Farklı filtreleme yöntemleri ile lidar nokta bulutlarından sayısal yükseklik modeli üretimi
Digital elevation model (dem) generation with lidar point cloud filtered by different algorithms
Yazar: NİZAR POLAT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MURAT UYSAL
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Sayısal yükseklik modeli ve sayısal arazi modeli birçok mühendislik uygulaması ve analiz için temel teşkil eden çok önemli topografik ürünlerdir. Bu modellerin üretimi için veri toplama şekilleri teknolojiye paralel olarak değişmektedir. Son yıllarda hava Lazer tarama sistemleri bu konuda önem kazanmıştır. Hava lazer tarama sistemleri sonucu elde edilen üç boyutlu nokta bulutu SYM ve SAM üretimi için kullanılabilmektedir. Ancak Lazer taraması esnasında sadece yer noktaları değil doğal ve yapay tüm objelerde veri setine dâhil olmaktadır. Bu yüzden ham nokta bulutunun yükseklik modeli üretiminden önce filtrelenmesi gerekmektedir. Yükseklik modeli üretimindeki en büyük problem filtrelemedir. 
Hava Lidar verilerinden SYM ve SAM üretimi henüz tam otomasyona sahip değildir. Birçok parametreye ve ön bilgiye bağımlı olan filtreleme işlemi için farklı algoritma ve yazılımlar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar farklı topografik alanlar için farklı doğruluklarda çalışmaktadırlar. Çünkü algoritmaların temel alarak kurulduğu topografik özellikler her arazi için geçerli değildir. 
Filtrelenmiş verilerden farklı enterpolasyonlar ile SAM üretilebilir. Fakat filtreleme sonuçları enterpolasyon sonuçlarını direkt etkilemektedir. Çünkü her enterpolasyon yöntemi kullandığı veri setinden yola çıkarak modeli oluşturur. O yüzden filtrelemeden kaynaklanan hatalar oluşturulan Sayısal Arazi Modelinde de mevcuttur.
Hava Lidar verilerinden SYM ve SAM üretimi için ücretsiz lisansa sahip yazılımlar kullanılarak yapılan filtreleme sonuçları birçok projede altlık olarak kullanılacak hassasiyettedir. Fakat Hava Lidar sisteminin kendi içinde barındırdığı duyarlılığı ve filtrelemeden kaynaklanan aykırı değerler hala sonuçlara etki etmektedir. Sonuçların iyileştirilmesi için yeni filtreleme algoritmaları geliştirilebilir ve farklı veri tipleri de filtrelemeye dâhil edilebilir.

Abstract:
Digital Elevation Model (DEM) and Digital Terrain Model (DTM)are the important topographic products and essential demands for many applications. Traditional methods for creating DEM and DTM are very costly and time consuming because of land surveying. In time, Photogrammetry has become the first methods to generate DTM. Recently, airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) system has become a powerful way to produce a DEM or DTM due to advantage of collecting three-dimensional information over a large area very effectively by means of precision and time. Airborne LİDAR collects information about not only from land surface but also from every object between plane and terrain that can reflect the laser beam. So filtering out nonground points from raw point clouds is the major step of DEM and DTM generation. 
DEM and DTM generation from Lidar point cloud is not fully automation. There are lots of different filtering algorithm due to several factors affect the filtering prosedures. These algorithms are working in different accuracy for different topographical areas.  Because of topographical features is established based algorithms are not applicable to every land.
DTM can be produced with different interpolations of the filtered data. However, filtering results directly affect the interpolation results. Because each interpolation method, create the model starting from the data set that is filtered. That's why filtering errors is also available in created DTM.
DEM and DTM generated from filtered airborne lidar data with free license software are sensitive enough to be used as a base model for many projects. But airborne Lidar system's own inherent sensitivity and filtering caused outliers still affect consequences. To improve the results new filtering algorithms can be developed and and different data types may also be included to filter.