Hava LiDAR nokta bulutundan köprülerin ve üst geçitlerin otomatik çıkarımı

Hava LiDAR (Light Detection and Ranging) taraması ile 3B uzayda bir nokta bulutu elde edilir. Hava LiDAR tarama, bir arazinin oldukça yoğun ve yüksek doğrulukta nokta bulutlarını kısa sürede sunma yeteneğine sahiptir. Bununla birlikte, nesneleri yüksek konumsal doğrulukta ölçme yeteneğine rağmen, arazideki ayrı ayrı nesnelerin otomatik olarak algılanması ve yorumlanması halen bir sorundur. Bu sorunların bir örneği olarak, hava LiDAR tarama tarafından üretilen nokta bulutlarının sınıflandırılmasıdır. Hava LiDAR tarama nokta bulutlarının sınıflandırılması, öncelikle noktaların nesne ya da çıplak zemin olarak etiketlenmesinden oluşur. Etiketli nesne noktaları daha sonra bina veya bitki örtüsü vb. sınıflar olarak da etiketlenir. Sınıflandırılması gereken nesnelerden biri olan köprüler, araç ve yaya üst geçitleri, insan ulaşım ağlarında önemli bir rol oynamıştır. Diğer taraftan köprü bilgilerinin LiDAR verilerinden otomatik ve hızlı bir şekilde çıkarılması CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) uygulamaları, SAM (Sayısal Arazi Modeli) ve akıllı ulaşım sistemleri oluşturmada büyük öneme sahiptir. Özellikle köprü ve üst geçit ana hattının çıkarılması çok önemli bir sorundur. Bu sorunu birçok bilim insanının araştırma konusu olarak ele aldığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada LiDAR sistemi temellerinden, LiDAR veri formatına, LiDAR veri analizini gerçekleştirmede kullanılan programlara ve günümüze kadar yapılmış olan LiDAR filtreleme algoritmaları ile ilgili araştırmalar açık bir şekilde anlatılmıştır. Bu tez çalışmasında, İstanbul ili Şişli ilçesinde seçilen iki alana ait ve Amerika Birleşik Devletleri Utah Eyaleti St. George Şehrinden tek alana ait 3B hava LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik köprü ve üstgeçit çıkarılması amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak, ticari yazılımlarla beraber iyileştirilerek kullanıcılara sunulan, yer ve yer üstü verileri ayrıştırmak için kullanılan ATIN (Adaptive Triangulated Irregular Network) algoritması kullanılarak yer filtrelemesi işlemi yapılmıştır. Yer filtrelemesi ile elde edilen çıplak zemin ilk nokta bulutundan elimine edilerek, kalan LiDAR noktaları üzerinden sınıflama yapılmış ve köprü nesnesi elde edilmiştir. Elde edilen köprü nokta bulutunun köprü dış sınırı LiDAR noktalarını kullanarak otomatik olarak çizilmiştir. Çizim ile oluşturulan köprü alanları doğruluk analizinin yapılması için referans köprü alanı ile karşılaştırılması yapılmıştır. Tez çalışmasında Global Mapper ve LAStools yazılımları ile nokta bulutu analizlerinin yapılması ve istatistik sonuçlarının çıkarılması sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Köprü, LiDAR, Nokta Bulutu, SAM, Ulaşım, Üst Geçit, Yaya Üst Geçit