Fotogrametrik görüntü tabanlı nokta bulutu üzerinden otomatik bina çıkarımı ve sayısallaştırma
Automatic building extraction and digitalization through photogrammetric image based point cloud
- Tez No: 747263
- Danışmanlar: PROF. DR. FERRUH YILMAZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bina sınırlarını yersel yöntem veya uzaktan algılama verilerinden manuel olarak belirlemek zaman alıcı ve çaba gerektiren bir işlemdir. İlgili veri kaynaklarından bina sınırı çıkarımı harita temel altlığı olması bakımından son derece önemlidir. Eşleştirme ve lazer tarama ile üretilen nokta bulutları, yoğun ve doğruluğu yüksek üç boyutlu (3B) konum bilgisi sağlamaktadır. Binaların 3B nokta bulutundan otomatik çıkarılması oldukça zor bir problemdir. Otomatik veri işleme, harita üretiminde işlem süresi, maliyet ve operatör hatasının azaltılmasına önemli ölçüde katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada, sekizdal (Octree) veri organizasyon metodu çalışma prensibi otomatize edilmek suretiyle geliştirilen ve önerilen yeni yaklaşımla (iyileştirilmiş Octree, I-Octree), fotogrametrik görüntülerden üretilen nokta bulutları ve kıyas amaçlı LiDAR nokta bulutları kullanılarak bina detayı otomatik çıkarımı ve sayısallaştırılması hedeflenmiştir. Bu hedefe ulaşmak için: (i) büyük hacimli 3B nokta bulutunun görüntülerden üretilmesi veya LiDAR nokta bulutu temin edilmesi; (ii) nokta bulutundan zemin ve zemin üstü objelerin SMRF ile ayrılması; (iii) DBSCAN algoritması ile bina objelerinin sınıflandırılması; (iv) sekizdal ve iyileştirilmiş sekizdal (I-Octree) yönteminin sınıflandırılan objelere uygulanması ile bina detaylarının çıkarılması ve (v) ABORE ile bina kenarlarının düzgünleştirilmesine odaklanılmıştır. Önerilen yaklaşım, Elazığ ve Erzurum test alanında fotogrametrik nokta bulutları, Kaliforniya test alanında ise LiDAR nokta bulutu üzerinde uygulanmıştır. Tüm test alanları için 1/1000 ve 1/5000 ölçekli hâlihazır haritalar referans verisi olarak kullanılmıştır. Tamlık (Cp), doğruluk (Cr), kalite (Q) ve F-skor (F-1) metrikleri ile obje tabanlı doğrulama yapılmıştır. Test alanlarında doğrulama sonuçları fotogrametrik nokta bulutlarında her bir metrik için maksimum %94 üzerinde iken, LiDAR nokta bulutu test alanında ise bu değer %99 üzerinde olmaktadır. Doğrulama sonucunda, önerilen yaklaşımın test alanlarında seçilen binaları yüksek doğrulukla çıkarabildiği görülmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşımla farklı yoğunluktaki nokta bulutlarından otomatik bir biçimde bina detay çıkarımı ve sayısallaştırma işleminin gerçekleştirilebileceği ortaya çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
Determining the building boundaries manually from terrestrial method or remote sensing data is time-consuming and demanding. Building boundary extraction from relevant data sources is extremely important as it is a map base. Point clouds produced by matching and laser scanning provide dense and highly accurate three-dimensional (3D) position information. Automatic extraction of buildings from the 3D point cloud is a very difficult problem. Automatic data processing contributes significantly to reducing processing time, cost and operator error in map production. In this study, it is aimed to automatically extract and digitize building details by using point clouds produced from photogrammetric images and LiDAR point clouds for comparison purposes, with the new approach (improved Octree, I-Octree) developed and proposed by automating the working principle of the Octree data organization method. To achieve this goal: (i) generating a large volume of 3D point cloud from images or providing a LiDAR point cloud; (ii) separation of ground and above ground objects from the point cloud by SMRF; (iii) classification of building objects by DBSCAN algorithm; (iv) extracting building details by applying the octagon and improved octree (I-Octree) method to classified objects; and (v) smoothing building edges with ABORE is focused. The proposed approach was applied on photogrammetric point clouds in Elazig and Erzurum test area and on LiDAR point cloud in California test area. Reference maps with scales of 1/1000 and 1/5000 were used as reference data for all test areas. Object-based validation was performed with completeness (Cp), accuracy (Cr), quality (Q) and F-score (F-1) metrics. In the test areas, the verification results are above a maximum of 94% for each metric in photogrammetric point clouds, while this value is above 99% in the LiDAR point cloud test area. As a result of the validation, it is seen that the proposed approach can extract the selected buildings in the test areas with high accuracy. As a result, it has been revealed that with the proposed approach, building detail extraction and digitization can be performed automatically from point clouds of different densities.
Benzer Tezler
- Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi
A new method for automatic point cloud registration
RAMAZAN ALPER KUÇAK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR EROL
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Photogrammetry based heritage modeling with shape embedding
Tarihi yapıların fotogrametri ve gömülü biçimlerle modellenmesi
DEMİRCAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Çok yüksek çözünürlüklü stereo uydu ve İHA görüntülerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinin doğruluğunun araştırılması
Investigation of the accuracy of digital elevation models obtained from very high resolution stereo satellite and UAV images
MEHMET DOĞRULUK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN