Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı

Gizem KARAKAŞ; Mustafa TÜRKER

Makale detayları

Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı

Yazarlar:

Gizem KARAKAŞ | Mustafa TÜRKER

Yayıncı:

Afyon Kocatepe University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 2019 Vol.19 Issue 3, pp.716-731

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000845131

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2149-3367

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Son yıllarda uzaktan algılama
teknolojisindeki gelişmelerle nesne belirleme çalışmalarında artış olmuştur.
Özellikle LiDAR (Light Detection and Ranging) verisi ve yüksek konumsal
çözünürlüklü görüntülerden bina tespiti en yaygın çalışmalar arasında yer
almıştır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi)
ortofoto ve LiDAR verilerinden otomatik bina çıkarımı için Hough dönüşümü ve
algısal gruplama tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yaklaşımın ön işlemleri,
ortofoto ve LiDAR verilerinin referanslandırılması, LiDAR verisinden gürültünün
temizlenmesi ve yer filtrelemesi işlemlerini içermektedir. LiDAR verisinden
sayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve normalize edilmiş SYM
(nSYM), ortofotodan da VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) bitki
indeksi oluşturulur. Sadece bitki ve bina nesnelerini elde etmek için nSYM
verisine bir eşik değer uygulanır. Bitki indeksi bandı kullanılarak eşiklenmiş nSYM
verisinden bitki alanları maskelenir ve yalnız bina alanlarının kalması
sağlanır. Bundan sonra, DoG (Difference of Gaussian) filtresi ile ortofotodan
kenarlar çıkarılır. Elde edilen kenar görüntüsünden Hough dönüşümü ile binaları
oluşturan çizgi segmentleri çıkarılır ve bu çalışmada uygulanan algısal
gruplama kuralları ile çizgi segmentlerinden bina sınırlarının çıkarımı yapılır.
Yaklaşım, İzmir ili, Bergama ilçesinden seçilen farklı özelliklere sahip test
alanları üzerinde uygulanmıştır. Sonuçların doğruluk analizlerinde
piksel-tabanlı ve nesne-tabanlı iki farklı yöntem kullanılmıştır. Piksel
tabanlı ve nesne tabanlı yöntemlere göre, ortalama BBBüt (Building Detection
Completeness – Bina Belirleme Bütünlüğü) değeri sırasıyla %79.61- %90.76 ve
BBDoğ (Bina Belirleme Doğruluğu – Building Detection Correctness) değeri %95.74-
%100 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto
ve LiDAR verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu
göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto ve LiDAR
verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.

Makale detayları

Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı

Yazarlar:

Gizem KARAKAŞ | Mustafa TÜRKER

Yayıncı:

Afyon Kocatepe University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 2019 Vol.19 Issue 3, pp.716-731

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000845131

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2149-3367

LiDAR

Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto

DoG Filtresi

Hough Dönüşümü

Algısal Gruplama

Sayı

Makale detayları

Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı

Yazarlar: Gizem KARAKAŞ | Mustafa TÜRKER

Yayıncı: Afyon Kocatepe University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 2019 Vol.19 Issue 3, pp.716-731

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000845131

Sıklık: İki Aylık

eISSN: 2149-3367

LiDAR

Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto

DoG Filtresi

Hough Dönüşümü

Algısal Gruplama

Sayı

Yazarlar:

Gizem KARAKAŞ | Mustafa TÜRKER

Yayıncı:

Afyon Kocatepe University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 2019 Vol.19 Issue 3, pp.716-731

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000845131

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2149-3367