Geri Dön

Yüksek çözünürlüklü görüntülerden otomatik bina çıkarımı

Automatic building extraction from high resolution images

  1. Tez No: 787684
  2. Yazar: HÜSEYİN ÇOBANOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Mekânsal verinin 3 boyutlu gösterimi, modellenmesi ve analizi; savunma, şehir planlama, imar, kadastro, artırılmış gerçeklik ve akıllı şehir projeleri vb. alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda gerçekleştirilen uygulamalarda veri üretiminin ana basamaklarından biri bina detaylarının otomatik çıkarımı işlemidir. İnsansız Hava Araçları (İHA) tarafından elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntülerden üretilen nokta bulutu, ortofoto görüntü ve sayısal yüzey modelleri (SYM), bina detaylarının çıkarılmasında ve modellenmesinde kullanılır. Ortofoto görüntü üzerinden bina detaylarının elle sayısallaştırılması işlemi zamansal maliyet bakımından üretim sürecinin önemli bir kısmını kapsadığı için otomatik olarak çıkartılması üretim sürecini büyük oranda kısaltacaktır. Bu çalışmada bina detayları; Datça, Muğla'da yerden 300 metre yükseklikte mini İHA ile gerçekleştirilen uçuştan elde edilen, yüksek çözünürlüklü görüntülerden üretilen ortofoto ve SYM verilerine, Python programlama dilinde geliştirilen sınıflandırma tekniği, kenar çıkartma algoritmaları ve bunlara bağlı kural setleri uygulanarak geliştirilen piksel puanlama görüntüsü kullanılarak otomatik olarak çıkartılmıştır. Bu kapsamda bina yoğunluğu, şekil ve doku farklılığı, yükseklik, yeşil alanların durumu gibi farklı kriterlere göre 10 adet test alanında doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Bahse konu bu doğruluk analizleri sonucunda test alanlarında yer alan 333 adet binadan 331 tanesi tespit edilmiş ve genelinde %90,61 kesinlik, %94,44 duyarlılık ve %92,63 F1 puan elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The 3D representation, modeling and analysis of the spatial data; are frequently used in the fields of defense, city planning, zoning, cadastre, augmented reality and smart city projects. One of the main steps of data generation in applications carried out in this context is the extracting of the building details. The point cloud, orthophoto image and digital surface model (DSM) produced by image processing from the high resolution images obtained by Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are used for the extraction and modelling of the building details. Since the manual digitization of the building details over the orthophoto image covers a significant part of the production time in terms of temporal cost, its automatic removal will greatly shorten the production time. In the literature, successful studies have been obtained using object-based classification for automatic detail extraction. In this study, the building details are automatically extracted from the orthophoto and DSM data produced from high resolution images obtained by a flight carried out by a mini-UAV at 300 meters altitude in Datça, Muğla applying the pixel scoring image and edge extraction algorithms developed in the python programming language. In this context, accuracy analyzes were carried out in 10 test areas determined according to different criteria such as building density, the difference in shape and texture, height, and condition of green areas. As a result of these accuracy analyzes, 331 of 333 buildings in the test areas were identified and overall 90.61% accuracy, 94.44% sensitivity and 92.63% F1 score were obtained.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme

    Developing a deep learning-based land use and land cover mapping model using remote sensing data

    ŞAZİYE ÖZGE ATİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

  2. Uzaktan algılanmış görüntülerden yeni bir derin öğrenme mimarisi ile bina çıkarımı

    Building extraction from remotely sensed images with a novel deep learning architecture

    FERİDE SEÇİL YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİ KARSLI

  3. Uzaktan algılanmış görüntülerden faydalanılarak obje-tabanlı sınıflandırma yöntemi ile kent merkezlerindeki detayların çıkarımı

    Extracti̇on of detai̇ls i̇n the ci̇ty center benefi̇ti̇ng from remote sensi̇ng i̇mages usi̇ng by object-based classi̇fi̇cati̇on method

    BURHAN BAHA BİLGİLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriAksaray Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK REİS

  4. İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti

    Automatic road detection from data taken by unmanned aerial vehicles

    ABDURAHMAN YASİN YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT UYSAL

  5. Automatic reconstruction of photorealistic 3-D building models from satellite and ground-level images

    Fotogerçekçi 3-B bina modellerinin uydu ve yer seviyesi görüntülerinden otomatik olarak geriçatılımı

    EMRE SÜMER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bölümü

    PROF. DR. VOLKAN ATALAY

    DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER