Nokta bulutu filtreleme teknikleri ile eşyükseklik eğrisi üretimi
Contour  line  generation with point cloud filtering techniques
Yazar: ÇAĞRI KILINÇ
Danışman: DOÇ. DR. MURAT UYSAL
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Fotogrametri = Photogrammetry

Özet:
Üç boyutlu (3B) nokta bulutu verileri yeryüzünde bulunan objelerin koordinat ve yükseklik değerlerini içeren nokta verilerdir. Günümüzde nokta bulutu üretimi, hava LiDAR sistemleri ve gelişen optik/fotogrametrik yazılımlar sayesinde oldukça kolaylaşmış ve kullanım alanı oldukça yaygınlaşmıştır. 
Bu  tez çalışmasında ise küçük ölçekli fotogrametrik haritalar için ormanlık alanlarda, 3B nokta bulutu filtreleme yöntemleri ile eşyükseklik eğrisi üretilmiştir. Bunun için  az, orta ve çok yoğunluklu ağaçlık ve orta engebeli alanlar olmak üzere seçilen üç farklı alanda, 3B nokta bulutu verisi, sayısal hava kamerası ile çekilmiş kızılötesi bant değerlerine sahip hava fotoğraflarından Semi Global Matching (SGM) algoritması ile üretilmiş ve bu alanlardaki ağaçlık alanlar; noktaların spektral değerleri ile ve açık kaynak kodlu bir yazılımda bulunan Cloth Simulation Filter (CSF) algoritması ile filtrelenmiştir. Daha sonra bu verilerden Triangular Irregular Network (TIN), Inverse Distance Weighting (IDW) ve Kriging yöntemleri ile Sayısal Arazi Modeli (SAM) oluşturularak bu yüzeylerden eşyükseklik eğrileri üretilmiştir. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, nokta bulutu verisindeki ağaçlık alanları noktaların spektral değerlerinden faydalanarak filtrelemek, CSF algoritması ile filtrelemeye göre daha başarılı olmuş ve TIN enterpolasyonu ile üretilen sayısal arazi modelinin IDW ve Kriging yöntemleri ile üretilen modele göre referans sayısal arazi modelini daha iyi yansıttığı görülmüştür.
Ayrıca bu yüzeyden üretilen eşyükseklik eğrileri incelendiğinde ise az ve orta yoğunluklu ağaçlık alanlarda eşyükseklik eğrilerin yatay ve düşey olarak karesel ortalama hatalarının, arazinin eğim değerlerine göre belirlenen tecviz sınırları içerisinde kaldığı görülmüştür. 
Ancak çok yoğun yani zeminin hiç görülemediği sürekli ağaçlık alanda ise eşyükseklik eğrilerin yatay ve düşey karesel ortalama hataları tecviz sınırlarını aşmıştır.

Abstract:
Three dimensional (3D) point cloud data are point data that contain the coordinate and height values of the objects on the surface. Today,  cloud production has become very easy and its usage area has become widespread thanks to LiDAR systems and developing optical- photogrammetric software. 
In this thesis, contour line generation in forest areas with point cloud filtering methods for small scale photogrammetric maps. For this 3D point cloud data was produced by Semi Global Matching (SGM) algorithm from  aerial photographs which taken by digital air camera, in three different areas selected as low, medium and high density forest area and medium rugged terain. After the forest areas in this data were filtered with spectral values of points and Cloths Simulation Filter (CSF) algorithm which is available in a open source software . Later, Digital Terrain Surface was produced from this filtered data through Triangular Irregular Network (TIN), Inverse Distance Weighting (IDW) and Kriging methods. Looking at the results obtained, filtering the wooded areas in the point cloud data with the spectral values of the points was more successful than filtering with the CSF algorithm and it was seen that the digital terrain model produced by TIN interpolation reflects the reference digital terrain model better than produced by IDW and Kriging methods. In addition, when the horizontal and vertical square mean errors of this contour lines were examined remain within the limiting values in the low and medium density woodlands. Limit values determined according to the slope values of the land. However, the horizontal and vertical accuracy of this contour lines mean square error exceed the  limit values in the high density woodland.