Nokta bulut verilerde bulanık mantık tabanlı sınıflandırma uygulaması ve analizi
Fuzzy logic based on point cloud data classification application and analysis
Yazar: ZERRİN BAYRAM
Danışman: DOÇ. DR. BAHADIR ERGÜN
Gebze Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Noktasal bulut verisi birden fazla uygulama alanı için önemli olmakla birlikte zengin bir veri kaynağı olarak da görülmektedir. Noktasal bulutlar; x(enlem),y(boylam),z(yükseklik) koordinatlarının bir araya gelmesiyle oluşan veri yapılarıdır. Genellikle büyük boyutlarda olup verinin analizi ve işlenmesinde önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Bu gibi sıkıntıların giderilmesi için nokta bulut verileri kullanılarak yapılan sınıflandırma çalışmalarında birçok yaklaşım modeli ve yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada ilk aşama olarak nokta bulut verileri Fuzzy Logic(Bulanık Mantık)tabanlı sınıflandırma işlemlerinde kullanılan iki farklı algoritmayla analiz edilmiştir. Bu algoritmalar, K-Means(K-Ortalamalar) ve Fuzzy C-Means(Bulanık C-Ortalamalar) gibi yaygın makine öğrenimi algoritmalarıdır. Çalışmanın makine öğrenimi tekniklerinin karmaşık veri setlerindeki uygulanabilirliğini ve performansını anlamamıza katkı sağlaması amaçlanmıştır. Uygulama için Cloud Compare yazılımı kullanılarak Gebze Teknik Üniversitesi'nin kalibrasyon odasının bir kısmı veri seti olarak kesilmiştir. Kesilen nokta bulut verisi Matlab programında yazılan kodlara aktarılarak sınıflandırma analizi yapılmıştır. Kümeleme işleminden sonra noktasal bulut verisinin orta noktası tespit edilmiştir. Algoritmaların performansı DBI(Davies- Bouldin Index)kullanılarak değerlendirilmiştir. Hesaplanan DBI değerinin düşük olması kümelerin birbirinden ayırt edilme gücünü artırmaktadır. Bu nedenle elde edilen en düşük indeks değerleri için uygulamada 4 küme kullanılmıştır. Sonuç olarak 4 küme için hesaplanan Fuzzy C-Means algoritmasının DBI değeri (2,1024), K-Means algoritmasının DBI değeri (0,8293) çıkmıştır. DBI doğrulama ölçütünün sıfıra yakın değerler için daha doğru sonuçlar verdiği göz önünde bulundurularak çalışmada K-Means algoritmasının Fuzzy C-Means algoritmasına kıyasla daha başarılı olduğu saptanmıştır. İkinci aşamada ise FCM ve K-Means kümeleme işlemine ek olarak bulanık çıkarım yöntemlerinden Mamdani ve Sugeno yöntemleri de sınıflandırmaya dahil edilerek rastgele seçilen 5 noktaya ait coğrafi koordinat verisinin sınıflandırması çalışılmıştır. Elde edilen sonuç verileri gerçek koordinat değerleriyle karşılaştırılıp farklar grafik üzerinde gösterilmiştir. X, Y ve Z doğrultu farkları hesaplanarak gerçek değerlere kıyasla hata değerleri hesaplanmıştır. En az hataya Sugeno yöntemiyle ulaşıldığı gözlenmiştir. Hata değerlerinin  [-0.02243, 0.02866m], [-0.05867, 0.05447m] ve [-0.05730, 0.07366m] arasında değiştiği gözlenmiştir.  Böylece çalışmanın nokta bulut verisi analizi ve işlenmesi konusunda önemli bir adım olup hem akademik hem de endüstriyel alanda ilgili araştırmacılar için faydalı olması beklenmektedir. Ayrıca noktasal bulut verisi analizi ve makine öğrenimi tekniklerinin entegrasyonu, gelecekteki araştırma ve uygulama alanlarında daha da önem kazanacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Point cloud data is important for more than one application area and is also seen as a rich data source. Point clouds are data structures formed by the combination of x (latitude), y (longitude), z (height) coordinates. They are usually large in size and pose a significant difficulty in the analysis and processing of data. In order to overcome such problems, many approach models and methods are developed in classification studies conducted using point cloud data. In this study, as the first stage, point cloud data were analyzed with two different algorithms used in Fuzzy Logic-based classification processes. These algorithms are common machine learning algorithms such as K-Means and Fuzzy C-Means. The aim of the study is to contribute to our understanding of the applicability and performance of machine learning techniques in complex data sets. For the application, a part of the Gebze Technical University calibration room was cut as a data set using the Cloud Compare software. The cut point cloud data was transferred to the codes written in the Matlab2016b program and clustering analysis was performed. After the clustering process, the midpoint of the point cloud data was determined. The performance of the algorithms was evaluated using DBI (Davies-Bouldin Index). The low calculated DBI value increases the power of distinguishing the clusters from each other. Therefore, 4 clusters were used in the application for the lowest index values obtained. As a result, the DBI value of the Fuzzy C-Means algorithm calculated for 4 clusters was (2.1024), and the DBI value of the K-Means algorithm was (0.8293). Considering that the DBI verification criterion gives more accurate results for values close to zero, it was determined that the K-Means algorithm was more successful than the Fuzzy C-Means algorithm in the study. In the second stage, in addition to the FCM and K-Means clustering process, the fuzzy inference methods Mamdani and Sugeno were included in the classification and the classification of the geographical coordinate data of 5 randomly selected points was studied. The resulting data was compared with the real coordinate values and the differences were shown on the graph. The X, Y and Z direction differences were calculated and error values were calculated compared to the real values. It was observed that the least error was achieved with the Sugeno method. It was observed that the error values varied between [-0.02243, 0.02866m], [-0.05867, 0.05447m] and [-0.05730, 0.07366m]. Thus, the study is an important step in point cloud data analysis and processing and is expected to be useful for both academic and industrial researchers. In addition, the integration of point cloud data analysis and machine learning techniques is thought to gain more importance in future research and application areas.