Yersel lazer tarayıcılardan elde edilen veriler kullanılarak otomatik nesne çıkarımı
Automati̇c object extraction usi̇ng terrestrial laser scanner data
Yazar: RESUL ÇÖMERT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Coğrafi bilgi sistemleri çalışmaları, kültürel mirasın belgelenmesi ve kentsel planlama uygulamaları gibi birçok alanda yapılara ait 3 boyutlu modellere ihtiyaç duyulmaktadır. 3 boyutlu model oluşturmak için gerekli veriler, yersel lazer tarayıcılar ile hızlı ve hassas bir şekilde elde edilebilmektedir. Günümüzde yersel lazer tarayıcılar ile gerçekleştirilen veri toplama işlemi, küçük kullanıcı müdahaleleri ile otomatik olarak gerçekleştirilebilmektedir. Buna karşılık lazer tarayıcılardan elde edilen verilerin işlenmesi ile otomatik 3 boyutlu model oluşturma işlemi ise günümüzde araştırma konuları arasındadır. Yersel lazer tarayıcı verilerinden otomatik 3 boyutlu model oluşturma işlemi için genel olarak iki farklı yaklaşım vardır. Bunlar yüzey ağı modelleme ve geometrik temelli modellemedir. Yüzey ağı modelleme matematiksel olarak tanımlanması zor olan karmaşık yüzeylerin modellenmesinde kullanılan bir yöntemdir. Geometrik temelli modelleme ise matematiksel olarak ifadesi kolay olan yüzeylerin modellenmesinde kullanılan bir yaklaşımdır. Geometrik temelli modelleme işleminin en önemli aşaması, verilerin sınıflandırıldığı ve gruplandırıldığı segmentasyon aşamasıdır. Bu tez çalışmasında geometrik temelli modelleme yaklaşımının segmentasyon aşaması gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda Rastgele Örnek Konsensüsü (RANSAC: RANdom SAmple Consensus) algoritması yersel lazer tarayıcılardan elde edilen nokta bulutu verisine uygulanarak, nokta bulutu içinde yer alan düzlem, silindir, koni ve küre yüzeye sahip nesneler otomatik olarak çıkarılmıştır. RANSAC algoritmasının yüzey çıkarmadaki doğruluğunu değerlendirmek için otomatik olarak çıkarılan yüzeyler elle çıkarılan yüzeylerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar RANSAC algoritmasının basit geometrik şekle sahip nesnelerin otomatik çıkarımında etkin bir araç olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Yersel Lazer Tarayıcı, yüzey çıkarımı, RANSAC Algoritması, Segmentasyon, 3 Boyutlu Modelleme

Abstract:
Many study area such as GIS applications, cultural heritage documentation and urban planning applications needs 3D buildings models. The required data for 3D model generation can be obtained rapidly and accurately with terrestrial laser scanner. Nowadays, Data acquisition process with terrestrial laser scanner could be carried out automatically with little user response. On the other hand, Automatic 3D model which was generated using terrestrial laser scanner data, is a research subject. Generally, there are two different approach for automatic 3 model generation using terrestrial laser scanner data. These are meshing and geometric primitives modelling. Meshing is methot that is used for complex surfaces that are hard to define mathematically. Geometric primitives modelling is an approach that is used for simple surfaces which are easy to define mathematically. The most important step of geometric primitives modelling is segmentation that is done classification and clustering of data. In this thesis study, segmentation step of geometric primitives modelling approach is carried out. Within this scope, Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm was applied on point cloud data that is obtained from terrestrial laser scanner. Then, objects that has planar, cylindrical, conical and spherical surface was automatically extracted in point cloud data. Automatic extracted surfaces was compared with manual extracted surface for the evaluation of accuracy of RANSAC algorithm on surface extraction. Obtained results shows that RANSAC algorithm is effective tool for automatic extraction of objects which have simple geometric shapes.

Keywords: Terrestrial Laser Scanner, surface extraction, RANSAC Algorithm, Segmentation, 3D modelling