Otomatik bina çıkarımı uygulamalarında çoklu algılama sistemi verilerinin kullanım olanaklarının analizi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Kent yönetiminde, yapılaşmanın izlenmesi ve mevcut durumun tespit edilmesi kontrol ve karar verme süreçleri için oldukça önemlidir. Kentlerde dönüşüm projelerinin uygulanmaya başlanmasıyla mevcut binalara ait doğru, güncel ve hızlı bina verisi ihtiyacı artmıştır. Özellikle deprem kuşağında yer alan kentlerde klasik ölçme yöntemleri ve fotogrametrik üretim süreçlerine gerek duyulmadan otomatik bina çıkarımı gündeme gelmiştir. Bu çalışmada aynı platform üzerine yerleştirilen LiDAR, sayısal kamera ve GPS/IMU'dan oluşan çoklu algılama sistemi ile nesneye yönelik kural tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak otomatik bina çıkarımı olanakları araştırılmıştır. Bu amaçla, otomatik bina çıkarımında kullanılan mevcut yöntemler incelenmiş, yurtdışında ve ülkemizde yapılan ilgili araştırmalara yer verilmiştir. Piksel tabanlı sınıflandırma ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak otomatik bina çıkarımı konusunda yaşanan problemler tespit edilmiştir. Otomatik bina çıkarımında karşılaşılan en yaygın problem, bina sınıfı ile bina sınıfı olmayan (yeşil alan, zemin vb.) sınıfların karışmasıdır. Bu çalışma ile bina sınıfı ile diğer sınıfların karışması probleminin çözümü için sınıflar arasındaki farklılıkların tespit edilip, sınıflandırma sonucunda karışan objelerin ilgili sınıflara atanmasına, iyileştirilmesine dayanan bir yaklaşım geliştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında yeşil alan, bina sınırı, gölge ve zemin gibi yardımcı sınıflar oluşturularak otomatik olarak çıkarılan bina sınıfının doğruluğunun artırılması sağlanmıştır. Otomatik bina çıkarımı için geliştirilen yaklaşımda, NDVI, eğim, Hough, Canny ve bant farkı görüntüleri gibi yardımcı veriler çoklu algılama sistemi ile toplanan veriler yardımıyla oluşturulmuş ve hedef sınıf olan bina sınıfının iyileştirilmesinde kullanılmıştır. Geliştirilen yaklaşım ile kural setleri oluşturulmuş ve oluşturulan kural setleri Amerika Birleşik Devletleri'ne ait Çalışma Alanı (1) ve Ülkemizde Sivas iline ait Çalışma Alanı (2) de test edilmiştir. Geliştirilen yaklaşım ile oluşturulan kural setleri kullanılarak Çalışma Alanı (1) ve Çalışma Alanı (2)'de otomatik olarak çıkarılan bina sınıfı için doğruluk analizi yapılmıştır. Sınıflandırma sonucu Çalışma Alanı (1) için bütünlük %96.73 ve doğruluk %95.02, Çalışma (2) için bütünlük %80 ve doğruluk %85 değerleri elde edilmiştir. Çoklu algılama sistemi ile elde edilen Çalışma Alan (1) ve (2) verileri kullanılarak otomatik bina çıkarımında karşılaşılan sorunlar ve bu sorunların çözümü için geliştirilen çözüm önerileri sunulmuştur.Anahtar Kelimeler: Otomatik bina çıkarımı, LiDAR, çoklu algılama sistemi, kural-tabanlı sınıflandırma, segmentasyon, bulanık mantık.
Yazar
Melis Uzar Dinlemek
Kurum
Yıldız Technical University
Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Melis Uzar Dinlemek (Doktora Tezi). Otomatik bina çıkarımı uygulamalarında çoklu algılama sistemi verilerinin kullanım olanaklarının analizi, 2012, Yıldız Technical University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Yıldız Technical University tezlerinden daha fazlası
- Konut ön tasarım sürecinde kural tabanlı bir yazılım modeli: Mardin örneği(2008)
- Mesleki ve teknik ortaöğretim öğrencilerinin problem çözme ve eleştirel düşünme becerileri ile akademik başarıları arasındaki ilişkinin incelenmesi(2017)
- Yatay bir boru içinde FC-72 akışkanının akış kaynamasının düz ve oyuklu bir yüzeyde ve havuz kaynamasının düz bir yüzeyde nümerik olarak incelenmesi(2018)
- Türkiye'de LEED v3 ve v4 sertifikası alan binaların en düşük puan aldıkları kategorilerin incelenmesi(2018)
- "Geleneksel konut yapılarının" korunmasının ekolojik dengeye sağladığı katkılar üzerine bir inceleme(2012)
- İntegral denklemlerin yaklaşık çözümleri(2012)