İyileştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile nokta bulutlarından ağaçtaç segmentasyonu ve metriklerinin tahmini
Tree crown segmentation and estimation of metrics from pointclouds with improved local maximum method
- Tez No: 807082
- Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ KARSLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Yeryüzünde bulunan doğal ve beşerî unsurların konumsal bilgisi ve hacmi, ekonomik, ekolojik ve sosyokültürel açıdan ülkelerin yönetim politikası için büyük önem arz etmektedir. Bu unsurların kontrolü ve analizi için üç boyutlu konum bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kentsel modelleme, afet yönetimi ve ormanlık alanların kontrolü gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. Son yıllarda ortaya çıkan iklim değişikliği ve küresel ısınma gibi sorunların önlenebilmesi için kilit roldeki ağaçların, korunması ve güncel durumlarının kayıt altına alınması gerekmektedir. Ancak özellikle yoğun kapalılıktaki ağaçlık alanlarda GPS, sürekli sinyal alamadığından bu bölgelerde yersel ölçüm teknikleri ile arazi çalışması gerçekleştirmek zaman alıcı ve pahalı bir uğraştır. Ülkelerin benimsedikleri ormancılık ilkeleri gereğince ağaçların minimum insan gücü ile envanter bilgisine işlenmesi sürdürülebilir kalkınma açısından büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, nokta bulutlarından iki aşamalı olarak geliştirilmiş lokal maksimum yönteme dayalı bireysel ağaç taç segmentasyonu ve dört farklı ağaç metriğinin (ağaç boyu, taç genişliği, göğüs çapı, taç taban yüksekliği) tahmini için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri seti olarak sırasıyla Akdeniz Üniversitesi'ndeki Fıstık Çamı (Pinus pinea), Maçka'daki (Trabzon) Ladin (Picea orientalis) ve Cenevre'deki (İsviçre) Meşe (Quercus alba- L.) ile kaplı ağaçlık alanların hava LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kullanılmıştır. Önerilen akış şeması, MATLAB yazılım ortamında mevcut Kanopi Yükseklik Modelini kullanarak bireysel ağaçları tespit ettikten sonra, bitişik ağaçlarda ortaya çıkan hatalı ağaç kümelenmelerinin iyileştirilmesi için iki farklı düzlemde Bézier eğrileriyle desteklenen geliştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile alternatif bir çözümden oluşmaktadır. Elde edilen ağaç kümelerinin metrik tahmini için mevcut ve geliştirilmiş allometrik denklemler kullanılmıştır. Nesne tabanlı doğruluk analizine göre segmentasyon doğruluğu ortalama %79, ağaç merkezlerindeki konumsal hata ise ±0.785 m olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
On the Earth's surface, spatial information and volume of natural and human-made elements are importance for countries' governance policies in terms of economic, ecological, and sociocultural aspects. 3D spatial information is needed for control and analysis of these elements. LiDAR and photogrammetric point clouds are used in many applications such as urban modeling, disaster management, and monitoring forested areas. In recent years, to prevent problems like climate change and global warming, key role of trees needs to be preserved and their current status needs to be recorded. However, since GPS cannot receive a continuous signal, especially in densely forested areas, it is time-consuming and expensive to do field studies with terrestrial measurement techniques in these regions. In accordance with forestry principles adopted by countries' it is of great importance for sustainable development to process tree inventory information with minimal manpower. In this thesis study, a novel approach based on a two-stage developed local maxima method for individual tree crown segmentation from point clouds and the estimation of four different tree metrics (tree height, crown width, breast diameter, crown base height) is proposed. The study utilizes aerial LiDAR and/or photogrammetric point clouds of forested areas covered with Stone Pine (Pinus pinea) at the Mediterranean University, Larch (Picea orientalis) in Maçka, and Oak (Quercus alba- L.) in Geneva as the dataset. The proposed workflow consists of detecting individual trees using the existing Canopy Height Model in the MATLAB software and then providing an alternative solution by improving the erroneous tree clusters that occur in adjacent trees using a two-plane approach supported by Bézier Curves. Existing and improved allometric equations were used for the metric estimation of the obtained tree clusters. According to the object-based accuracy analysis, the segmentation accuracy was calculated as an average of 79%, and the positional error in tree centers was ±0.785 m.
Benzer Tezler
- A new approach in studying the engineering behavior and mechanical properties of artificial bonded soils in the laboratory
Bağlı yapay zeminlerin mühendislik ve mekanik özelliklerinin laboratuvarda incelenmesine yönelik yeni bir yaklaşım
RICHARD VALL NGANGU RICARDO
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSAFFA AYŞEN LAV
- Reconstruction of binary electrical conductivity distributions using genetic algorithms
İkili elektrik iletkenlik dağılımlarının genetik algoritmalar ile yeniden oluşturulması
ÇETİN GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK
- Çimento-kumlu killi karışımının dinamik ve statik analizi
Dynamic and static analysis of cement-sand clay mixture
SUADAD FAISAL IBRAHIM AL-ASADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Aydın Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAVEH DEHGHANIAN
- Boru ve profil geometrilerindeki Al 6061 alüminyum alaşımına mikro ark oksidasyon kaplama uygulamaları
Micro arc oxidation coating applications on Al 6061 aluminium alloy in pipe and profile geometries
FURKAN YAŞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FAİZ MUHAFFEL