Dijital hava görüntülerinden üretilen nokta bulutu ile yarı otomatik bina detayı çıkarımı
Semi automatic detection of building with point cloud data produced from digital images
Yazar: PINAR YEŞİM LİMANDAL
Danışman: PROF. DR. FEVZİ KARSLI
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Günümüzde teknolojiyi ve bilimi yakından takip eden fotogrametri, birçok harita altlığının
ve hâlihazır harita, ortofoto, doğru ortofoto, SYM (Sayısal Yükseklik Modeli) gibi veri
setinin oluşturulmasına imkân sağlamıştır. Gelinen noktada ise kamu kurumundan özel
sektöre birçok alanda fotogrametrik yöntemle veri üretilmeye başlanmıştır. Bu üretimler
sırasında karşılaşılan sorunları en aza indirmek için yapılan bu tez çalışmasında; ışın
demetleri yöntemi ile en küçük kareler dengelemesi ile dengelenen hava fotoğraflarından
yoğun görüntü eşleştirme yöntemi esaslı çalışan yazılımlarla nokta bulutu üretilerek yarı
ototmatik/otomatik bina detayı çıkarımı işlemi yapılmıştır. Bina detayı çıkarım işlemi
Global Mapper programının LiDAR modülü kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Kırsal/Kentsel ve Kırsal çalışma alanı olmak üzere iki farklı veri setinde, en kesitler
çıkararak detay çıkarım imkânı sağlayan program sayesinde hâlihazır harita üretiminde
karşılaşılan sorunlar giderilmiş ve sonuç olarak bina detayları, yüksek çözünürlüklü
görüntüler kullanılarak elde edilen nokta bulutu verisinden yarı otomatik olarak
çıkarılmıştır. Üretilen veri 3B stereo çizimler sonucu oluşan vektör veri ile kıyaslanarak
işlem tamamlanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda; Kırsal/Kentsel ve Kentsel çalışma
alanları için tamlık, doğruluk ve kalite değerleri sırasıyla %97.18, %96.50, %96.50 ve
%97.2, %97.44 ve %97.44 olarak hesaplanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Bina Detayı Çıkarımı, Nokta Bulutu, Yoğun Görüntü Eşleştirme, En
Küçük Kareler Yöntemi, Dijital Görüntü

Abstract:
Today, photogrammetry, which closely follows technology and science, has enabled the
creation of a set of data such as many map bases and current maps, orthophoto, true
orthophotos, DEM (Digital Elevation Model). The studies are carried out with digital
photogrammetry method and the current maps are produced by using the aerial
photographs. In this thesis, which was made to minimize the problems encountered during
these productions, the point cloud was produced with semi-autotmatic / automatic building
detail extraction from the point cloud generated from the aerial photographs, which were
balanced with the Bundle block adjustment method and the least squares balancing
method. The detection of building was done by using the LiDAR module of the Global
Mapper program. In two different data sets, rural / urban and rural work area, problems are
encountered in the production of current maps with program detected building by creating
cross section, and as a result the building details were semi-automatically detection from
the point cloud data produced using high resolution images.The generated data are
compared with vector data generated by 3D stereo drawings, and the operation is
completed. As a result of the studies; completeness, correctness and quality values were
calculated for rural / urban and urban study area as 97.18%, 96.50%, 96.50% and 97.2%,
97.44% and 97.44%.

Key Words: Building Extraction, Point Cloud, Dense Image Matching, Least Squares
Methods, Digital Images