Uzaktan algılamada 3D nesne tespiti ve temsili: Olasılıksal yöntemler ve uygulamalar

Günümüzde uydu görüntüleri ve üç boyut verisi birçok alanda aktif olarak kullanılmaktadır. Bunlardan en önemlisi doğal bir afet sonrası, bölgede ne tür nesnelerin olduğunu belirleyebilmektir. Herhangi bir dogal afet olmadan da belirli bir bölgede ne tür nesnelerin olduğunu uydu görüntüleri veya üç boyut verisi ile elde etmek şehir bölge planlayıcıları ve devlet kurumları için önemlidir. Türkiyenin yörüngede kendi uzaktan algılama uyduları bulunmaktadır. İleride de gelişmiş ve yeni uzaktan algılama uydularını yörüngeye oturtma planları vardır. Her ne kadar kendi uzaktan algılama uydularımız yörüngede bulunsa da, bunlardan yalnızca ham imge elde edilebilmektedir. Bunlar ya bir operatör aracılığı ile incelenip, içinden bilgi çıkarılabilir; ya da bir yazılım aracılığı ile bilgiler otomatik çıkartılmaya çalışılır. Birinci seçenek her zaman uygulanabilir değildir. Çünkü bu imgelerin boyutu çok büyüktür. Bulunması hedeflenen nesnelerin boyu da imge boyuna göre çok küçüktür. Bu tezde nesne tespiti ve bölütlemesi için yeni yöntemler önerilmiştir. Uzaktan algılama nesneleri, yerel öznitelikler ve şekillerin kombinasyonları olasılıksal oylama çerçevesinde kullanılarak tespit edilmiştir. Nesnelerin şekli uydu görüntüleri ve yükseklik verileri kullanılarak çıkarılır. İlk olarak, uydu görüntülerinde tespit edilen nesnelerin şeklini elde etmek için yeni bir geri yansıtma yöntemi geliştirdik. Ardından yükseklik verileri için iki yeni bölütleme ve filtreleme yöntemi önerilmiştir. İlk yöntem yeni bir morfolojik tabanlı bölge büyütme algoritması ile olasılıklı oylama yöntemine bağlıdır. İkinci yöntem DSM'yi zemin ve zemin olmayan noktalara süzmek ve bölmek için ampirik mod ayrıştırma (EMD) algoritmasını kullanmaktadır. Önerilen yöntemler, farklı uydu göruntuleri (IKONOS, WorldView, QuickBird,) ve üç boyutlu veriler (DSM, LIDAR) üzerinde test edilmiştir. Literatürdeki yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.