Farklı yoğunlukta yersel lazer tarayıcı nokta bulutundan 2B yansıma görüntüsü oluşturma ve nokta bulutlarının birleştirilmesi

Yersel lazer taramanın, kültürel mirasın belgelenmesi, bitki örtüsü analizi, madencilik, mimari detayların ve bina cephelerinin üç boyutlu (3B) rekonstrüksiyonuna kadar değişen birçok uygulama alanı için kullanılabilirliği kanıtlanmıştır. Ancak bütün bu uygulamalarda tek bir tarama istasyonundan 3B model elde etmek mümkün değildir. Farklı tarama istasyonlarından yapılan ölçümleri tek bir referans sisteminde birleştirmek gerekir. Bu da araştırmacılar için hâlen bir sorun olup yeni algoritmalar geliştirerek çözüm üretilmek istenmektedir. Şu anda nokta bulutlarının birleştirilmesi için en çok tercih edilen yöntem iteratif en yakın nokta yöntemidir. Bu yöntemden farklı olarak otomatik özellik tespiti algoritmaları veya manuel nokta bulutu eşleme yöntemleri gibi birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden birisi de cisim yüzeyinden dönen ve tarayıcıda kaydedilen lazer ışının yansıma değerleri kullanılarak oluşturulan iki boyutlu (2B) yansıma görüntüleri kullanılarak nokta bulutlarının otomatik ya da manuel olarak birleştirilmesidir. Bu çalışmanın amacı geometrik özelliklerin yetersiz kaldığı durumlarda yansıma görüntüleri ile nokta bulutlarının birleştirilmesi ve farklı tarama yoğunluğunun bu birleştirme sonucuna etkilerinin araştırılmasıdır. Bunun için yersel lazer tarayıcı (YLT) ile 3B ölçme alanın farklı nokta sıklığına sahip taramalar yapılmıştır. Elde edilen nokta bulutlarından 2B yansıma görüntüleri oluşturularak, bu yansıma görüntüleriyle nokta bulutları birleştirilmiştir. Yansıma görüntülerinden yapılan ikili birleştirmeyle elde edilen sonucunun doğruluğu uygulamada yaygın olarak kullanılan iteratif en yakın nokta yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Bu tezde, ölçülen nesnenin detay düzeyine ve karmaşıklığına ve tarama nokta yoğunluğuna bağlı olarak nokta bulutlarının yansıma görüntülerinden ikili birleştirilmesi iteratif en yakın nokta yöntemine yakın bir doğrulukla gerçekleştirilmiştir.