Farklı yoğunlukta yersel lazer tarayıcı nokta bulutundan 2B yansıma görüntüsü oluşturma ve nokta bulutlarının birleştirilmesi
Generating 2D reflectance image from terrestrial laser scanner point cloud of different density and registration of point cloud
Yazar: ESMA NUR ALTINÖZEN
Danışman: PROF. DR. CİHAN ALTUNTAŞ
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Yersel lazer taramanın, kültürel mirasın belgelenmesi, bitki örtüsü analizi, madencilik, mimari detayların ve bina cephelerinin üç boyutlu (3B) rekonstrüksiyonuna kadar değişen birçok uygulama alanı için kullanılabilirliği kanıtlanmıştır. Ancak bütün bu uygulamalarda tek bir tarama istasyonundan 3B model elde etmek mümkün değildir. Farklı tarama istasyonlarından yapılan ölçümleri tek bir referans sisteminde birleştirmek gerekir. Bu da araştırmacılar için hâlen bir sorun olup yeni algoritmalar geliştirerek çözüm üretilmek istenmektedir. Şu anda nokta bulutlarının birleştirilmesi için en çok tercih edilen yöntem iteratif en yakın nokta yöntemidir. Bu yöntemden farklı olarak otomatik özellik tespiti algoritmaları veya manuel nokta bulutu eşleme yöntemleri gibi birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden birisi de cisim yüzeyinden dönen ve tarayıcıda kaydedilen lazer ışının yansıma değerleri kullanılarak oluşturulan iki boyutlu (2B) yansıma görüntüleri kullanılarak nokta bulutlarının otomatik ya da manuel olarak birleştirilmesidir. Bu çalışmanın amacı geometrik özelliklerin yetersiz kaldığı durumlarda yansıma görüntüleri ile nokta bulutlarının birleştirilmesi ve farklı tarama yoğunluğunun bu birleştirme sonucuna etkilerinin araştırılmasıdır.  Bunun için yersel lazer tarayıcı (YLT) ile 3B ölçme alanın farklı nokta sıklığına sahip taramalar yapılmıştır. Elde edilen nokta bulutlarından 2B yansıma görüntüleri oluşturularak, bu yansıma görüntüleriyle nokta bulutları birleştirilmiştir. Yansıma görüntülerinden yapılan ikili birleştirmeyle elde edilen sonucunun doğruluğu uygulamada yaygın olarak kullanılan iteratif en yakın nokta yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Bu tezde, ölçülen nesnenin detay düzeyine ve karmaşıklığına ve tarama nokta yoğunluğuna bağlı olarak nokta bulutlarının yansıma görüntülerinden ikili birleştirilmesi iteratif en yakın nokta yöntemine yakın bir doğrulukla gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Terrestrial laser scanning has proven usability for many applications ranging from documentation of cultural heritage, vegetation analysis, mining, to three-dimensional (3D) reconstruction of architectural details and building facades. However, in all these applications, it is not possible to obtain a 3D model from a single scanning station. It is necessary to combine measurements from different scanning stations in a single reference system. This is still a problem for researchers, and it is desired to find solutions by developing new algorithms. Currently, the most preferred method for joining point clouds is the iterative nearest point method. Different from this method, many methods such as automatic feature detection algorithms or manual point cloud matching methods have been developed. One of these methods is the automatic or manual merging of point clouds using two-dimensional (2D) reflection images created by using the reflection values of the laser beam returning from the object surface and recorded in the scanner. The aim of this study is to combine reflection images and point clouds in cases where the geometric properties are insufficient and to investigate the effects of different scanning densities on this combination result. For this, scans with different spot frequencies of the 3D measurement area were made with terrestrial laser scanner (TLS). 2D reflection images were created from the obtained point clouds and point clouds were combined with these reflection images. The accuracy of the result obtained by binary fusion made from the reflection images was compared with the iterative closest point method, which is widely used in practice. In this thesis, pairwise merging of point clouds from reflection images is performed with an accuracy close to the iterative nearest point method, depending on the level of detail and complexity of the measured object and the scan point density.