İnsansız hava aracı görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Vehicle detection in urban areas from unmanned aerial vehicle images
Yazar: MÜSLÜM ALTUN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Kentsel alanlarda ve özellikle yoğun metropol şehirlerde uydu görüntüleri ya da hava
fotoğrafları kullanılarak çeşitli yöntemlerle görüntü üzerindeki birbirinden farklı
özellikteki bina, ağaç ve araç gibi nesnelerin otomatik olarak tespiti ve değişim analizi
yapmak kentsel alanların planlanması, yönetimi ve sürdürülebilirliği için oldukça
önemlidir. Söz konusu bu bilgilerin yersel ölçümler gibi klasik metotlarla elde edilmesi
oldukça fazla zaman, maliyet ve işgücü kaybına neden olmaktadır. Bu sebepten dolayı bu
alanda yapılan çalışmaların uydu görüntüleri veya hava fotoğrafları kullanılarak otomatik
veya yarı otomatik yöntemler ile tespit edilmesi önem arz etmektedir.
Bu tez çalışmasında insansız hava araçlarından (İHA) çekilerek elde edilen çok yüksek
konumsal çözünürlüklü renkli ve üç bantlı (Kırmızı, Yeşil, Mavi) görüntülerden kentsel
alanlarda sabit araçların tespiti için bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri olarak
Hacettepe Üniversitesi Beytepe Yerleşkesinde bir insansız hava aracı (İHA) ile alımı
yapılan görüntüler kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak görüntü eşleme ve otomatik
korelasyon tekniği ile İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) ve ardından
ortofoto üretilmiştir. Sonra, tüm çalışma alanı için elde edilen ortofoto üzerinden
birbirinden farklı özelliklere sahip üç adet test alanı (Test Alanı #1, Test Alanı #2 ve Test
Alanı #3) seçilmiştir.
Bir sonraki aşamada, her bir test alanı için, üç bantlı (KYM) ortofoto verisi ve ek bant
olarak yükseklik verisi de kullanılarak toplam dört bantlı veriye önce çoklu çözünürlük
segmentasyon işlemi ve ardından kontrollü sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Daha sonra,
ortofoto görüntüleri üzerinden, test alanları içerisindeki her bir sabit araç geometrik şekil
itibariyle dış sınırları üzerinden kapalı birer alan olarak çizilerek, vektör veri formatında
referans veri seti oluşturulmuştur. Çalışmanın son aşamasında, önerilen yöntem ile tespit
edilen sabit araçlar ve referans veri seti çakıştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. Bu
bağlamda, doğruluk değerleri Doğru Pozitif (True Positive - TP), Yanlış Pozitif (False
Positive - FP) ve Yanlış Negatif (False Negative - FN) olarak üç farklı kategoride ele
alınarak araç tespit yüzdeleri ve kalite yüzdeleri hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar
sayısal olarak yorumlanmıştır.
Elde edilen sonuçlara göre, Test Alanı #1 için araç tespit yüzdesi % 88.99, kalite yüzdesi
% 51.56, Test Alanı #2 için araç tespit yüzdesi % 78.53, kalite yüzdesi % 55.17 ve Test
Alanı #3 için araç tespit yüzdesi % 92.15, kalite yüzdesi % 72.43 olarak hesaplanmıştır.
Test alanlarında yer alan bina ve ağaç gibi araç dışı nesnelerin yüksekliklerinin doğruluk
analizlerini etkiledikleri görülmüştür. Özellikle otopark alanlarındaki sabit araçların,
birbirlerine çok yakın şekilde park edilme durumu ve etrafındaki ağaçların ve bina
çatılarının altında kalma durumu sonuçları olumsuz yönde etkilemektedir. Kullanılan
SYM'nin doğruluğu ve nokta yoğunluğunun da araç tespit yüzdesini doğrudan etkilediği
görülmüştür. Dolayısıyla, kullanılan ortofotonun konumsal ve spektral çözünürlüğü ile
SYM'nin doğruluğunun artmasının araç tespit yüzdesi ve kalite yüzdesi değerlerinin her
ikisini de artırması beklenmektedir. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında önerilen
yöntemle sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü K, Y, M görüntülerinden
otomatik tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermektedir.

Abstract:
It is very important for the planning, management and sustainability of urban areas,
especially in metropolitan cities to automatically detect and analyze the change of objects
such as buildings, trees, and vehicles using satellite images or aerial photographs with
various methods. Obtaining this information with classical methods such as terrestrial
measurements causes a lot of time, cost and labor loss. Hence, it is important that the work
done in this area is detected by automatic or semi-automatic methods using satellite images
or aerial photographs.
In this thesis, an approach has been developed for the detection of stationary vehicles from
very high spatial resolution color and three band (Red, Green, Blue) images obtained by
unmanned aerial vehicles (UAV) in urban areas. Images were taken with a UAV at the
Beytepe Campus of Hacettepe University in the study. In this study, first, a digital surface
model (DSM) was generated by image matching and automatic correlation technique
followed by orthophoto production. Then, three test fields (Test Area # 1, Test Area # 2
and Test Area # 3) with different characteristics were selected from the orthophoto of the
whole study area.
In the next step, multiresolution segmentation followed by supervised classification was
performed using three band (RGB) orthophoto data and elevation data as an additional
band. Then, a reference dataset in vector format was created by drawing a closed area over
the outer boundaries of each stationary vehicle in the test fields from the orthophotos. At
the last stage of the work, stationary vehicles determined by the proposed method and the
reference dataset are overlaid and accuracy analyses are performed. In this context, vehicle
detection percentages and quality percentages are calculated and reviewed by considering
the accuracy values in three different categories as True Positive (TP), False Positive (FP)
and False Negative (FN).
According to the obtained results, the vehicle detection percentage for test area # 1 is
88.99%, the quality percentage is 51.56%, the vehicle detection percentage for test area # 2
is 78.53%, the quality percentage is 55.17% and the vehicle detection percentage for test
area # 3 is 92.15% calculated as 72.43%. It has been observed that the heights of nonvehicle
objects such as buildings and trees in test areas influence accuracy analyses. In
particular, the stationary vehicles parked in close proximity to each other and the ones that
are surrounded by the trees and parked under the roofs of the buildings are affecting the
results negatively. It was observed that the accuracy of the DSM and the point density
directly affected the vehicle detection percentage. Hence, it is expected that an increase in
the spatial and spectral resolution of the orthophoto as well as an increase in the accuracy
of the DSM will increase the vehicle detection percentage and the percentage of quality
values. Obtained results show that automatic detection of stationary vehicles from very
high spatial resolution RGB images can be performed with high accuracy using the method
proposed in this thesis study.