3 boyutlu coğrafi verilerden otomatik ve hiyerarşik olarak, OGC standardı 3D Tiles'ların oluşturulması

3D Tiles, coğrafi bilgi sistemlerinde 3 boyutlu verilen temsil edilmesi ve depolanması için geliştirilmiş bir standarttır. Geleneksel 2 boyutlu harita ve görüntülerin yanı sıra, artan taleplerle birlikte 3 boyutlu verilerin kullanımı da hızla artmaktadır. Ancak, büyük ve karmaşık 3 boyutlu verilerin etkili bir şekilde depolanması, işlenmesi ve aktarılması zor olabilir. 3D Tiles, bu zorlukların üstesinden gelmek için geliştirilmiştir. Bu standart, büyük miktarda 3 boyutlu veriyi hiyerarşik olarak düzenler ve parçalara ayırır, böylece verilerin daha hızlı yüklenmesi ve işlenmesi mümkün hale gelir. Tez çalışması kapsamında, 3 boyutlu coğrafi verilerin OGC (Open Geospatial Consortium) standardı olan 3D Tiles formatına otomatik ve hiyerarşik bir şekilde dönüştürülmesi incelenmiştir. OGC, coğrafi bilgi sistemleri ve lokasyon tabanlı hizmetler için uluslararası standartlar geliştiren bir organizasyondur. Çalışma kapsamında hem açık kaynaklı hem de verinin 3D Tiles setlerine dönüşüm aşamasına kadar hiçbir müdahale gerektirmeyen bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama, veri yoğunluğuna göre hiyerarşik bir bölümleme yapabilme yeteneğine sahiptir. Tez çalışmasında, hiyerarşik bölümleme probleminin çözümü için QuadTree, Octree, Kd-Tree, R-Tree ve önerilen Optimize QuadTree algoritmaları uygulanmıştır. Bu algoritmaların kullanımıyla elde edilen sonuçlar; oluşturulma süreleri, ağaç yapısı ve dosya boyutları açısından karşılaştırılarak en ideal bölümleme yöntemi belirlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma 3 boyutlu coğrafi verilerin 3D Tiles formatına otomatik ve hiyerarşik bir şekilde dönüştürülmesi sürecinde literatüre önemli bir katkı sağlamıştır. Elde edilen sonuçlar, büyük ölçekli 3 boyutlu coğrafi verilerin verimli bir şekilde akışı ve 3D Tiles setlerine dönüştürülmesi aşamasında başarılı değerler elde edilmiştir. Bu dönüşüm süreci; açık kaynaklı, müdahale gerektirmeyen ve veri yoğunluğuna göre hiyerarşik bir bölümleme yapabilme yeteneğine sahiptir ve oluşturma süreleriyle dosya boyutu açısından daha verimli sonuçlar sunmaktadır. Bu çalışma, gelecekteki kentsel planlama ve modelleme çalışmaları için önemli bir referans niteliği taşımaktadır.