Hava Lidar verilerinin denetimsiz yapay sinir ağları kullanılarak filtrelenmesi

Authors : Alper ŞEN, Burcu BAYASLI

Pages : 18-29

Doi:10.9733/JGG.2021R0002.T

View : 10 | Download : 10

Publication Date : 2021-05-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Hava Lidar (Light Detection and Ranging) sistemleri ile üretilen mekânsal veriler, yüksek doğruluklu, hızlı ve az maliyetli olarak elde edilmektedir. Ancak verilerin nesne çıkarımı amacıyla elle işlenmesi, zaman alan ve emek yoğun bir işlemdir. Bu süreci otomatik bir hale dönüştürmek amacıyla, denetimli/denetimsiz sınıflandırma yöntemleri kullanılabilmektedir. Lidar verilerinin, zemine ait ve zemine ait olmayan veriler olarak ayrılmasına filtreleme denir. Lidar verileri kullanılarak Sayısal Yükseklik Modeli oluşturulmasında filtreleme işlemi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Harita Genel Müdürlüğü’nün başkanlığında 2014 yılında üretilen, Riegl LMS-Q1560 Lidar sistemiyle Bergama ilçesinde 1200 metre yükseklikte gerçekleştirilen uçuş verilerinden elde edilen ayrık-dönüşlü Lidar test verisi kullanılmıştır. Lidar nokta bulutu, denetimsiz bir yapay sinir ağı yöntemi olan Kendini Düzenleyen Haritalar (KDH) yöntemi ile analiz edilerek kümelere ayrılmıştır. Kümeler, uydu görüntüleri ile karşılaştırılarak nesne sınıfları belirlenmiştir. Bu yöntem ile elde edilen nesne sınıflarının doğruluğu, görsel olarak sınıfları belirlenen tüm noktalar incelenerek hesaplanmıştır. Sinir ağına ait en az nöron sayısı, denetimli olarak hata değerlerine göre belirlenmiştir. Lidar nokta bulutunun KDH yöntemiyle filtrelenmesi sonucu, Tip-1 hatası %11.54, Tip-2 hatası %19.43 ve toplam hata %16.41 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlara göre, hava Lidar verilerinin filtrelenmesinde KDH sinir ağlarının belirlenen nöron sayısı ile etkin olarak kullanılabildiği görülmüştür.
Keywords : Lidar, Yapay sinir ağları, Kendini düzenleyen haritalar, Filtreleme