric cameras onboard, later on, UAV has been enrolled in this sector, the small size of it and easy use of the UAV were the main reasons that helped in this integration, from another perspective and for the reasons mentioned before and the fact that UAV fly on a relatively low altitude gives the operator the chance to have a high spatial and temporal resolution. moreover, with the development of computer vision and the use of algorithms such as structure from motion the models are somehow easily reconstructed. The principle point coordinates and the focal length of the sensor form the interior orientation elements which are responsible for defining the reconstructed model within the image coordinate system, while the location of the camera during the moment of exposure and the rotation angles in a three-dimensional coordinate system forms the exterior orientation elements which are responsible for defining the model with respect to a predefined spatial reference frame. Basically, the GPS/IMU mounted on the UAV is responsible for measuring the exterior orientation elements, however, the main purpose of the GPS/IMU is to give stability for the aircraft in the air that's why the measured data is not accurate enough to be used alone in tagging the reconstructed model to a predefined spatial reference frame, from this point the need for using ground control points is vital to perform indirect georeferencing process. During the last years, a new concept has come out which is RTK UAV which provides the UAV with a more precise GNSS receiver, the method applied for position determination can be different from one model to another but in general, they aim to provide a highly accurate position of the camera during the moment of exposure, which in theory eliminate the need for using any ground control points and allows the operator to conduct direct georeferencing. This study aims to investigate the obtained positional accuracy by using direct georeferencing and the accuracy obtained by using indirect georeferencing, moreover, the study is focused on the impact of increasing the number of ground control points and what should be the optimal number of ground control points, at the end of this study there should be a clear idea about if the RTK UAV does worth its cost or not? To answer the questions above, a methodology has been designed where a small urban area in Tulkarem city in Palestine has been selected, two different UAV models were selected where the first one is an amateur UAV which is DJI Mavic Pro and the second UAV is DJI Phantom 4RTK which is equipped with a GNSS receiver and have an RTK function ability. a total of 12 points has been marked, established, and measured by Leica CS20/GS16, where these 12 points some of them will be used as checkpoints and others will be used as ground control points according to the applied scenario. For this study several scenarios are applied, at the beginning, the two mentioned UAVs conducted separate missions over the same area, the missions are conducted one after the other directly to ensure to have the same weather and light effect, the first scenario is direct georeferencing, the other scenarios are by using indirect georeferencing but with different ground control points where 4, 6, 8 and 10 Ground control points were used in each scenario for both UAVs. The raw data which are the aerial images from both UAVs is the same for all the scenarios what is different is only the number and location of ground control points used in each one, all the scenarios were processed using Agisoft Metashape Professional, as an outputs dense cloud, textured model, DSM and orthophoto were created. The accuracy assessment was conducted on different levels, point level and pixel level, later on, linear measurement and volume computation-based accuracy assessment is conducted. As a result, it has been found that direct georeferencing with the DJI Mavic Pro is not valid at all for producing spatial data, whereas in the case of DJI Phantom 4RTK it can be useful where horizontal data is only needed when the elevation data is needed, at least one ground control point is needed to perform lever arm and boresight calibration. It is noticed that increasing the number of ground control points decreases the error in the position but it can be noticed that the increment of accuracy become very small and doesn't worth the time and effort needed to establish ground control points on the other hand, in the case of the DJI Mavic Pro its noticed that after a certain number of ground control points the accuracy decreased. For the pixel-based accuracy assessment, the DSM model created from the DJI Phantom 4RTK with 10 ground control points has been chosen as a reference surface, pixel difference where calculated between the reference surface and the others, an average difference of 0.008 meters shown in the DJI phantom 4RTK surfaces where an average difference of 0.112 meters founded in the DJI Mavic Pro surfaces. Based on the linear measurement accuracy assessment three lines in different directions has been created, the true value of lengths was taken from the distance measurement between two coordinates, the coordinates were taken from the GNSS measurements, as a result, it has been found that the DJI Phantom 4RTK direct georeferencing gave an error of 0.018 meter where indirect georeferencing gives an average error of 0.025 meters whereas the DJI Mavic Pro direct georeferencing gave an error of 0.64 m whereas in indirect georeferencing gave an average error of 0.041 meters. Based on the volume computation it has been found that the result obtained by the DJI Mavic Pro is around 100 m3 different than the true value which is obtained by the most accurate model which is the one by DJI Phantom 4 RTK with 10 GCP while as in the case of the DJI Phantom 4RTK shows a very close result with a difference around 30 m3. In general, both results from both UAVs consider acceptable since the error interval in this type of measurement is large. In this study and based on the accuracy assessments that have been done and by considering the time and effort needed in the field to set up one ground control point, It has been found that the DJI Phantom 4RTK is one(x=0.011,y=0.052,z=0.057), and in case more accurate elevation data is needed, four GCP is needed (x=0.013,y=0.013,z=0.029), as for the DJI Mavic Pro and to reach an accuracy somehow close to the one obtained by the DJI Phantom 4RTK, eight ground control points is required (x=0.52,y=0.026,z=0.086).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    259986

    Hatay yöresinde çizgili sırtlan (Hyaena hyaena L.) ekolojisi üzerine araştırmalar

    Investigations on the ecology of the striped hyaena (Hyaena hyaena L.) in Hatay district

    İSMET CEYHUN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyoistatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK İNAÇ

  2. Tez No

    414360

    Güncel arazi örtüsü/kullanım haritalarının doğrudan ve dolaylı yaklaşımlar ile üretilmesi

    Generation of current land cover/use maps using direct and indirect approaches

    GÜLŞAH ALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SERTEL

  3. Tez No

    269560

    Soundness assessment of historic structural timber by the use of non-destructive methods

    Tarihi ahşap taşıyıcı yapı elemanlarının dayanıklılık durumlarının tahribatsız yöntemlerle değerlendirilmesi

    AYŞENUR KANDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Bölümü

    PROF. DR. EMİNE N. CANER SALTIK

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE TAVUKÇUOĞLU

  4. Tez No

    879686

    Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data

    Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları

    İSMAİL BİLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  5. Tez No

    496401

    Kalitatif çapraz etki analizinde etkileşimi ve belirsizliği dikkate alan yeni bir yaklaşım

    A new approach to qualitative cross impact analysis considering the interaction effects and uncertainty

    ÇİĞDEM KADAİFÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. UMUT ASAN

Geri Dön