İyileştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile nokta bulutlarından ağaçtaç segmentasyonu ve metriklerinin tahmini
Tree crown segmentation and estimation of metrics from pointclouds with improved local maximum method
Yazar: MURAT BAHADIR
Danışman: PROF. DR. FEVZİ KARSLI
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Harita Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Yeryüzünde bulunan doğal ve beşerî unsurların konumsal bilgisi ve hacmi, ekonomik, ekolojik ve sosyokültürel açıdan ülkelerin yönetim politikası için büyük önem arz etmektedir. Bu unsurların kontrolü ve analizi için üç boyutlu konum bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kentsel modelleme, afet yönetimi ve ormanlık alanların kontrolü gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. Son yıllarda ortaya çıkan iklim değişikliği ve küresel ısınma gibi sorunların önlenebilmesi için kilit roldeki ağaçların, korunması ve güncel durumlarının kayıt altına alınması gerekmektedir. Ancak özellikle yoğun kapalılıktaki ağaçlık alanlarda GPS, sürekli sinyal alamadığından bu bölgelerde yersel ölçüm teknikleri ile arazi çalışması gerçekleştirmek zaman alıcı ve pahalı bir uğraştır. Ülkelerin benimsedikleri ormancılık ilkeleri gereğince ağaçların minimum insan gücü ile envanter bilgisine işlenmesi sürdürülebilir kalkınma açısından büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, nokta bulutlarından iki aşamalı olarak geliştirilmiş lokal maksimum yönteme dayalı bireysel ağaç taç segmentasyonu ve dört farklı ağaç metriğinin (ağaç boyu, taç genişliği, göğüs çapı, taç taban yüksekliği) tahmini için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri seti olarak sırasıyla Akdeniz Üniversitesi'ndeki Fıstık Çamı (Pinus pinea), Maçka'daki (Trabzon) Ladin (Picea orientalis) ve Cenevre'deki (İsviçre) Meşe (Quercus alba- L.) ile kaplı ağaçlık alanların hava LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kullanılmıştır. Önerilen akış şeması, MATLAB yazılım ortamında mevcut Kanopi Yükseklik Modelini kullanarak bireysel ağaçları tespit ettikten sonra, bitişik ağaçlarda ortaya çıkan hatalı ağaç kümelenmelerinin iyileştirilmesi için iki farklı düzlemde Bézier eğrileriyle desteklenen geliştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile alternatif bir çözümden oluşmaktadır. Elde edilen ağaç kümelerinin metrik tahmini için mevcut ve geliştirilmiş allometrik denklemler kullanılmıştır. Nesne tabanlı doğruluk analizine göre segmentasyon doğruluğu ortalama %79, ağaç merkezlerindeki konumsal hata ise ±0.785 m olarak hesaplanmıştır.

Abstract:
On the Earth's surface, spatial information and volume of natural and human-made elements are importance for countries' governance policies in terms of economic, ecological, and sociocultural aspects. 3D spatial information is needed for control and analysis of these elements. LiDAR and photogrammetric point clouds are used in many applications such as urban modeling, disaster management, and monitoring forested areas. In recent years, to prevent problems like climate change and global warming, key role of trees needs to be preserved and their current status needs to be recorded. However, since GPS cannot receive a continuous signal, especially in densely forested areas, it is time-consuming and expensive to do field studies with terrestrial measurement techniques in these regions. In accordance with forestry principles adopted by countries' it is of great importance for sustainable development to process tree inventory information with minimal manpower. In this thesis study, a novel approach based on a two-stage developed local maxima method for individual tree crown segmentation from point clouds and the estimation of four different tree metrics (tree height, crown width, breast diameter, crown base height) is proposed. The study utilizes aerial LiDAR and/or photogrammetric point clouds of forested areas covered with Stone Pine (Pinus pinea) at the Mediterranean University, Larch (Picea orientalis) in Maçka, and Oak (Quercus alba- L.) in Geneva as the dataset. The proposed workflow consists of detecting individual trees using the existing Canopy Height Model in the MATLAB software and then providing an alternative solution by improving the erroneous tree clusters that occur in adjacent trees using a two-plane approach supported by Bézier Curves. Existing and improved allometric equations were used for the metric estimation of the obtained tree clusters. According to the object-based accuracy analysis, the segmentation accuracy was calculated as an average of 79%, and the positional error in tree centers was ±0.785 m.