Geri Dön

Ormanlık alanlarda sayısal yüzey modelinden sayısal arazi modeli elde edilmesinde yeni bir yaklaşım

A new approach to obtaining digital terrain model from digital surface model in forested areas

  1. Tez No: 948001
  2. Yazar: AHMET ALİ SOYSAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN KARABÖRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Sayısal Yüzey Modeli (SYÜM), yeryüzünün bitki örtüsü, binalar ve diğer yapılar dahil olmak üzere tüm yüzey özelliklerini içeren bir yüksek modelidir. SYÜM'den farklı olarak Sayısal Arazi Modeli (SAM), yalnızca çıplak zemin yüzeyini temsil eder ve hidrografik analizlerden mühendislik projelerine kadar birçok alanda kritik öneme sahiptir. Ancak SYÜM'den doğrudan SAM elde edilmesi, özellikle ormanlık ve kentsel alanlarda oldukça zordur. Çünkü bu bölgelerde yüzey örtüsünün karmaşık yapısı, arazi yüzeyini doğrudan ayırt etmeyi güçleştirir. Bu nedenle, SYÜM verilerinden doğru ve otomatik şekilde SAM üretmek, zaman ve maliyet açısından büyük avantajlar sunmakta ve manuel arazi ölçümlerine olan bağımlılığı azaltmaktadır. Bu çalışmada, ormanlık alanlarda hava fotograflarından fotogrametrik yöntemlerle elde edilen SYÜM'den SAM çıkarımı için görüntü indislenmesine dayalı yeni bir algoritmik yaklaşım sunulmaktadır. SYÜM verileri, özellikle yoğun orman örtüsü gibi karmaşık yüzey yapılarına sahip bölgelerde, gerçek arazi yüzeyini temsil etmede yetersiz kalabilmektedir. Bu sorunu aşmak amacıyla, görüntü işleme teknikleri ile morfolojik filtreleme yöntemlerinin bütünleştirildiği bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım; maksimum yeşil alan tespiti, kenar filtreleme, yaklaşık orman yüksekliği hesaplaması ve eşikleme adımlarından oluşmakta olup bu adımlar sırasıyla uygulanarak zemin üstü nesnelerin modelden ayrıştırılması hedeflenmiştir. Çalışmada, beş farklı ağaç yoğunluğunda ormanlık çalışma bölgesi seçilmiş ve her bölgede dört geleneksel SAM çıkarım yöntemi (morfolojik filtreleme, Ormanlık ortamlarda LiDAR verisinin sınıflandırılması için çok ölçekli eğrilik tabanlı bir algoritma, Bulldozer ve ATIN algoritmaları) ile önerilen yaklaşım karşılaştırılmıştır. Elde edilen SAM'ler referans veri setleri kullanılarak istatistiksel doğruluk analizlerine tabi tutulmuştur. Analiz sonuçları, önerilen yaklaşımın geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk sunduğunu göstermekte; özellikle zemin modeli çıkarımında otomasyon sağlayarak işlem süresi ve iş gücünde önemli ölçüde tasarruf sağladığını ortaya koymaktadır. Bu yönüyle geliştirilen algoritma, başta haritacılık, hidrolojik modelleme, askeri uygulamalar ve jeodezik çalışmalar olmak üzere birçok disiplinde etkin bir arazi modeli çıkarım aracı olarak değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Digital Surface Models (DSM) represent the elevation of the Earth's surface including all natural and man-made objects such as vegetation, buildings, and other structures. In contrast, Digital Terrain Models (DTM) represent only the bare ground surface and are critically important in a wide range of applications, from hydrological analyses to engineering projects. However, extracting accurate DTMs directly from DSMs is particularly challenging in forested and urban areas due to the complex structure of surface cover, which makes it difficult to distinguish the actual terrain surface. Therefore, the ability to automatically and accurately generate DTMs from DSM data offers significant advantages in terms of time and cost efficiency, reducing the dependency on manual field measurements. In this study, a novel algorithmic approach based on image indexing is proposed for extracting DTMs from DSMs derived photogrammetrically from aerial imagery in forested areas. DSM data can be insufficient in representing the actual terrain surface, especially in areas with dense forest cover and complex surface structures. To overcome this limitation, a method integrating image processing techniques with morphological filtering operations has been developed. The proposed approach consists of several sequential steps: maximum vegetation detection, edge filtering, approximate forest height estimation, and thresholding, all of which aim to separate above-ground objects from the DSM and isolate the terrain surface. The method was tested in five different forested study areas and compared with four conventional DTM extraction techniques: morphological filtering, multi-scale curvature-based classification, Bulldozer, and ATIN algorithms. The resulting DTMs were evaluated through statistical accuracy analyses using reference datasets. The results demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy compared to traditional approaches, and more importantly, it significantly reduces processing time and manual labor by enabling automation in terrain surface extraction. With these strengths, the developed algorithm is considered an effective tool for terrain modeling across various disciplines, including cartography, hydrological modeling, military applications, and geodetic studies.

Benzer Tezler

  1. İHA ile üretilmiş ortofoto, sayısal arazi ve yüzey modeli performanslarının incelenmesi : Bursa ili örneği

    Investigating the performance of orthophoto, digital land and surface models produced with UAV: A case of Bursa

    EMRE SELEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN KARAKIŞ

  2. Bird species diversity in Turkey and remote sensing habitat parameters

    Türkiye'deki kuş türleri çeşitliliği ve habitatın uzaktan algıma parametleri

    SANG JI LEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN NÜZHET DALFES

  3. Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri

    Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling

    HAKAN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN

  4. CBS teknikleri kullanılarak orman yollarının yangın koruma amaçlı değerlendirilmesi

    Assessing forest roads for fire protection purposes by using GIS techniques

    OSMAN KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH EMİN AKAY

  5. Ormanlık alanlarda insansız hava aracı tabanlı sayısal arazi modeli üretimi üzerine araştırmalar

    A study on the generation of uav-based digital terrain model in forest areas

    GÖKHAN KILINÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERCAN GÜLCİ