Dijital hava fotoğrafları kullanarak ağaç tespiti ve taç boyutlarının belirlenmesi
Detection of trees and crown sizes using digital aerial images
Yazar: FATİH ÇELİK
Danışman: PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Günümüzde uzaktan algılama sistemleriyle yüksek mekansal ve spektral çözünürlüklü görüntüler elde edilebilmektedir. Bir uzaktan algılama platformu olan insansız hava araçları ormancılık, tarımsal üretim, inşaat ve enerji gibi birçok alanda fotogrametrik değerlendirme ve analiz işlemlerinde kullanılmaktadır. Tez kapsamında insansız hava aracından elde edilen multispektral dijital hava fotoğrafları kullanılarak ortofoto üretilmiştir. Tez çalışması için iki adet test sahası belirlenmiştir. Vejetasyon indeksleri, Otsu eşikleme metodu, k-ortalama kümeleme metodu ve HSV dönüşümlerinden faydalanarak taçların zemin ve diğer objelerden ayrılarak otomatik olarak segmente edilmiştir. Lokal maksimum filtrelemesiyle ağaç yükseklikleri yarı otomatik olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen ağaçların sayısı ve taç büyüklükleri tez kapsamında geliştirilen yazılımla otomatik olarak hesaplanmıştır.Izgara deseninde dikili ağaçların vejetasyon indekslerinden taç büyüklüklerinin elde edilmesinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Çalışma kapsamında birinci alanda vejetasyon indeksleri kullanılarak taç belirleme %91 doğruluk oranı, geliştirilen yazılımla ağaç sayısı %99 oranında doğrulukla tespit edilmiştir. İkinci alanın vejetasyon oranlarıyla taç belirleme yöntemi %97 doğruluk oranı, ağaç sayısı tespitinde taçların birbirinden izole edilerek sayımının yapılması sonucunda %98 oranında doğruluk elde edilmiştir. Lokal maksimum tespitiyle ağaç yüksekliklerinin belirlenmesi işleminde %94 oranında korelasyon doğrulukla kullanılabilir yöntem olduğunu göstermektedir. Dijital hava fotoğrafları kullanımıyla oluşturulan ortofotolardan otomatik yöntemlerle ağaç tespiti yapılması konusunda vejetasyon indeksleri kullanılarak geliştirilen yazılımın ağaç taç boyutu belirlemede ve sayımında yüksek doğruluklu sonuçlar vermektedir. Tezde insansız hava araçlarıyla elde edilen ürünlerin orman parametreleri çıkarımında etkili ve maliyet açısından kullanıcı dostu yöntem olduğu gösterilmiştir. Otomatik yöntemlerle ağaçların bilgilerinin elde edilmesi, ilerleyen yıllarda elde edilecek yeni görüntülerden kullanımı efektif bir çözüm olacaktır.

Abstract:
Today, high spatial and spectral resolution images can be obtained with remote sensing systems. Unmanned aerial vehicles, a remote sensing platform, are used in photogrammetric evaluation and analysis processes in many fields such as forestry, agricultural production, construction and energy. Within the scope of the thesis, orthophoto was produced using multispectral digital aerial photographs obtained from unmanned aerial vehicle. Two test fields were determined for the thesis study. Vegetation indices are segmented automatically by taking advantage of the Otsu thresholding method, k-mean clustering method and HSV transformations, separated from the ground and other objects. Tree heights are determined semi-automatically with local maximum filtering. The number and crown sizes of the detected trees were calculated automatically with the software developed under the thesis. Successful results were obtained in obtaining crown sizes from the vegetation indices of trees planted in the grid pattern. Crown determination by using vegetation indices in the first area was determined with 91% accuracy and the number of trees with the software developed was determined with 99% accuracy. The method of crown determination with the vegetation rates of the second area is 97% accuracy, and the number of trees is isolated and the counting of the crowns is 98% accuracy. It shows that 94% correlation accuracy can be used in determining tree heights with local maximum determination. The software developed by using vegetation indices for automatic tree detection from orthophotos created by using digital aerial photographs gives high accuracy results in determining and counting tree crown size. In the thesis, it has been shown that the products obtained by unmanned aerial vehicles are effective and cost-effective in extracting forest parameters. It will be an effective solution to obtain information of trees by automated methods and use them from new images to be obtained in the following years.