Geri Dön

Kentsel LİDAR nokta bulutunun CSF algoritması ile doğruluk analizi

Accuracy analysis of urban LİDAR point cloud with CSF algorithm

  1. Tez No: 857675
  2. Yazar: BERKAN SARITAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GORDANA KAPLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 189

Özet

Günümüzde kullanımı oldukça fazla olan uzaktan algılama teknolojilerinden olan LİDAR teknolojisi ile veri elde etme sayesinde oldukça hızlı ve güvenilir bir veri toplama aracı olarak karşımıza çıkmaktadır. Tez çalışmamızda açık kaynak kodlu CloudCompare yazılımı içerisinde yer alan kumaş simülasyon filtresi (CSF) algoritması kullanılarak kentsel özellik taşıyan bir LİDAR nokta bulutunun filtrelenmesi ile sayısal arazi modelinin oluşturulması amaçlanmaktadır. Manuel müdahaleler ile gürültü noktalarının temizlenmesinin ardından CSF algoritmasında farklı örtü değerleri (0.1, 0.5, 1, 2 ve 5) girdi verisi olarak kullanılarak sayısal arazi modelinin oluşturulması incelenmektedir. Manuel müdahaleler ile bilgisayar ortamında oluşturulan referans model ile CSF algoritmasının kullanılması ile elde edilen modeller arasındaki hacim eşitsizliğinin hesaplanması sayesinde filtreleme işlemlerinde hangi örtü değerinin gerçeğe daha yakın sonuç verdiğinin belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Sonuç verileri incelendiğinde 0.5'lik örtü değerinin tercih edilmesi ile en doğru modelin üretildiğini gösterirken 5'lik örtü değerinin girdi verisi olarak seçilmesi sonucu ortaya çıkan model ile referans model arasındaki en büyük farkın oluştuğu gözlemlenmektedir. Yapılan incelemeler sonucunda elde edilen en doğru modelde dahi filtreleme işlemlerine manuel olarak müdahalelerin gerektiği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Thanks to the use of LIDAR technology, which is one of the remote sensing technologies that are used quite a lot today, it comes across as a very fast and reliable data collection tool. In our thesis, the aim of creating a numerical terrain model by filtering an urban LIDAR point cloud using the Cloth Simulation Filter (CSF) algorithm contained in the open source CloudCompare software is to create a digital terrain model. After cleaning the noise points with manual interventions, the creation of a numerical terrain model is studied by using different cover values (0.1, 0.5, 1, 2 and 5) as input data in the CSF algorithm. By calculating the volume disparity between the reference model created in a computer environment with manual interventions and the models obtained using the CSF algorithm, it allows determining which cover value gives a closer to the truth result in Deceleration operations. When the result data are examined, it is observed that the biggest difference between the model and the reference model is formed as a result of choosing the cover value of 0.5 and Deciphering the most accurate model, while choosing the cover value of 5 as input data. Even in the most accurate model obtained as a result of the examinations, it is seen that manual filtering operations require interventions.

Benzer Tezler

  1. Nokta tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile LiDAR verilerinin sınıflandırılması

    Classification of LiDAR data with point based classification methods

    ZEHRA ERİŞİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NACİ YASTIKLI

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. 3D simultaneous localization and mapping methods in outdoor and large-scale environments for autonomous robot navigation

    Otonom robot navigasyonu için dış ve geniş-ölçekli ortamlarda 3D eş zamanlı konumlama ve haritalama yöntemleri

    CİHAN ULAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. LİDAR verileri ile desteklenmiş ortofoto görüntülerinden bina tespiti performans değerlendirmesi

    Building detection performance evaluation of orthophoto images supported by LIDAR data

    VURAL GERİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriKocaeli Üniversitesi

    Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU ERENER