Hava Lidarda doğruluk araştırması ve model geliştirmesi
Accuracy research and model development with airborne Lidar
Yazar: ZÜMRÜT KURTULGU
Danışman: PROF. DR. ATINÇ PIRTI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ZENNURE UÇAR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Bu tez çalışmasında, yoğun bitki örtüsüne sahip yaprak döken ormanlık alanda hava LİDAR verisini kullanarak zemin noktaları sınıflandırılmış ve sayısal arazi modeli elde edilmiştir. 
İlerleyen teknolojiyle birlikte LİDAR verilerini kullanarak zemin noktalarını sınıflandırmak ve DEM oluşturmak için birçok filtreleme algoritması geliştirilmiştir. Bu filtreleme algoritmalarının çoğunluğu düz arazilerde ve seyrek bitki örtüsünde oldukça iyi çalışırken, çok engebeli araziye, dik eğimlere, yoğun bitki örtüsüne ve engebeli araziye sahip alanlarda filtreleme yapmak hala zordur. En önemli zorluk, filtreleme için uygun parametre değerlerinin belirlenmesi aşamasıdır. Tez kapsamında, hava LİDAR nokta bulutu kullanarak yüksek hassasiyette orman altı arazinin özelliklerini belirlemek ve elde edilen zemin noktalarından yararlanarak arazi modeli oluşturmak yer almaktadır. Zemin noktalarını zemin dışı noktalardan ayırmak ve DEM oluşturmak için nokta filtreleme, ham LİDAR verilerinin işlenmesinde birincil ve en kritik adımdır çünkü oluşturulan sayısal arazi modelinin doğruluğunu etkileyecektir. Ayrıca, ormancılık uygulamalarında karar verme sürecine yardımcı olabilecek bir yaklaşım sunulmaktadır. Hava LİDAR nokta bulutu,  Ağustos 2013 tarihinde elde edilmiştir. Nokta bulutu uygun veri setlerine ayrılmıştır. Hava LİDAR nokta bulutu verisinden son dönüş (1.veri set), ikinci dönüş (2.veri set) ve ilk dönüş ile son dönüş bileşiminden oluşan (3.veri set) üç veri seti elde edilmiştir. Her bir veri setine ızgara tabanlı filtre uygulanmıştır. Ardından, denetimsiz makine öğreniminden biri olan kümeleme tekniğinden yararlanılmıştır. Kümeleme işleminde küme sayısını belirlemek için kullanılan silhouette değeri bu defa otomatik olarak epsilon parametresini belirlemek için kullanılmış ve LİDAR zemin noktaları sınıflandırılmıştır. Belirlenen zemin noktaları ile sayısal arazi modelleri elde edilmiş ve referans model ile karşılaştırılmıştır. Bunun için çeşitli enterpolasyon yöntemleri araştırılmıştır. 3 boyutlu sayısal arazi modeli için en uygun Kriging enterpolasyon yöntemi olarak belirlenmiştir. Ayrıca Biharmonik yöntem ile 2 boyutlu sayısal arazi modeli elde edilmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. 
Daha önce yapılmış çalışmalarla karşılaşıldığında, önerilen yaklaşım ile dört hususa dikkat edilmiştir: 1) Izgara tabanlı filtreleme işleminde en düşük yükseklik noktaları kullanmak yerine eğim değişimleriyle başa çıkmak için ortalama yükseklik değeri, eşik değer olarak alınmıştır. 2) Kümeleme analizi için kullanıcı tarafından girilecek tek bir parametre değeri sayesinde hızlı analiz işlemi gerçekleşebilecektir. 3) Her veri seti için verilerin özelliklerine göre epsilon parametre değeri otomatik hesaplanabilecektir. 4) İkinci/son dönüş (1.+2.veri set) veri setinin elde edilmesiyle veri setleri içindeki en uygun veri seti olduğu belirlenmiştir. Bu durum ise hem 2 boyutlu hem de 3 boyutlu sayısal arazi modelinin referans modele çok benzediği için açıklanmıştır. 5) Filtreleme sonrası daha fazla LİDAR zemin noktaları sınıflandırıldığından oluşacak sayısal arazi modelinin doğruluğunu artıracaktır. Ayrıca önerdiğimiz yaklaşım geleneksel filtreleme yöntemlerinden biri olan CSF algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonrasında da önerilen yaklaşım karmaşık arazi türlerinde LİDAR zemin noktalarını elde etmede iyi bir performans gösterebilmiştir. 
Sonuç olarak, önerilen yaklaşım ile doğruluğu yüksek orman altı topografya haritası oluşturulabilecektir. Özellikle, orman alanlarında yol ve altyapı planlamalarına yardımcı olabilir, su akış düzenleri kurulabilir ve erozyon riski değerlendirilebilir.

Abstract:
In this thesis, ground points were classified using airborne LIDAR data in a deciduous forest area with dense vegetation and a digital terrain model was obtained. 
With the advancing technology, many filtering algorithms have been developed to classify ground points and create DEMs using LIDAR data. While most of these filtering algorithms work quite well on flat terrain and sparse vegetation, filtering is still difficult in areas with very rugged terrain, steep slopes, dense vegetation and rough terrain. The most important challenge is determining the appropriate parameter values for filtering. The scope of the thesis includes determining the characteristics of the understory of the forest with high precision using airborne LIDAR point clouds and creating a terrain model using the obtained ground points. Point filtering to separate ground points from non-ground points and create a DEM is the primary and most critical step in processing raw LIDAR data because it will affect the accuracy of the created digital terrain model. In addition, an approach that can help the decision-making process in forestry applications is presented. The airborne LIDAR point cloud was obtained in August 2013. The point cloud was divided into appropriate data sets. Three data sets consisting of the last return, the second return and the combination of the first return and the last return were obtained from the aerial LIDAR point cloud data. A grid-based filter was applied to each data set. Then, the clustering technique, which is one of the unsupervised machine learning methods, was used. The silhouette value used to determine the number of clusters in the clustering process was used to automatically determine the epsilon parameter this time and the LIDAR ground points were classified. Digital terrain models were obtained with the determined ground points and compared with the reference model. Various interpolation methods were investigated for this. The most suitable Kriging interpolation method was determined for the 3D digital terrain model. In addition, a 2D digital terrain model was obtained with the Biharmonic method and the results were evaluated. 
When compared with previous studies, four points were taken into consideration with the proposed approach: 1) Instead of using the lowest elevation points in the grid-based filtering process, the average elevation value was taken as the threshold value to cope with slope changes. 2) Fast analysis can be performed thanks to a single parameter value to be entered by the user for clustering analysis. 3) The epsilon parameter value can be calculated automatically according to the characteristics of the data for each data set. 4) By obtaining the second/last return data set, it was determined that it was the most suitable data set among the data sets. This situation is explained because both the 2D and 3D digital terrain model are very similar to the reference model. 5) Since more LIDAR ground points are classified after filtering, the accuracy of the resulting digital terrain model will increase. In addition, our proposed approach has been compared with the CSF algorithm, one of the traditional filtering methods. After this comparison, the proposed approach was able to show good performance in obtaining LIDAR ground points in complex terrain types. 
As a result, the proposed approach will be able to create a highly accurate forest bottom topography map. In particular, it can help with road and infrastructure planning in forest areas, water flow patterns can be established and erosion risk can be assessed.