Channel detection and tracking from lidar data in complicated terrain
Karmaşık arazilerde lidar verilerini kullanarak kanal izlemesi ve tespiti
- Tez No: 726580
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU, PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Sürekli artan nüfus ve iklim değişikliği ile ilgili kuraklıklar dikkate alındığında su kaynaklarının etkin yönetimi büyük önem taşımaktadır. Drenaj ağları, akış oluşumunu anlamlı derecede kontrol eden önemli jeomorfolojik ve hidrolojik yer şekilleridir. Aktif bir uzaktan algılama tekniği olan LiDAR, algılayıcıdan dünya yüzeyindeki bir hedefe olan mesafeleri ölçmek için yakın kızılötesi lazer ışığı kullanır. Bu tez, özellikle ovalarda bulunan ve ağaç ve çalılarla kısmi olarak kaplanmış olan doğal ve insan yapımı su kanallarının otomatik tespitine yoğunlaşarak, yer şekli haritalaması için yüksek yoğunluklu LiDAR verilerinin uygulanabilirliğini araştırmaktadır. Bu tezde, 1200 m uçuş yüksekliğinde Bergama civarında elde edilen LiDAR verileri kullanılmıştır. LiDAR noktası ölçümleri üç elementten etkilenirler: zemin, yer üstü nesneler ve gürültü. İlk amacımız, zemin yüzeyini zemin üstü nesnelerden ayıklamaktır. Bu çalışmanın ilk amacı için, RANSAC tabanlı gürbüzbir strateji önerilmiştir. Algoritma, LiDAR noktalarına zemin yüzeyi modellemesi için RANSAC matematiksel modeli ile yerel uydurmada ikinci dereceden polinom fonksiyonunu kullanmaktadır. Ayrıca, temizlenmiş veriler içindeki yüzey oturtulamayan boşlukların doldurulması için, ilk aşamadan çıkan noktalara bir eğri ile aradeğerleme yöntemi olan Bézier yüzey uydurma tekrarlanarak uygulanmıştır. Bu çalışmanın ikinci amacı, karmaşık bölgelerdeki kanal ağlarını belirlemektir. Bu nedenle, birinci aşamanın Sayısal Arazi Modeli ürününüve her komşuluktaki ikinci dereceden uyum katsayılarını kullanarak eğrilik analizi uygulanmıştır. Vadi yüzey tipi ve kanal kesitlerinin geometrik özelliklerine dayalı olarak kanal hipotezleri oluşturulur. Bir kesit kanal olarak kabul edildiğinde, suyolu kesite dik olarak her iki yönde izlenerek tüm kanal çıkarılır. Tüm algoritma zor alanlarda denenmiştir ve SAM çıkarma ile kanal bulma başarı seviyeleri nicel olarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Efficient management of water resources is of great importance regarding ever increasing population and water droughts related to climate change. Drainage networks are important geomorphologic and hydrologic features which significantly control runoff generation. LiDAR which is an active remote sensing technique, uses near-infrared laser light to measure the distance from the sensor to a target on the Earth's surface. This thesis explores the applicability of high-posting-density LiDAR data for terrain mapping with a focus on automated detection of natural and manmade water channels, especially those on plains and partially covered with trees and bushes. In this thesis, LiDAR data obtained around Bergama, Turkey, with the flying height of 1200 m, is used. LiDAR point measurements are influenced by three components: bare ground, above-ground objects, and noise. Our first purpose is to extract the ground surface from the above ground objects. For the first aim of this study, a robust RANSAC based iterative strategy is proposed. The algorithm uses quadratic polynomial function in RANSAC mathematical model for local fitting to the LiDAR points as models of the ground surface. Hence, regions grow from easy locations to complicated ones. For filling the gaps in the cleaned data Bézier surface fitting, which is a spline interpolation method, is iteratively applied. The second purpose of this study is to identify channel networks in complicated regions. Hence, curvature analysis is implemented using the DTM product of first stage and quadratic fit coefficients in each neighborhood. Channel hypotheses are formed based on valley surface type and geometric properties of the channel cross sections. When a cross section is accepted as a channel, the waterway is tracked on two perpendicular directions to extract the whole channel. The overall algorithm is tested on difficult areas and the success levels of DTM extraction and channel detection are shown quantitatively.
Benzer Tezler
- Yapay açıklıklı radar görüntülerinde hareketli hedef tespiti
Moving target detection in synthetic aperture radar images
MURAT HAKAN YUSUFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KARTAL
- Multicolor fluorescence microscopy fortracking magnetic micro-agents
Başlık çevirisi yok
MERT KAYA
Doktora
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of TwentePROF. DR. SARTHAK MİSRA
- Kanal istatistiği ve parametrelerinin ortak kestirimi
Joint estimation of channel statistics and parameters
BUSE BALKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- İnsansız hava araçlarında görüntü işleme ile rota tespiti ve otonom takibi
Route detection and autonomous route tracking of unmanned aerial vehicles using image processing
KEREM KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT HACIOĞLU
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL