Yüksek çözünürlüklü görüntülerden otomatik bina çıkarımı
Automatic building extraction from high resolution images
Yazar: HÜSEYİN ÇOBANOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Binalar = Buildings ; Sayısal fotogrametri = Digital photogrametry ; Sınıflandırma = Classification ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Mekânsal verinin 3 boyutlu gösterimi, modellenmesi ve analizi; savunma, şehir planlama, imar, kadastro, artırılmış gerçeklik ve akıllı şehir projeleri vb. alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda gerçekleştirilen uygulamalarda veri üretiminin ana basamaklarından biri bina detaylarının otomatik çıkarımı işlemidir. İnsansız Hava Araçları (İHA) tarafından elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntülerden üretilen nokta bulutu, ortofoto görüntü ve sayısal yüzey modelleri (SYM), bina detaylarının çıkarılmasında ve modellenmesinde kullanılır. Ortofoto görüntü üzerinden bina detaylarının elle sayısallaştırılması işlemi zamansal maliyet bakımından üretim sürecinin önemli bir kısmını kapsadığı için otomatik olarak çıkartılması üretim sürecini büyük oranda kısaltacaktır. Bu çalışmada bina detayları; Datça, Muğla'da yerden 300 metre yükseklikte mini İHA ile gerçekleştirilen uçuştan elde edilen, yüksek çözünürlüklü görüntülerden üretilen ortofoto ve SYM verilerine, Python programlama dilinde geliştirilen sınıflandırma tekniği, kenar çıkartma algoritmaları ve bunlara bağlı kural setleri uygulanarak geliştirilen piksel puanlama görüntüsü kullanılarak otomatik olarak çıkartılmıştır. Bu kapsamda bina yoğunluğu, şekil ve doku farklılığı, yükseklik, yeşil alanların durumu gibi farklı kriterlere göre 10 adet test alanında doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Bahse konu bu doğruluk analizleri sonucunda test alanlarında yer alan 333 adet binadan 331 tanesi tespit edilmiş ve genelinde %90,61 kesinlik, %94,44 duyarlılık ve %92,63 F1 puan elde edilmiştir.

Abstract:
The 3D representation, modeling and analysis of the spatial data; are frequently used in the fields of defense, city planning, zoning, cadastre, augmented reality and smart city projects. One of the main steps of data generation in applications carried out in this context is the extracting of the building details. The point cloud, orthophoto image and digital surface model (DSM) produced by image processing from the high resolution images obtained by Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are used for the extraction and modelling of the building details. Since the manual digitization of the building details over the orthophoto image covers a significant part of the production time in terms of temporal cost, its automatic removal will greatly shorten the production time. In the literature, successful studies have been obtained using object-based classification for automatic detail extraction. In this study, the building details are automatically extracted from the orthophoto and DSM data produced from high resolution images obtained by a flight carried out by a mini-UAV at 300 meters altitude in Datça, Muğla applying the pixel scoring image and edge extraction algorithms developed in the python programming language. In this context, accuracy analyzes were carried out in 10 test areas determined according to different criteria such as building density, the difference in shape and texture, height, and condition of green areas. As a result of these accuracy analyzes, 331 of 333 buildings in the test areas were identified and overall 90.61% accuracy, 94.44% sensitivity and 92.63% F1 score were obtained.