Tam dalga Lidar verileri ile bitki örtüsü sınıflandırma olanaklarının araştırılması
Research on possibilities of vegetation classification by using full waveform Lidar data
Yazar: AYŞE BUŞRA KURTAK
Danışman: PROF. DR. NACİ YASTIKLI
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:
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte 3-boyutlu veri elde etme amacıyla hava LiDAR sistemlerinin kullanımı oldukça popüler bir hale gelmektedir. Bunun yanı sıra ormancılık uygulamalarında sağladığı avantajlarla da hava LiDAR sistemleri etkili bir kullanım alanı bulmuştur. Tam dalga formu kaydeden LiDAR sistemleri yeryüzü objesinden geri yansıyan LiDAR sinyalinin çoklu dönüş seviyeleriyle birlikte geri dönen sinyalin enerjisini de kaydedebilmektedir.
Bu tez çalışmasında, tam dalga formu LiDAR nokta bulutunun bitki örtüsü sınıflandırma olanakları araştırılmıştır. Öncelikle, tam dalga formu LiDAR nokta bulutunun dalga formu analiz yöntemleri incelenmiştir. Bunlardan en popüler olan 'Gauss Ayrıştırması' yöntemi tercih edilerek dalga formu analizi gerçekleştirilmiştir. Dalga formu analizi ile elde edilen dönüş genişliği ve dönüş genliği başta olmak üzere dalga formu özniteliklerinin bitki örtüsü sınıflandırmasında kullanımına ilişkin sınıflandırma yöntemleri özetlenmiştir. Bu çalışmada, standart sınıflandırma yaklaşımlarında yaşanan sorunların ortadan kaldırılması amacıyla arazinin karakteristiğine göre sınıflandırma parametrelerinin belirlenmesi önerilmiştir.
Önerilen karar ağacı yaklaşımına ilişkin sınır değerlerin kestirimi için çalışma alanında yeryüzü topoğrafyasının farklı objelerini temsil etmeleri bakımından beş farklı test alanı oluşturulmuştur. Her bir test alanında elde edilen sonuçların ışığında bitki örtüsünü diğer yeryüzü objelerinden ayırt eden sınır değerler belirlenmiştir. Çalışma alanına uygulanan karar ağacı sınıflandıcısı sonucunda 3-boyutlu nokta bulutu iki temel sınıfa (bitki örtüsü olan ve bitki örtüsü olmayan) başarılı bir şekilde ayrılmıştır. Bu tez çalışmasında nokta tabanlı sınıflandırma yöntemi olarak önerilen karar ağacı yaklaşımının doğruluğu 1m ve 2m kesit doğrultusunda görsel analize dayalı olarak ortaya konmuştur.
Ormancılık uygulamalarında ağaç boyu, gövde çapı, hacim, biyokütle vb. gibi orman parametrelerinin hesaplanmasında sınıflandırılmış nokta bulutunun kullanılabilirliğini test etmek amacıyla SAM ve MÇYM üretilmiştir. Bitki örtüsü haricindeki nokta bulutu ile doğru bir SAM üretimi gerçekleştirebilmek için yüksekliğe bağlı bir filtreleme yöntemi önerilmiştir. Bu yöntem ile bitki örtüsü olmayan nokta sınıfındaki zemine ait noktalar tespit edilerek olası problemler elimine edilmiştir. Son olarak, elde edilen MÇYM'nin ormancılık uygulamalarında temel veri olarak kullanımının oldukça faydalı olacağı ortaya konmuştur.

Abstract:
The use of airborne lidar systems to obtain 3-dimensional data is becoming popular with the development of technology. In addition, airborne lidar systems (ALS) have been considered an effective technique for using forestry application. Full waveform LiDAR systems record, from the earth object, the backscattered LiDAR signal multi echo levels and backscattered signal's energy. 
In this thesis, possibilities of vegetation classification were researched by using full waveform LiDAR point cloud. First of all, waveform analysis methods of full waveform LiDAR point cloud were investigated. The 'Gaussian Decomposition' method was preferred among the researched method for waveform analysis. The methods for vegetation classification using of waveform characteristics such as echo width and echo amplitude obtained by waveform analysis, are summarized. In this study, the determination of the classification parameters according to the landcover characteristics was proposed in order to eliminate the problems in the standard classification approaches.
The five different test areas have been established representing the different objects of the earth topography in the study area for the estimation of the limits of the proposed decision tree approach. In the light of the results obtained in each test area, the limits that discriminate the vegetation from other landcover objects were determined. As a result of the decision tree classifier applied to the study area, the 3-dimensional point cloud has been successfully divided into two basic classes (vegetation and non-vegetation). In this thesis, the accuracy of decision tree approach proposed as point based classification method was based on visual analysis using 1m and 2m sections.
In forestry applications, DEM and CHM were produced in order to test usage of classified point cloud for the calculation of forest parameters, such as tree height, trunk diameter, volume, biomass etc. A height based filtering method has been proposed in order to produce an accurate DEM with the point cloud other than vegetation point cloud. With this method, ground points in the non-vegetation point cloud were identified and possible problems were eliminated. Finally, it has been shown that the use of the obtained CHM as the main data source in forestry applications will be very useful.