Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri
Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling
Yazar: HAKAN ÇELİK
Danışman: PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Taşkınlar, dünyada pek çok ülkenin her yıl karşı karşıya kaldığı, en ciddi, yaygın ve maliyetli afetlerden birisidir. Günümüzde küresel ısınma arttıkça, taşkınlar da insanlığa yönelik küresel bir tehdit halini almaktadır. Bu nedenle riskli bölgeye ait klasik ölçme, fotogrametri ve uydu görüntülerinden ya da yeni bir teknoloji olarak Light Detection and Ranging (LiDAR)'dan elde edilen Sayısal Yükseklik Modeli (SYM), Sayısal Yüzey Modeli (SYzM) ve Sayısal Arazi Modeli (SAM) vasıtasıyla topografik yapının yüksek doğrulukla ortaya konması ve taşkın riskine karşı gerekli önlemlerin alınması büyük önem taşımaktadır. Bu kapsamda, yeryüzüne ait üç boyutlu koordinatların doğrudan elde edildiği LiDAR Teknolojisi ile üretilen SYM, SYzM ve SAM, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımları ile entegre edilerek her tür hidrolojik çalışmanın yapılmasına imkan sağlamaktadır. 
Bu doktora tez çalışmasında, çalışma alanı olarak Türkiye'nin kuzeydoğusunda yer alan Artvin İli, Borçka İlçesi sınırları içerisindeki Balcı Deresi Havzası seçilmiş ve taşkınlara yönelik olarak yapılacak hidrolojik çalışmalarda kullanılmak üzere, yeni ve etkin bir teknoloji olan LiDAR'ın performans analizleri yapılmıştır. 1.Bölüm'de taşkına yönelik hidrolojik uygulamalarda problem sahaları, mevcut SYM üretim teknikleri ve LiDAR'ın diğer tekniklere nazaran avantajları ele alınmıştır. 2.Bölüm'de LiDAR teknolojisi, LiDAR veri işleme süreci ve kullanılan yazılımlar tanıtılmıştır. Uygulama aşaması 3. ve 4.Bölüm olarak bölümlendirilmiştir. 3.Bölüm LiDAR nokta bulutu verisinin filtrelenmesi ve sınıflandırılması, Sayısal Yükseklik Modeli (SYM), Sayısal Yüzey Modeli (SYzM) ve hemen ardından zemin dışındaki arazi sınıflarının ayırılarak Sayısal Arazi Modeli (SAM) üretilmesi, LiDAR SAM doğruluk analizi, LiDAR SYM ve LiDAR SYzM ile çözünürlük ve yüksek doğruluğu bakımından karşılaştırılması ve LiDAR verisinin doğru filtrelenmesinin LiDAR SAM'nin doğruluğuna etkileri olmak üzere dört ana adımda gereçekleştirilmiştir. 4.Bölüm'de ise, taşkın modelleme kapsamında yapılacak taşkın pik debisi hesaplamalarına yönelik hidrolojik çalışmalar ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Bu bölümün ilk adımında LiDAR SAM'ın CBS ortamında geçerliliği ve CBS ile entegrasyonu yoluyla taşkın riskine yönelik havzaya ait topoğrafik ve hidrolojik haritaların üretimi, ikinci adımda LiDAR SAM'ın diğer bazı tekniklerle elde edilen SYM'lerle hem yükseklik doğruluğu hem de hidrolojik doğruluk bakımından karşılaştırılması yapılmıştır. Üçüncü ve son adımda ise, LiDAR verisi ile elde edilen SAM temel alınarak Balcı Deresi Havzası'na ait hidrolojik modelleme yapılmış ve sonuç verisi olarak elde edilen taşkın pik debisi değeri, öncelikle ölçümlerden elde edilmiş değerler ile müteakiben de uzaysal çözünürlükleri LiDAR'dan daha düşük olan 1/25.000 ölçekli haritalardaki 10 m. aralıklı eş yükselti eğrilerinden elde edilen Sayısal Arazi Yükseklik Verisi (Digital Terrain Elevation Data- DTED-2) ve Geliştirilmiş Uzay Termal Emisyon ve Yansıtım Radyometresi (Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer- ASTER) uydusundan yayınlanan Küresel Sayısal Yükseklik Modeli (Global Digital Elevation Model Version 2 - GDEM-2) verilerinden elde  edilen değerler ile karşılaştırılmıştır.
3.Bölüm birinci adımda, filtreleme metotları ortaya konmuş ve önce yazılım otomatik rutinleri ile kontrolsüz sınıflandırma, otomatik rutinlerinin yetersiz kaldığı durumlarda ise kontrollü sınıflandırma yapılarak 22 182 274 adet lazer noktasından oluşan verinin tamamı filtrelenerek sınıflandırılmıştır. İkinci adımda, veri TerraModeler ile triyangulasyon işlemine tabi turularak sırasıyla LiDAR SYM, LiDAR SYzM ve LiDAR SAM oluşturulmuştur. Üçüncü adımda, LiDAR verisinin işlenmesi sonucu elde edilen SAM, çalışma alanında Küresel Konumlama Sistemi (Global Positioning System-GPS) cihazı ile yapılan arazi ölçme çalışmasından elde edilen Yer Kontrol Noktaları (YKN) referans alınarak doğruluk analizine tabi tutulmuştur. Doğruluk analizi sonucunda, Karesel Ortalama Hata (KOH) cinsinden yükseklik doğruluğu 0.1855, yatay doğruluk ise X'te 1,16 m., Y'de 0,47 m. olarak  bulunmuştur. Bu değerlerin, Bölüm 1.3'te Mason ve diğ. (2010) ve  Bölüm 1.4.2'de Sanders (2007) tarafından  yapılan çalışma sonuçlarına dayanılarak taşkın modellemeye yönelik olarak yapılacak hidrolojik çalışmalar için yeterli doğruluğu sağladığı belirlenmiştir. Dördücü adımda, model doğruluğunda, LiDAR nokta bulutu verisinin eksiksiz ve doğru filtrelenmesinin önemini vurgulamak ve yükseklik değerlerinde oluşan KOH cinsinden hata miktarlarını karşılaştırmak amacıyla, çeşitli derecelerde filtrelenmiş ve filtreleme parametreleri değiştirilmiş veriler üzerinde, GPS ile yapılan arazi çalışmasından elde edilen YKN referans alınarak hata analizleri yapılmıştır. Bu maksatla sırasıyla 0.80, 1.00, 1.20 ve 1.40 m. iterasyon mesafelerinin her biri için iterasyon açıları 4, 6, 8 ve 10° olarak değiştirilerek 16 ayrı LiDAR SAM elde edilmiştir. KOH en düşük değerini, iterasyon mesafesi 1.40 m. için iterasyon açısı 10° olduğunda 0.1855 m. olarak almıştır. Modellerden elde edilen KOH değerleri analiz edildiğinde, her bir iterasyon mesafesinde iterasyon açısı artırıldıkça KOH değerlerinin azaldığı yani doğruluğun iyileştiği anlaşılmıştır. 
Çalışmanın 4.Bölüm'ünde LiDAR SAM CBS ortamına entegre edilerek, klasik yöntemlerle zemine ulaşılması neredeyse imkansız olan böyle dik yamaçlı ve yoğun bitki örtüsüne sahip alanlarda dahi drenaj ağı, alt havzalar ve akma noktalarının çok detaylı olarak belirlenebildiği görülmüştür. İkinci adımda, çalışma alanına ait DTED-2 ve ASTER GDEM-2 verileri temin edilmiş, TerraModeler yazılımı vasıtası ile yüzey modelleri elde edilmiş, çözünürlükleri ve YKN girilerek KOH cinsinden yükseklik doğrulukları bulunmuştur. Buna göre DTED-2 verisinin çözünürlüğü 25.8 m., yükseklik doğruluğu 54.78 m.; ASTER GDEM-2 verisinin çözünürlüğü 25.6 m., yükseklik doğruluğu 56.79 m. bulunmuştur. Bu verilerden üretilen drenaj ağı, akma noktaları ve alt havza haritaları LiDAR SAM'dan elde edilen haritalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçta LiDAR SAM'a nazaran, DTED-2 SYM ve ASTER GDEM-2 SYM verilerinde, havza sınırları ve alt havzaların tam olarak oluşturulamadığı ve bu sebeple nehir kollarının bozulduğu ve akma noktalarının üst üste bindiği ya da çakıştığı ve gerçek durumu yansıtamadığı belirlenmiştir.
Çalışmanın son bölümünde, çalışmada kullanılan LiDAR, DTED-2 and ASTER GDEM-2 verileri ile ayrı ayrı hidrolojik modelleme yapılarak taşkın pik debileri hesaplanmıştır. Elde edilen bu değerler referans olarak alınan benzer bir havzada DSİ tarafından yapılan bir çalışma ile karşılaştırıldığında en yakın değeri LiDAR verisinin verdiği belirlenmiştir. Burada, Balcı Deresi Havzası ile drenaj alanı büyüklüğü olarak çok yakın olan Kılıçlı Göleti Havzası karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda, drenaj alanı büyüklüklerinin benzerliklerinden yola çıkılarak kurulan orantıda Kılıçlı Göleti'nde 18.8 m³/sn olarak ölçülen taşkın debisi değeri girildiğinde, Balcı Deresi Havzası için 18.75 m³/sn değeri bulunmuştur. Bu değere en yakın sonucu 17.85 m³/sn ile DTED-2 ve ASTER GDEM-2 verilerine nazaran çözünürlüğü en yüksek olan ve arazi ayrıntılarını en iyi yansıtan LiDAR SAM verisi vermiştir.  LiDAR verisi %4.8 gibi bir fark oluştururken;  DTED-2 verisi 22.72 m³/sn ile %21.1, ASTER GDEM-2 verisi 24.34 m³/sn ile %29.8 oranında farklı değer vermiştir. Bu bölümün sonucu olarak, taşkın modellemeye yönelik hidrolojik çalışmalarda taşkın pik debisinin hesaplanmasında kullanılan üç boyutlu modelin çözünürlüğünün yüksek olması ve dolayısıyla da arazi ayrıntılarını doğru yansıtmasının önemi ortaya çıkmıştır.
LiDAR teknolojisi kullanılarak yapılan bu çalışmanın sonucunda; Bölüm 1.4'te belirtilen mevcut diğer SYM üretim tekniklerinden farklı olarak:
•	Lazer tarayıcı ile aynı platformda yer alan GPS/INS sistemi sayesinde 3B veri doğrudan elde edilmiş, veriyi 3B hale getirmek için harcanacak zamandan tasarruf sağlanmıştır.
•	Hava LiDAR sisteminde, Lazer tarayıcı ile aynı platformda yer alan sayısal kamera yardımı ile lazer noktaları ile eş zamanlı olarak sayısal görüntüler elde edilmektedir. Bu görüntüler, GPS/INS sistemi ile hesaplanan dönüklük, öteleme ve eğiklik parametreleri sayesinde, TerraPhoto yazılımında hızlıca ortofotoya çevirilebilmiş ve noktaların  sınıflandırılması esnasında sınıflandırmanın doğruluğu için şart olan homojen yapıda bir görsel referans veri olarak kullanılabilmiştir.
•	Çalışma alanının dik yamaçlı ve sık ormanlık yapısından kaynaklanan zorluklardan dolayı, diğer klasik veri alma teknikleri ile  SAM elde etmek çok zor olmasına ve elde edilen SAM'ın doğruluğunun düşük olmasına karşılık, Lazer darbelerinin penetrasyon ve çoklu yansıma özelliği sayesinde zemin ve diğer arazi ayrıtıları kolaylıkla ayırt edilerek; 0.1855 m. düşey doğruluklu oldukça hassas bir SAM elde edilebilmiştir. 
•	Ve bu sayede, elde edilen LiDAR SAM ile Akım Gözlem İstasyonu (AGİ) ve Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu (OMGİ) olmayan çalışma alanında rasyonel yöntem ile hidrolojik modelleme yapılabilmiş ve ölçümlerden elde edilen taşkın debisi değerlerine çok yakın bir  sonuç elde edilebilmiştir.  
Sonuç olarak, taşkın modelleme için gereken en temel verinin, yer yüzeyini en iyi şekilde temsil eden ve yüzey üstü nesnelerin çıkarıldığı yüksek kalitede bir SAM olduğundan yola çıkılarak, çalışma alanı gibi dik yamaçlı ve sık ormanlık yapıda ve eğimin bazı noktalarda %80'lere ulaştığı bölgelerde Hava LiDAR nokta bulutu verisinden yer yüzeyini temsil eden lazer noktalarının filtrelenmesi için  parametre seçiminde maksimum bina boyutunun 150 m., iterasyon mesafesinin 1.40 m. ve iterasyon açısının 10° olarak girilmesi önerilmektedir. LiDAR ile elde edilen ve 1.8 m. uzaysal çözünürlük, 0.1855 m. yükseklik doğruluğu ile en iyi sonucu veren SAM, Bölüm 1.3'te Mason ve diğ. (2010)'nin taşkın modellemede kullanılması gereken veri gereksinimi bulguları ile uyumludur. Çalışmanın devamında, hidrolojik modelleme kapsamında taşkın pik debisi hesaplamaları yapılmış, ve sonuç değerlerinin çözünürlük ve yükseklik doğruluğu ile sıkı bir şekilde bağlantılı olduğu tespit edilmiştir. Değişik çözünürlük ve düşey doğruluğa sahip veriler ile elde edilen taşkın pik debilerinin hesaplanıp analiz edildiği bu çalışmanın sonucunda, çözünürlük ve düşey doğruluk azaldıkça, taşkın pik debisi değerlerinin referans değerden uzaklaşabildiği ve abartılı sonuçlar verebildiği belirlenmiştir.

Abstract:
Floods are one of the most serious, widespread and costly disasters in the world that too many countries came across every year. As the threat of Global Warming increases nowadays, floods are gradually becoming global threat to the human being. Therefore, the revealing of the topographic structure with high accuracy by means of the Digital Elevation Model (DEM), Digital Surface Model (DSM) and Digital Terrain Model (DTM) acquired from classical land surveying, photogrametry and satellite images or Light Detection and Ranging (LIDAR) as a new technology to take the necessary precautions against the risk of flooding is of great importance. In this context, DEM, DSM and DTM produced from LiDAR technology, which acquires the three-dimensional coordinates of the earth directly, allows the execution of all types of hydrological studies, integrated with Geographic Information Systems (GIS) softwares. Although LiDAR technology is a relatively new technology for flood modeling and risk analysis; high-resolution and high-accuracy topographic data sets obtained with LiDAR have now become increasingly used for predicting the rate of the flood in many countries. 
In this doctoral thesis, Balcı Stream Basin is selected as study area, lying within the boundaries of Borçka district of Artvin city in the northeast of Turkey and performance of LiDAR, being a new and effective technology has been analyzed for the purpose of hydrologic studies intended for floods. In the first chapter, DEM production technics in hydrologic applications and the advantages of LiDAR compared to other technics was discussed. In the second chapter, LiDAR technology, LiDAR data processing and the required softwares were introduced. Implementation phase divided into third and fourth chapter.  Third chapter  was carried out four main steps comprising; filtering and classification of  LiDAR point cloud data, DTM production extracting terrain classes except ground class just after LiDAR DEM and DSM, accuracy analysis of LiDAR DTM and comparison with LiDAR DEM and LiDAR DSM with respect to spatial resolution and vertical accuracy, analysing the effects of correctness of LiDAR data filtering and the parameter changes to the accuracy of LiDAR DTM. Fourth chapter aimed at hydrologic applications and comparisons intended for flood peak discharge in the context of flood modelling. In the first step, production of basin hydrological maps intended for flood risk by way of integration of LiDAR DTM with GIS and in the second step comprised comparison of LiDAR DTM with other DEMs produced with some other technics, in respect to both height and hydrologic accuracies. In the third and last step, hydrologic modelling of Balcı Basin was executed, based on DTM acquired from LiDAR data and resulting flood discharge value was compared at first with the values obtained from measurements, and secondly with the values obtained from DTED-2 ve ASTER GDEM-2 data, having less spatial resolution than LiDAR.
In the first step; raw LiDAR data belonging to the study area, which consists of  22 182 274 laser points is processed along with the orthophotos produced from the digital images obtained simultaneously with LiDAR data in accordance with LiDAR data processing rules by using TerraSolid software. After calibration, LiDAR point cloud data, which was calibrated by provider firm ealier,  was subjected to filtration process to be classified as low, ground, low vegetation, medium vegetation, high vegetation and building classes. At this stage, filtering methods have been introduced and at first, unsupervised classification was executed with software automated routines, in case of failure supervised classification is done and all the data are classified by filtering consisting of 22,182,274 laser points. Each step in the unsupervised classification has emerged the need for manual work with supervised classification by taking the orthophotos as visual reference. During filtering phase, because of the study area's character of steep slope and mass vegetation, it was detected that filter parameters given as default in TerraScan software did not give correct results in classification and therefore; more accurate classification results were obtained, by changing these parameters in accordance with the control results executed with the orthophotos belonging to study area. 
In the second step; upon completion of the classification process, totally 16 000 laser points detected below the ground along with the points detected in the air are all  accepted as ineligible points and assigned to the class "low" which lead to distortions in the data and then all are extracted from the data. The point density of resulting data comprising all of the classes was found as 2.4 points / m²  and the resolution was found as 0.6 m., while it was 0.30 points / m²   and 1.8 m. in the data comprising only ground points. And then, LiDAR data was subjected to triangulation process and respectively, DEM was produced from all the data,   DSM was produced from the ground and non ground terrain classes, later on totally 19 366 320 points belonging to low, medium and high vegetation classes and 43 423 points belonging to building class are vectorized and extracted  from data in order to create LiDAR DTM out of the remaining ground class. The remaning laser data consisting of  2 756 531 points was subjected to triangulation process and LiDAR DTM was formed. 
In the third step; DTM acquired as a result of LiDAR data process, was subjected to the accuracy analysis by taking Ground Control Points (GCP) derived from land survey performed with Global Positioning System (GPS) device as reference. Vertical accuracy was found as 0.1855 m. and horizontal accuracy was found as 1.16 m. on x-axis and 0.47 m. on y-axis in terms of Root Mean Square Error (RMSE). It was determined that it provides adequate accuracy for hydrologic studies intended for flood modelling, based upon the results of the studies made by Mason et al. (2010) in Section 1.3. and Sanders (2007) in Section 1.4.2. Spatial resolutions of LiDAR DEM and LiDAR DSM were calculated and height accuracy analysis was executed taking GPS measurements in the study area as reference, by means of TerraModeler software in order to compare with LiDAR DTM. As a result, the resolution of LiDAR DEM having 22 168 327 laser points is 0.63 m., height accuracy as RMSE is 0.4062 m.; the resolution of LiDAR DSM having 22 166 274 laser points is 0.63 m., height accuracy as RMSE is 0.3397 m.; and the resolution of LiDAR DTM having 2 756 531 laser points is 1.8 m., height accuracy as RMSE is 0.1855 m. LiDAR DTM acquired from LiDAR DSM by extracting all vegetation and buildings, in which all terrain classes are filtered gave best result in height accuracy.
In the fourth step; error analysis was carried out by taking the GCPs acquired from GPS field survey as reference with LiDAR data filtered in various levels and with changed filtering parameters in order to emphasize the importance of  filtering LiDAR point cloud completely and accurately for DTM accuration and compare the error amounts  occurred in vertical values in terms of RMSE. As a result of this process, RMSE of the LiDAR data, in which, low points filtered but ground points not filtered, was found as 238.2529 m., which is absolutely not an acceptable value. When it comes to filtering of ground points, provided that maximum slope 80° and the maximum building size 150 m., which has given the best result in the sequel of a series of work, were accepted as constant, 16 different LiDAR DTM were produced by changing the iteration angles as 4, 6, 8 and 10° for each iteration distances of 0.80, 1.00, 1.20 and 1.40 m. respectively. RMSE took its smallest value as 0.1855 for iteration distance 1.40 m. and the iteration angle 10°. Analyzing the RMSE values obtained from DEMs, it was understood that RMSE values were decreasing while the iteration angles were increased in each iteration distances, which meant that the accuracies of the DEMs getting better. While RMSE value was found as 0.6824 m. for iteration distance 0.80 m. and iteration angle 4°, it was found 0.2037 for 10°;  0.7259 m. for iteration distance 1.00 m. and iteration angle 4°, it was found 0.1893 for 10°;   0.6203 m. for iteration distance 1.20 m. and iteration angle 4°, it was found 0.1878 for 10°; 0.8665 m. for iteration distance 1.40 m. and iteration angle 4°, it was found 0.1855 for 10°. 
At the end of this step executed by changing the iteration parameters, it was identified that iteration angle and iteration distance parameters, which was given in TerraScan-one of TerraSolid softwares used for filtering purposes- filtering algorithms were playing important role on classification accuracy. In TerraScan software user manual, iteration angle is limited between 4-10 º  and iteration distance is limited between 0.5-1.5 m. interval. But, it was detected that mentioned limit values remain incapable in steep sloped and mass vegetated terrains like study area in this thesis and so these value intervals should be widen. Because, in those areas which were lying towards northest and southest edges of the studied Balcı Basin giving 80% and higher slope values, it could not be possible to classify the whole of the terrain by software automotic rutins even if the limit values of the parameters were used; and the remaining part of the classification was completed manually in long working hours. Besides that, in a filtering study entering upper limit iteration distance of 1.50 m., it was detected that both number of attained ground points decreased and the RMSE value increased.
In the fourth chapter, as part of the flood modelling, hydrologic studies and applications were executed intended for flood peak discharge calculations with LiDAR DTM data and comparisons with the values acquired from various data types. In this context, as first step; LiDAR DTM was transferred into GIS environment in 1 m. grid form and then various hydrological maps are produced such as Three Dimensional (3D) surface model, contour, relief and vector maps with Surfer 11 software; relief, flow direction, slope, aspect, flow accumulation, drainage lines and pour points, sub basins maps with ArcGIS 10.4.1 software. Thus, it was seen that drainage lines, sub basins and pour points can easily be determined elaborately even in the terrains having steep slope and dense vegetation by means of the integration of LiDAR DEM with GIS, despite the fact that the ground is almost unreachable by classical survey technics in such kind of terrains.  
In the second step; in respect to the comparison of the LiDAR DTM with the elevation data generated by some other DEM production technics; because of the lack of digital photogrametric height data which gives nearest values to LiDAR data in terms of resolution and accuracy, a Digital Terrain Elevation Data-version 2 (DTED-2) produced from the 10 m. contours derived from 1 /25 000 scaled topographic maps and  a Global Digital Elevation Model-version 2 (GDEM-2) derived from Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) are provided. In this context, DTED-2 and ASTER GDEM-2 raster data transformed into XYZ format and transferred to the Microstation V8i environment and  surface models were produced from them. Later on, resolution values were found from point densities and the vertical accuracies were found in terms of RMSE by entering GCPs in TerraModeler. Hereunder, the resolution of DTED-2 data was found as 25.8 m. and the vertical accuracy was found as 54.78 m.; the resolution of ASTER GDEM-2 data was found as 25.6 m. and the vertical accuracy was found as 56.79 m. With regard to revealing the differences between tree types of data visually, gray tone and relief maps were produced with Erdas Imagine 2013 and 3D views were produced with  Surfer 11. Drainage line, pour points and sub basins maps were compared with the ones produced with LiDAR SAM As the result, it was determined that sub basins were not completely formed, and so drainage lines were damaged and the pour points were overlapped in DTED-2 DEM and ASTER GDEM-2 data not reflecting the real basin structure, as compared with LiDAR DEM.
At the final step of the study, flood peak discharge values were calculated for each of LiDAR, DTED-2 and ASTER GDEM-2 data by executing hydrologic modelling with each of them seperately. It was identified that, as compared with a study implemented in a similar basin by DSİ, which was taken as reference, LiDAR data gave nearest value, with regard to DTED-2 and ASTER GDEM-2 data. Hereunder, Kılıçlı Basin was compared with Balcı Basin, which is very similar in terms of drainage area magnitude. In this context, in the ratio composed on the basis of similarity of the drainage area magnitudes, when flood peak discharge value of 18.8 m³/sn measured in Kılıçlı Basin entered; a value of 18.75 m³/sn was found for Balcı Basin. LiDAR DTM data has given the nearest value as 17.85 m³/sn to this value, having best resolution and reflecting terrain details best, compared to DTED-2 and ASTER GDEM-2 data. When LiDAR data generated a difference of 4.8 %, DTED-2 data generated a difference of 21.1% with flood peak discharge of 22.72 m³/sn and ASTER GDEM-2 data generated a difference of 29.8% with flood peak discharge of 24.34 m³/sn. As a result of this chapter, the importance of 3D models having good resolution and good reflectance of terrain details, used in calculation of flood peak discharge in the hydrologic studies aimed at flood modelling, was emerged. 
As a result of this study, executed by using LiDAR technology, unlike other existing DEM production technics:
•	3D data was  obtained directly by means of the GPS/INS system located on the same platform with the laser scanner and so the time required for transformation of the data into 3D was saved.
•	Digital images are taken simultaneously with the laser points by means of digital camera mounted on the same flight platform with the laser scanner in airborne LiDAR systems. These images could be easily and quickly transferred to orthophotos with TerraPhoto software by means of position, orientation, and velocity  parameters calculated by integrated GPS/INS system and these orthophotos had been used as a homogeneous visual reference during classification of the laser point cloud data, which was very essential for calssification accuracy. 
•	Despite the fact that, it was very hard to get a DTM with the classical data acquiring technics and the accuracy of this DTM was low in such steep sloped and dense vegetated areas; making use of high penetration and multiple reflectance properties of the laser pulses, ground and other terrain details had been easily distinguished from each other, and a very sensitive DTM had been generated having a vertical accuracy of 0.1855 m.
•	Thus, despite the fact that there is no flow or precipitation station in the study area; hydrologic modelling could be performed with rational method and a flood peak discharge value has been obtained which is rather close to the values obtained by means of measurements. 
Consequently, realising the truth of the basic data for flood modelling is a high quality DTM, representing the earth surface best with the human-made or non human-made objects extracted; it is recommended that, the values of maximum building size should be entered as 150 m., iteration distance as 1.40 m. and the iteration angle as 10º in parameter selection for filtering of laser points representing the earth surface from the Airborne Lidar point cloud data in the areas like study area having steep slope and dense vegetation. DTM, generated with the LiDAR data with the spatial resolution of 1.8 m. and the vertical accuracy of  0.1855 m. is matched with the findings of Mason et al. (2010) about the data requirements for  flood modelling in Section 1.3. Later on, flood peak discharge calculations were performed as part of hydrologic modelling  and the resulted values was found strongly corelated with the spatial resolution and the vertical accuracy. At the end of this study, which we calculate and analyse flood peak discharge values obtained from the different data types having different spatial resolution and vertical accuracies, it has been determined that, flood peak discharge values could be move away from the reference value and give exaggerated results as the spatial resolution and vertical accuracies decreased. 
Because of all these above mentioned reasons, it was assesed that, usage of LiDAR technology in modelling river basins and hydrological studies intended for flood risk analysis, which has been an important problem of our country with increasing effects and occurence intervals as the threat of Global Warming increases nowadays, will make a significant contribution to the risk analyzing studies aimed for preventing loss of lives and properties caused by floods.