3 boyutlu nokta bulutlarının modellenmesinde metasezgisel yaklaşımlar
Metaheuristic algorithms to modelling in 3D point clouds
Yazar: ÜLKÜ KIRICI YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Üç boyutlu (3B) nokta bulutu, bir nesnenin veya bir ortamın yüzeyini hassas bir şekilde temsil eden ve bu yüzeyin her bir noktasının kartezyen (X,Y,Z) koordinatları ile belirtildiği bir veri kümesidir. 3B nokta bulutlarının modellemesi ise, bir ortamın veya nesnenin yüzeyinin uygun bir modelle temsil edilmesidir. Geoid, dünya yüzeyini en iyi şekilde temsil eden, yüzeyin deniz seviyesine göre eğriliğini ve çeşitli noktalardaki yerçekimi potansiyeli yüzeyini ifade eden bir referans yüzeyidir. Geoid belirleme her zaman bilimin konusu olmuştur. Birçok farklı geoid belirleme yöntemleri geliştirilmiş ve geliştirilmektedir. Tüm jeodezik çalışmalarda olduğu gibi geoid yüzeyi belirleme çalışmalarında ölçü sayısı bilinmeyen sayısından büyük olduğunda optimizasyon ile belirli bir amaç fonksiyonuna göre çözüm yapılır. Harita mühendisliğinde dengeleme hesabı olarak adlandırılan bu işlemde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Ölçü kümesinde her zaman rastgele ve kaba hatalı ölçülerde bulunmaktadır. Bu ölçüler uyuşumsuz ölçü olara adlandırılır ve ölçü kümesinden ayıklanması gerekmektedir. Ölçü kümesi uyuşumlu ve uyuşumsuz ölçüler olarak 2 sınıfa ayrılabilir.
Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte elde tutulan veri miktarları artmış, elde edilen veriyi sınıflandırmak önem kazanmıştır. Veri sınıflandırma işleminde istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemleri sıklıkla kulanılmaktadır. Hızla gelişen yapay zeka ve makine öğrenmesi yöntemleriyle çok karmaşık problemler Metasezgisel Algoritmalar ile çözülerek optimum çözümler elde edilebilmektedir. Metasezgisel algoritmalar doğadan esinlenmiş veya önceki deneyimlerden öğrenilmiş özellikleri kullanarak çeşitli optimizasyon problemlerini çözmek amacıyla tasarlanmışlardır. Bu algoritmalar, özellikle büyük ve karmaşık problemlerden optimum çözümler elde etmek için kullanılmaktadır. Metasezgisel algoritmalar iyi bir öğrenme ve adaptasyon yeteneklerine sahip oldukları için farklı problemlere kolayca uyarlanabilirler. Bu nedenle ortaya çıkışından bu yana birçok farklı problemin çözümünde kullanılmaktadırlar.
Bu çalışmada geoid yüzeyi belirleme işlemi için harita mühendisliğinde daha önce kullanılmamış olan Metasezgisel algoritmalar ile veri sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Metasezgisel algoritmalardan seçilen Kurbağa Sıçrama Algoritması, Ateşböceği Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Gri Kurt Optimizasyonu yöntemleri ile geoid yüzeyi belirleme için Matlab kodlamaları oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar klasik geoid yüzeyi belirleme yöntemi ile elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Metasezgisel algoritmalar ile geoid yüzeyi belirleme yöntemleri ile elde edilen sonuçlarda kendi arasında yorumlanmıştır.

Abstract:
Three-dimensional (3D) point cloud is a dataset that sensivitely represents the surface of an object or environment, where each point on this surface is specified by Cartesian (X, Y, Z) coordinates. Modeling 3D point clouds involves representing the surface of an environment or object with an appropriate model. The geoid is a reference surface that best represents the Earth's surface, expressing the curvature of the surface relative to sea level and the gravity potential surface at various points. Determining the geoid has always been a subject of scientific inquiry. Numerous methods for determining the geoid have been developed and are continuously evolving. Similar to all geodetic studies, in geoid surface determination efforts, when the number of measurements is greater than the number of unknowns, a solution is made according to a certain objective function by optimization. Various methods are used in this process, which is called adjustment method in geomatics engineering. Measurement sets often include random and rough inaccurate measurement. These measures are called outlier measurement and need to be removed from the measure set. The measure set can be divided into two classes as compatible and outlier measurement.
Nowadays, with the developing technology, the amount of data held has increased and it has become important to classify the data obtained. Statistical methods and machine learning are often used in data classification. With methods such as rapidly developing artificial intelligence and machine learning technologies, very complex problems can be solved with Metaheuristic Algorithms and optimum solutions can be obtained. Metaheuristic algorithms are designed to solve various optimization problems using features inspired by nature or learned from previous experience. These algorithms are used to obtain optimal solutions, especially from large and complex problems. Metaheuristic algorithms can be easily adapted to different problems because they have good learning and adaptation capabilities. For this reason, they have been used to solve many different problems since its appearance.
In this study, data classification was made with Metaheuristic algorithms which have not been used before in geomatic engineering for geoid determination. Matlab codes were developed for geoid determination with selected metaheuristic algorithms such as Shuffled Frog Leaping Algorithm, Firefly Algorithm, Particle Swarm Optimization and Gray Wolf Optimization. The results obtained are compared with the results obtained with the classical geoid surface determination method. The results obtained with metaheuristic algorithms and geoid surface determination methods are also commented among themselves.