GÖRÜNTÜ EŞLEŞTİRME VE LiDAR TABANLI NOKTA BULUTU ÜZERİNDEN OTOMATİK BİNA ÇIKARIMI VE SAYISALLAŞTIRMA

Abstract

Ülkemizde büyük ölçekli harita üretimi yersel, uydu ve uzay teknolojileriyle üretilen verilerin analizi sonucunda gerçekleştirilmektedir. Son yıllarda gelişen teknoloji ile birlikte harita üretiminde hız ve kalite artışına imkân verecek nokta bulutu verileri kullanılmaktadır. Nokta bulutu verilerinden harita üretimine altlık olacak şekilde çeşitli katmanlar çıkarılabilmektedir. Bu katmanlardan en önemlisi büyük ölçekli haritalarda mevcut temel bina katmanıdır. Bina sınır geometrilerini yersel ve/veya uzaktan algılanmış verilerden manuel olarak çıkarmak yoğun iş gücü ve emek gerektirmektedir. Fotogrametrik görüntülerden eşleştirme ve lazer tarama yöntemi ile üretilen nokta bulutları üç boyutlu (3B) konum bilgisi sağlamaktadır. Bu çalışmada, sekizdal (Octree) veri organizasyon metodu otomatikleştirilerek geliştirilen yeni bir yaklaşımla (I-Octree), fotogrametrik görüntülerden üretilen nokta bulutları ve LiDAR nokta bulutları kullanılarak bina detayının otomatik çıkarımı ve sayısallaştırılması amaçlanmıştır. Metodolojik olarak sırasıyla, 3B nokta bulutunun görüntülerden ve LiDAR teknolojisi ile üretilmesi, nokta bulutundan zemin ve zemin üstü sınıfların SMRF algoritması ile ayrılması, bina objelerinin DBSCAN algoritması ile sınıflandırılması, sekizdal ve iyileştirilmiş sekizdal (I-Octree) yönteminin sınıflandırılan objelere uygulanarak bina objelerinin çıkarılması ve ABORE düzgünleştirme yöntemi ile bina kenarlarının sayısallaştırılması işlem adımları gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşım Erzurum test alanında fotogrametrik, Kaliforniya test alanında ise LiDAR nokta bulutu üzerinde uygulanmıştır. Her iki test alanı için hâlihazır haritalardaki bina sınırları referans olarak kullanılmıştır. Piksel tabanlı doğruluk analizi gerçekleştirmek üzere tamlık (Cp), doğruluk (Cr) ve F-skor (F-1) metrikleri kullanılmıştır. Her iki test alanında doğrulama sonuçları fotogrametrik nokta bulutunda %95 üzerinde elde edilirken, LiDAR nokta bulutu test alanında ise bu değer %99 üzerinde olacak şekilde hesaplanmıştır. Doğrulama sonucunda, geliştirilen yaklaşımın test alanlarında seçilen binaları yüksek doğrulukla ortaya çıkarabildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen yaklaşımla farklı yoğunluk değerine sahip nokta bulutlarından otomatik bir biçimde bina detay çıkarımı ve sayısallaştırma işleminin gerçekleştirilebileceği ortaya konulmuştur. Ayrıca otomatik veri işlemenin, harita üretiminde işlem süresi, maliyet ve operatör hatasının azaltılmasına önemli ölçüde katkı sağladığı tespit edilmiştir.