LIDAR Verileri İle Desteklenmiş Ortofoto Görüntülerinden Bina Tespiti Performans Değerlendirilmesi: İstanbul, Küçükçekmece Örneği


Creative Commons License

Erener A. , Gerim V.

Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi , cilt.1, ss.53-61, 2018 (Hakemli Üniversite Dergisi)

  • Cilt numarası: 1 Konu: 2
  • Basım Tarihi: 2018
  • Dergi Adı: Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
  • Sayfa Sayıları: ss.53-61

Özet

Son yıllarda lazer tarama teknolojisi (LIDAR), yeryüzüne ilişkin otomatik olarak 3B (X,Y,Z) veri elde etmede geniş bir kullanım alanı bulmuştur. LIDAR verileri arazi koordinatları yanında arazi üzerindeki nesnelerin de koordinatlarını içermekte ve kısa sürede araziye ait Sayısal Arazi Modelinin (SAM) ve Sayısal Yükseklik Modelinin (SYM) oluşturulmasına imkân vermektedir. Bu modellerin oluşturulmasında LIDAR nokta bulutu verilerinin ilk dönüş ve son dönüş geri yansıma ölçümlerinden faydalanılmaktadır. İlk dönüş objenin altındaki zemine ait olmayıp, objenin kenar ya da yüzeyine çarpıp dönen yansımalardır. Son dönüş ise daha çok zemine ait dönüş yansımalarıdır. Bu çalışma kapsamında ise İstanbul, Küçükçekmece bölgesinde bulunan binaların tespiti için ortofoto görüntüsü ve LIDAR verileri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında ilk olarak CBS ortamında alana ait LIDAR nokta bulutu kullanılarak SYM ve SAM elde edilmiş, daha sonra bu model farklarından Normalize Edilmiş Sayısal Yüzey Modeli (nSYM) oluşturulmuştur. Alana ait ortofoto görüntüsü, bina izi alanlarının tespiti için öncelikle En Büyük Olasılık Sınıflandırma (EBOS) yöntemine göre sınıflandırılmıştır. Daha sonra sınıflandırma işlemi nSYM modeli ortofoto görüntü verisine ek bant olarak eklenerek tekrar edilmiştir. nSYM’nin ek bant olarak eklenmesi ile sınıflandırma analizi performansının nasıl etkilendiği ve LIDAR verilerinin binaların tespit edilmesindeki etkisi, elde edilen doğruluk parametrelerinin karşılaştırılması ile değerlendirilmiştir. Elde edilen bina tespiti çalışma sonuçlarına göre, LIDAR verileri ile desteklenmiş ortofoto görüntülerinden, sınıflandırma performansının arttığı görülmüştür.