Nokta bulutu verilerinden çıkarılan bina çatı geometrisinin düzgünleştirilmesine yönelik yeni bir algoritma ve arayüz geliştirme
A novel algorithm and interface for automatic regularization of building boundary geometry extracted from point cloud data
Yazar: EMİRHAN ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. FEVZİ KARSLI
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Harita Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Lazer tarama teknolojisi (LiDAR) veya fotoğraflar ile görüntü eşleştirme tekniği kullanılarak üretilen 3B nokta bulutu verisi, yeryüzündeki doğal ve beşerî unsurlar hakkında üç boyutlu bilgiye ulaşmanın en popüler yollarından biri olarak görülmektedir. Özellikle vektör harita üretim sürecinde temel harita katmanlarının hızlı ve etkin bir biçimde çıkarılması için, 3B nokta bulutlarının kullanımı yaygın bir hale gelmiştir. Kentsel çevrenin ortak unsurları dikkate alındığında, haritanın temel katmanları arasında yer alan bina katmanının en önemli detay olduğu açıktır. Bu katmanın uzaktan algılanmış verilerden çıkarılması sonucu ölçüm prensibinden kaynaklı düzensiz (alfa şekil) bir sınır geometrisi oluşmaktadır. Harita üzerinde bina sınırlarının temsil edilebilmesi için düzgün ve anlamlı bir sınır düzgünleştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Tez kapsamında LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutlarından çıkarılan ortogonal, eğrisel ve karma geometrili düzensiz bina sınırlarının otomatik düzgünleştirilmesini/sayısallaştırılmasını sağlayan matematiksel bir model geliştirilmiş ve uygulama arayüzü tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritma, ortogonal geometrili bina kenarlarını bu tez kapsamında üretilen ABORE (Otomatik Bina Anahat Düzgünleştirme) yöntemiyle, eğrisel bina kenarlarını ise Bézier eğrileri ile düzgünleştirmektedir. Sonuç olarak, çalışma kapsamında önerilen algoritma, özellikle eğrisel ve karma (ortogonal+eğrisel) geometrili bina sınırlarını otomatik düzgünleştirmesi yönüyle literatürdeki diğer bina sınır düzgünleştirme yöntemlerine göre üstünlük sağlamaktadır. Önerilen yöntemin piksel bazlı doğruluk değerlendirmesi ortalama %95, çalışmada geliştirilen nokta bazlı doğruluk değerlendirmesinde ise karesel ortalama hata değeri 0,456 olarak hesaplanmıştır. Geliştirilen yöntem, ilgili yönetmelik kapsamında büyük ölçekli harita üreten kurum ve kuruluşlara operatör desteği gerektirmeden otomatik bina sayısallaştırılması için katkı sağlayacağı açıktır.

Abstract:
The use of 3D point cloud data generated through Laser Scanning Technology (LiDAR) or image matching techniques is widely regarded as one of the most popular ways to obtain three-dimensional information about natural and man-made features on the Earth's surface. In particularly the process of producing vector maps, the use of 3D point clouds has become widespread for extracting fundamental map layers quickly and efficiently. Considering the common elements of the urban environment, it is evident that the building layer is the most important detail among the basic map layers. The extraction of this layer from remotely sensed data results in an irregular boundary geometry due to the principle of measurement. In order to represent building boundaries on the map, a regularize and meaningful boundary regularization is necessary. In this thesis, a novel mathematical model has been developed and an application interface has been designed to automatically regularize/digitize orthogonal, curvilinear, and mixed-geometry irregular building boundaries extracted from LiDAR and photogrammetric point clouds. The proposed algorithm regularize orthogonal-geometry building edges using the developed ABORE (Automatic Building Outline Regularization) algorithm, and curvilinear building edges using Bézier curves. As a result, the proposed algorithm provides superiority over other building regularization methods in the literature, especially regarding automatic regularization of curvilinear and mixed geometric building boundaries. The proposed method achieved an average pixel-based accuracy evaluation of 95% and an average root mean square error (RMSE) value of 0,456 in the developed point-based accuracy evaluation. It is clear that the developed method will contribute to the institutions and organizations that produce large-scale maps within the scope of the relevant regulation for automatic building digitization without requiring operator support.