Görüntü iyileştirme destekli sualtı fotogrametrisi ile yapay resiflerde zamansal değişimlerin ve çevresel faktörlerin analizi
Underwater photogrammetry supported by image enhancement for the analysis of temporal changes and environmental factors in artificial reefs
- Tez No: 943958
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ULVİ, PROF. DR. DENİZ AYAS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 219
Özet
Bu tez çalışmasında, yapay resiflerin zamansal değişimlerinin izlenmesi amacıyla sualtı fotogrametri yöntemiyle yüksek doğruluklu üç boyutlu (3B) nokta bulutları üretilmiş ve bu nokta bulutlarına dayalı metrik değişimler analiz edilmiştir. Mersin'in Silifke ilçesinde yerleştirilen iki yapay resif ünitesi altı epok boyunca görüntülenmiştir. Sualtı ortamına özgü optik bozulmalar nedeniyle ham görüntüler düşük kaliteli 3B nokta bulutları üretmiştir. Bu nedenle gri dünya varsayımı ve Kontrast Sınırlı Uyarlamalı Histogram Eşitleme (CLAHE) temelli çok aşamalı bir görüntü iyileştirme algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritma, literatürdeki yöntemlerle karşılaştırılmış ve özellikle renk doğruluğu, kontrast ve detay korunumu açısından üstün bulunmuştur. Takiben hem ham hem de önerilen algoritma ile iyileştirilmiş görüntülerden oluşturulan fotogrametrik veriler, yüzey bütünlüğü, nokta yoğunluğu, deformasyon düzeyleri ve fotogrametrik doğruluk açısından karşılaştırılmıştır. İyileştirilmiş görüntülerle oluşturulan nokta bulutlarının hem yapısal bütünlük hem de metrik doğruluk bakımından anlamlı biçimde üstün olduğu belirlenmiştir. Yapay resiflerin zamansal değişimlerinin izlenmesi için epoklar arasındaki ham ve iyileştirilmiş görüntülerden oluşturulan nokta bulutları, Çok Ölçekli Modelden Modele Nokta Bulutu Karşılaştırması (M3C2) algoritmasıyla analiz edilerek yüzey değişimleri istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. LoD95% eşik değerinin altında kalan ham görüntülerden oluşturulan nokta bulutlarına karşın, iyileştirilmiş görüntülerden oluşturulan nokta bulutlarında anlamlı değişimler saptanmıştır. Ardından yapılan segmentasyon ile epibiyotik türlere ait hacim ve yüzey alanı verileri tür bazında hesaplanmış ve dört aşamalı bir biyolojik süksesyon yapısı tanımlanmıştır. Bu bulgular, periyodik dalış gözlemleriyle desteklenmiştir. Elde edilen metrik veriler çevresel değişkenlerle entegre edilerek iki aşamalı Bayesyen analiz gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada toplam hacim değişimi klasik Bayesyen regresyonla, ikinci aşamada ise tür bazlı veriler BLVM ile analiz edilmiştir. Türlerin büyüme potansiyelleri %95 HDI ile tanımlanmıştır. Ayrıca spline interpolasyon ve parçalı regresyonla zamansal büyüme eğilimleri değerlendirilmiştir. Son olarak, dijital modeller 3B yazıcı ile fiziksel prototiplere dönüştürülmüş ve saha ölçümleriyle karşılaştırılarak dijital-fiziksel temsiliyet yüksek doğrulukla doğrulanmıştır. Bu çalışma, görüntü iyileştirme destekli sualtı fotogrametri yöntemi ile istatistiksel analiz süreçlerini entegre ederek yapay resiflerin uzun dönemli izlenmesine yönelik bütüncül ve yeniden üretilebilir bir metodolojik yaklaşım ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, high-accuracy three-dimensional (3D) point clouds were generated by underwater photogrammetry to monitor the temporal changes of artificial reefs and metric changes based on these point clouds were analyzed. Two artificial reef units located in Silifke Mersin were imaged for six epochs. Due to optical distortions specific to the underwater environment, the raw images produced low quality 3D point clouds. Therefore, a multi-stage image enhancement algorithm based on gray world assumption and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) was developed. This algorithm is compared with methods in the literature and found to be superior, especially in terms of color accuracy, contrast and detail preservation. Subsequently, photogrammetric data generated from both raw and enhanced images are compared in terms of surface integrity, point density, deformation levels and photogrammetric accuracy. The point clouds generated with the enhanced images were found to be significantly superior in terms of both structural integrity and metric accuracy. To monitor the temporal changes of artificial reefs, point clouds generated from raw and enhanced images between epochs were analyzed with the Multiscale Model-to-Model Point Cloud Comparison (M3C2) algorithm and surface changes were statistically evaluated. Significant changes were detected in the point clouds created from the enhanced images in contrast to the point clouds created from the raw images, which were below the LoD95% threshold value. Subsequently, the volume and surface area data of epibiotic species were calculated on a species basis by segmentation and a four-stage biological succession structure was defined. These findings were supported by periodic dive observations. The metric data were integrated with environmental variables, and a two-stage Bayesian analysis was performed. In the first stage, total volume change was analyzed by classical Bayesian regression and in the second stage, species-based data were analyzed by BLVM. Growth potentials of species were defined as 95% HDI. In addition, temporal growth trends were evaluated by spline interpolation and piecewise regression. Finally, the digital models were converted into physical prototypes with a 3D printer and compared with field measurements to validate the digital-physical representation with high accuracy. This study presents a holistic and reproducible methodological approach for long-term monitoring of artificial reefs by integrating image enhancement-assisted underwater photogrammetry and statistical analysis processes.
Benzer Tezler
- A color channel based analysis on image tessellation
Görüntü kaplaması üzerine bir renk kanalı tabanlı analiz
TURAN KİBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Animasyonu ve Oyun Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- Experimental characterization of underwater visible light communications
Başlık çevirisi yok
SAMET YILDIZ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT UYSAL
- Kenar destekli düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme ağı
Edge supported low lightness image enhancement network
BÜŞRA SÖYLEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ÇİFTÇİ
- Görüntü analizi uygulama süreçlerinin geliştirilmesi: Tamamlama, sahtecilik ve iyileştirme
Development of image analysis application processes: Completion, forgery and enhancement
HÜSEYİN ALPEREN DAĞDÖGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Makine öğrenmesi destekli akciğer görüntüleme
Machine learning assisted lung imaging
GÜLCE LEYLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAKİFE YASEMİN TOPALOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EGESOY