A Study on Determination of Topographical Surface Changes by Image Processing Techniques

Abstract

ÖzetBu çalışma, topoğrafik yüzeylerde meydana gelen hareketlerin izlenmesinde İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanımını sunmaktadır. Çalışmada farklı zamanlarda elde edilen görüntülerde komşuluk ve korelasyon ilişkileriyle yüzey hareketlerinin ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Son yılların en yeni ve etkili ölçme teknolojisi hiç şüphesiz İHA'dır. İHA görüntüleri, santimetre hassasiyette çözüm üretebilen Küresel Konumlandırma Uydu Sistemleri (GNSS) ile birlikte kullanılarak yüzey hareketlerinin tespit edilmesi için değerlendirilmiştir. Bu çalışma kapsamında belirli zaman aralığında elde edilen verilerdeki özel detaylar otomatik çıkarılarak görüntülerdeki topoğrafik yüzeyin farklı sebeplerle oluşan değişimleri gözlemlenmiştir. Aynı koordinat sistemine sahip farklı zamanlarda elde edilen ortomozaikler arasındaki benzerlik ve farklılıklardan yararlanarak görüntüler üzerindeki topoğrafik yüzey özellikleri incelenebilmektedir. Çalışma bölgesi olarak heyelan vakalarının yoğun olarak görüldüğü Taşkent (Konya) ilçesi seçilmiştir. İHA görüntülerinden elde edilen ortomozaik ve sayısal arazi modeli verileri, yüzey hareketlerinin yatay ve düşey yönde tespit edilmesinde kullanılmıştır. Planimetrik olarak 0.005 m/gün hızda yer değiştirmeler, düşeyde ise ortalama 0.004m/gün hareketler tespit edilmiştir. AbstractThis study presents the use of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for monitoring movements on topographic surfaces. In the study, it is aimed to reveal surface movements with neighbouring and correlation relations in the images obtained at different times. The latest and most effective measuring technology of recent years is undoubtedly UAV. UAV images were used together with Global Navigation Satellite System (GNSS), which can produce solutions with centimetre accuracy to evaluate surface movements. Within the scope of this study, the individual details which are extracted automatically on the images obtained at certain time intervals, changes caused by various reasons on the topographic surface, were observed. By using the similarities and differences between orthomosaics obtained at different times with the same coordinate system, topographic surface properties on the images can be examined. Taşkent (Konya) province where landslide cases are seen as intense in the study area was selected. The orthomosaic and digital terrain model data obtained by UAV images were used to determine the horizontal and vertical direction of the surface movements. Planimetric displacements at 0.005 m/day and 0.004 m/day movements at vertical were determined.

Monitoring Deformations in Mine Sites with UAVs

“…Bu teknolojinin kullanılması, erken uyarı sistemlerinin kurulmasına, güvenlik önlemlerinin artırılmasına ve olası kazaların önlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca İHA kullanımı ile veri toplama ve analiz süreçleri hızlandırılabildiği için madencilik faaliyetlerinde üretim ve verimliliğin artmasına da katkı sağlayabiliyor [11][12][13][14] Zeybek ve Şanlıoğlu [21], çalışmaları kapsamında farklı zaman dilimlerinde elde edilen verilerdeki özel detayları otomatik olarak çıkararak görüntülerdeki topografik yüzeyde farklı nedenlerle meydana gelen değişiklikleri gözlemlemişlerdir. Aynı koordinat sistemine sahip periyotlarda elde edilen ortomozaikler arasındaki benzerlik ve farklılıklardan yararlanılarak görüntüler üzerinde topografik yüzey özellikleri incelenebilmektedir.…”

Classification of UAV point clouds by random forest machine learning algorithm

“…The first stage is a keypoint image feature extraction process which is similar to scale invariant feature transform (SIFT) (Lowe 2004). Algorithm identifies the specific points in each image with similar structure for allowing the images to match image pairs corresponding these keypoints (Alignment) (Zeybek and Şanlıoğlu 2019b). After the image matching stage, the camera calibration optimization step is performed to update the camera parameters to improve the estimation of lens distortion parameters with physical lens properties.…”