Yersel lazer tarama tekniği ile elde edilen nokta bulutlarının işlenmesi ve segmentasyon yöntemlerinin araştırılması
Investigation of terrestrial laser scanning point cloud processing and segmentation methods
Yazar: DUYGU ARICAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Tarihi yapılar, kültürel mirasın nesilden nesile aktarılması için önemli bir bileşendir. Bu eserlerin zamanla yıpranması ve zarar görmesi durumunda, restorasyonları için aslına uygun modellenmesi oldukça önemlidir. Lazer tarama tekniği ile bu eserlerin topoğrafyasına ait üç boyutlu nokta bulutu verisi hızlı, detaylı ve doğruluğu yüksek bir şekilde elde edilebilmektedir. Ancak, elde edilen nokta bulutundan nesnenin doğru bir sayısal modelinin üretilebilmesi için bir dizi işlem adımı uygulanmalıdır. Ham ve işlenmiş verilerdeki hatalar, özellikle stokastik yöntemlerin kullanılması sebebiyle iş akış yolu ile yayılarak tüm çalışmadaki doğruluğu azaltma potansiyelindedir. Bu nedenle, veri işlemenin tüm adımları titizlikle planlanarak gerçekleştirilmelidir. Bu tez çalışmasının amacı yersel lazer tarama tekniği ile elde edilen nokta bulutlarının işlenmesi ve segmentasyon çalışmalarında kullanılan algoritmaların araştırılmasıdır. Bu kapsamda İstanbul, Silivri İlçesi'nde bulunan Değirmenköy-Germiyan Rum Ortodoks Kilisesi'nin ön cephesine ait nokta bulutu verisi kullanılarak veri işleme adımları detaylı bir şekilde incelenmiştir. Nokta bulutunun temizlenmesi ve birleştirilmesi aşamasında CloudCompare yazılımından yararlanılmıştır. Nokta bulutunun temizlenmesi, filtreleme ve manuel temizleme işlem adımlarını kapsayarak; birleştirme adımı ise İteratif En Yakın Nokta yönteminin uygulanmasıyla incelenmiştir. Nokta inceltme ve segmentasyon yöntemlerinin incelenmesinde ise C++ programlama dilinde PCL kütüphanesinden yararlanılmıştır. Nokta inceltme için Voksel Grid Alt-Örnekleme yöntemi incelenmiştir. Segmentasyon yöntemlerinden ise bölge büyütme, RANSAC ve normallerin farkına dayalı segmentasyon algoritmaları araştırılmıştır. Veri işlemenin ilk adımı olan ön işleme adımlarının farklı sırayla uygulanması ile nokta bulutlarının birleştirilmelerinden elde edilen sonuçlara göre "Ön işleme adımlarında her nokta bulutu ayrı ayrı ele alınmalıdır" sonucu ortaya çıkmıştır. Ayrıca segmentasyon algoritmalarının uygulanmasında parametre seçiminin zorlayıcı, fakat uygun parametrelerin belirlenmesi durumunda nesneyi temsil eden segmentlerin oluşturulabilmesinin mümkün olduğu vurgulanmıştır.

Abstract:
Historical buildings are an important component of cultural heritage to convey through generations. It is crucial to create proper models for restoration in case of deterioration and damage. The three-dimensional point cloud data of the topography of these artefacts can be obtained fast, detailed and accurately by using laser scanning method. However, a series of processing steps must be followed to produce an accurate model of the object from the point cloud that obtained. Errors in raw and processed data, especially due to the use of stochastic methods, have the potential to decrease accuracy of whole study by spread through workflow. Thus, all steps of data processing must be carefully planned and performed. The aim of this thesis study to investigate the processing steps and segmentation algorithms for point clouds obtained by terrestrial laser scanning method. Within this scope, data processing steps were detailly examined using point cloud data which belongs Değirmenköy-Germiyan Greek Orthodox Church's front façade located in Silivri, İstanbul. CloudCompare software was used for cleaning and registering point cloud. Filtering and manual cleaning for cleaning point cloud; Iterative closest point method for registering were investigated. PCL library was utilized for C++ programming language to analyze point thinning and segmentation methods. Voxel grid down sampling method was implemented for point thinning. Region growing, RANSAC and difference of normals segmentation algorithms were implemented to investigate segmentation methods. According to the obtained results by registering point cloud, it was concluded as "each point cloud must be handled separately" for the pre-processing steps as the first step of data processing. Furthermore, it was emphasized that it is coercive to selecting appropriate parameters for the implementation of the algorithms, but it is possible to create segments that represent the object surface, with appropriate parameters.