Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı

Authors : Gizem KARAKAŞ, Mustafa TÜRKER

Pages : 716-731

Doi:10.35414/akufemubid.559183

View : 17 | Download : 6

Publication Date : 2019-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda uzaktan algılama teknolojisindeki gelişmelerle nesne belirleme çalışmalarında artış olmuştur. Özellikle LiDAR (Light Detection and Ranging) verisi ve yüksek konumsal çözünürlüklü görüntülerden bina tespiti en yaygın çalışmalar arasında yer almıştır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) ortofoto ve LiDAR verilerinden otomatik bina çıkarımı için Hough dönüşümü ve algısal gruplama tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yaklaşımın ön işlemleri, ortofoto ve LiDAR verilerinin referanslandırılması, LiDAR verisinden gürültünün temizlenmesi ve yer filtrelemesi işlemlerini içermektedir. LiDAR verisinden sayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve normalize edilmiş SYM (nSYM), ortofotodan da VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) bitki indeksi oluşturulur. Sadece bitki ve bina nesnelerini elde etmek için nSYM verisine bir eşik değer uygulanır. Bitki indeksi bandı kullanılarak eşiklenmiş nSYM verisinden bitki alanları maskelenir ve yalnız bina alanlarının kalması sağlanır. Bundan sonra, DoG (Difference of Gaussian) filtresi ile ortofotodan kenarlar çıkarılır. Elde edilen kenar görüntüsünden Hough dönüşümü ile binaları oluşturan çizgi segmentleri çıkarılır ve bu çalışmada uygulanan algısal gruplama kuralları ile çizgi segmentlerinden bina sınırlarının çıkarımı yapılır. Yaklaşım, İzmir ili, Bergama ilçesinden seçilen farklı özelliklere sahip test alanları üzerinde uygulanmıştır. Sonuçların doğruluk analizlerinde piksel-tabanlı ve nesne-tabanlı iki farklı yöntem kullanılmıştır. Piksel tabanlı ve nesne tabanlı yöntemlere göre, ortalama BBBüt (Building Detection Completeness – Bina Belirleme Bütünlüğü) değeri sırasıyla %79.61- %90.76 ve BBDoğ (Bina Belirleme Doğruluğu – Building Detection Correctness) değeri %95.74- %100 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto ve LiDAR verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto ve LiDAR verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.
Keywords : LiDAR, Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto, DoG Filtresi, Hough Dönüşümü, Algısal Gruplama