Nokta bulutlarının web üzerinde üç boyutlu görselleştirilmesi /
Yazar: ARİFE MUTLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hem açık alanlarda hem kapalı alanlarda nesnelerin yüzeylerinin ve/veya içinde
bulundukları ortamların hava, kara ve su üzerindeki platformlardan sabit ya da
hareketli biçimde elde edilen lazer veya görüntü kaynaklı nokta bulutu veri üretimi
üstel olarak artmaktadır. Faz temelli, uçuş zamanlı, yapılandırılmış ışık (structured
light), görüntü çifti ile 3 boyutlu (3B) görüntü (stereo-imagery) vb. ölçme teknikleri
ile hızlı biçimde elde edilebilen, tarama alanı ve tarama yoğunluğuna bağlı olarak
milyonlarca veya milyarlarca noktadan oluşan büyük miktardaki nokta verileri gerek
kamunun gerekse özel sektörün ve girişimcilerin farklı uygulamalarında yoğun olarak
yer almaktadır. Nokta verisi ne kadar yoğun olursa o düzeyde detay ortaya çıkacak ve
nesnelerin/ortamın 3B geometrik modellenmesi için daha zengin veri
kullanılabilecektir. Geniş bir uygulama yelpazesinde yer alan nokta bulutları tekil bir
nesneden 3B kent modellerine ve robotik uygulamalara kadar farklı birçok alanda
kullanılmaktadır. Lazer tarayıcı veya kamera eklenmiş bir İHA filosu yüksek
çözünürlüklü 3B nokta bulutu verilerini hızlı bir biçimde üretebilmektedir ya da tek
kameralı veya çift kameralı bir akıllı telefonla 3B nokta bulutu veri setleri kolaylıkla
üretilmektedir. Gezgin robotlar yüksek kalite 3B nokta bulutları ile içinde bulundukları
ortamı tanımlayabilmektedir. Hızla gelişen nokta bulutu üretim teknolojileri ve bu
teknolojilerin artan örnekleme hızları (sampling rates) ile farklı uygulamalarda
milyarlarca nokta üretilebilmektedir.
Hızlı bir biçimde üretilebilen yüksek çözünürlüklü ve doğruluklu büyük miktardaki
nokta bulutu verisinin yönetimi, depolanması, değerlendirilmesi, görselleştirilmesi,
semantik özelliklerinin kullanılması gibi temel konular üzerinde yoğunlaşılması
gereken alanlar arasında yer almaktadır.
Üretilen nokta bulutlarının büyük boyutta veriler olması nedeniyle ortalama bir
bilgisayarda bile çalışılamayan nokta bulutlarının web üzerinde görselleştirilmesi
problem olan bir konudur. Bu nedenle nokta bulutlarının değerlendirilmesi ve
görselleştirilmesi genellikle iş istasyonları ya da yüksek kapasiteli sunucular üzerinde
gerçekleştirilmektedir. Bunun dışında nokta yoğunluğunu azaltma (subsampling)
uygulanan bir teknik olmasına rağmen gerçek durumu değiştirdiği için olumsuz
yönleri de bulunmaktadır. Ancak bulut hesaplamadaki, farklı veri depolama
yöntemlerindeki gelişmeler ve WebGL teknolojisinin büyük rağbet görmesi vb.
gelişmeler nokta bulutlarının kullanılma alışkanlıklarını da değiştirmektedir.

Abstract:
In both open and closed areas, Laser or image-based point cloud data production,
which is obtained in fixed or moving form over the surfaces of objects and / or the
media in which they are located, is exponentially increasing from platforms on air,
land and water. Phase-based, flight-time, structured light, image pair and 3-D (stereoimagery)
large quantities of millions or billions of points, which can be obtained
quickly by measuring techniques, depending on the scanning area and scanning
density, are heavily involved in the different applications of the public sector, private
sector and entrepreneurs. The more intense the point data, the more detail will be
revealed at that level and the richer data will be available for 3D geometric modeling
of the objects / environment. In a wide range of applications, point clouds are used in
many areas ranging from a single object to 3D urban models and robotic applications.
A HRA fleet with a Laser scanner or camera can quickly produce high resolution 3D
point cloud data, or 3D point cloud data sets are easily generated with a single camera
or dual camera smartphone. With high quality 3D point clouds, mobile robots can
identify the environment they are in. Billions of points can be produced in different
applications with the rapidly developing point cloud production technologies and the
increasing sampling rates of these technologies.
It is one of the areas of study that needs to focus on basic issues such as management,
storage, evaluation, visualization and use of semantic features of high-resolution and
accurate large point cloud data that can be produced quickly, and effective and
automated solutions based on robotic field should be developed.
Visualization of point clouds, which can not be worked on even an average computer,
is a problem because the generated point cloud is given in large size. For this reason,
the evaluation and visualization of point clouds is usually performed on workstations
or high-capacity servers. It is also a technique applied to subsampling of spot density,
but it has negative aspects as it changes the actual situation. However, cloud
computing, the development of different data storage methods and the popularity of
WebGL technology and so on. developments also change the habits of consuming
point clouds.