Yol ağlarının geometrik entegrasyonu için nesne eşleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Developing object matching methods for geometrical integration of road networks
Yazar: MÜSLÜM HACAR
Danışman: PROF. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Eşleme, gerçek dünyada aynı varlığı temsil eden farklı verisetlerinde bulunan nesneler arasındaki geometrik, topolojik ve/veya semantik benzerliklere dayalı olarak eşlerin belirlenmesi işlemidir. Eşleme için uygun yöntemin seçimi, manuel gerçekleştirilen doğruluk analizi sonuçlarına göre yapılır ve bu nedenle emek-yoğun bir süreçtir. Bu tez çalışması, yol nesnelerinin geometrik entegrasyonunun en zor aşamalarından biri olan eşleme işlemi için, manuel eşlemenin yer aldığı bir önişleme gerek duyulmadan kullanılabilecek yöntemlerin geliştirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Öncelikle, literatürdeki eşleme yaklaşımları incelenerek, eşleme için bir kavramsal model oluşturulmuştur. Geometrik (Hausdorff mesafesi, doğrultu, kıvrımlılık, dik mesafelerin ortalaması ve üçgen kenarlarının ortalama uzunluğu) ve topolojik (çizgisel bağlanma derecesi) ölçülere göre benzerlik puanlarının belirlenmesi için ölçütler önerilmiştir. Bu ölçü ve ölçütlerin de kullanıldığı iki yöntem geliştirilmiştir. Birinci yöntem, ölçülerin eşleme doğruluğundaki etki oranlarına dayalı yarı-otomatik bir yöntemdir. Gerçekleştirilen uygulama sonuçları değerlendirildiğinde, etki oranına dayalı yöntemin yüksek eşleme doğruluğuna ihtiyaç duyulan hassas eşleme uygulamalarında kullanımının uygun olmadığı görülmüştür. Tam otomatik olan ikinci yöntem, beş aşamadan oluşmakta ve nesneler kademeli olarak eşlenmektedir. Çok aşamalı yöntemin manuel eşlemenin yer aldığı bir önişleme gerek duyulmadan kullanılıp kullanılamayacağını tespit etmek için, dört farklı kaynakta (İstanbul Büyükşehir Belediyesi, TomTom, Başarsoft ve OpenStreetMap) üretilmiş olan, ağaç, hücresel ve karma desenli yol ağlarıyla bir dizi uygulama yapılmıştır. Bu uygulama sonuçları değerlendirildiğinde, çok aşamalı yöntemin, her tür desenli yolların eşlenmesinde ve ayrıca hassas eşlemenin gerekli olduğu çalışmalarda kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract:
Matching is a process that determines geometric, topological and/or semantic similarities between the objects from different datasets, representing the same entity in the real world. The selection of the appropriate method for matching is done according to the results of accuracy analysis conducted manually and is therefore a labor-intensive process. This thesis study was carried out to develop matching methods that can be used without the need for a pre-processing with manual matching. In order to determine the similarity scores, several criteria have been proposed with regards to geometric and topological measures. Two methods have been developed using these measures and criteria. The first method is a semi-automated method based on the effect rates of the measures in matching accuracy. When the results of experiments were evaluated, it was observed that the use of the effect ratio based method is not suitable for high-precision matching studies where high matching accuracy is required. The second method, which is automated, consists of five matching stages and the objects are matched incrementally. In order to determine whether the multi-stage method can be used without the need for pre-processing with manual matching, a number of experiments have been conducted with tree-, cellular- and hybrid-patterned road networks produced by four different sources (Istanbul Metropolitan Municipality, TomTom, Başarsoft, and OpenStreetMap). The results of these experiments show that the multi-stage matching method can be used in the matching process of all types of the road patterns and also in the matching studies where high-precision is required.