LiDAR verisinden bina çatı düzlemlerinin otomatik çıkarımı ve modellemesi
Automatic extraction and modeling of building roof planes from LiDAR data
Yazar: MURAT GÜLER
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Üç boyutlu (3B) şehir modellerinde şehri oluşturan temel unsur olan binaların modellenmesi LiDAR (Light Detection and Ranging) nokta bulutu verisinin en yaygın uygulama alanları arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, İzmir ili Bergama ilçesi kent merkezinden seçilen üç alana ait 3B hava LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik bina çatı düzlemlerinin çıkarılması ve modellenmesi amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak, yer filtrelemesi işlemi yapılmıştır. Yer filtrelemesi sonucu elde edilen çıplak zemin noktaları ham veriden çıkarıldıktan sonra, geriye kalan LiDAR noktaları üzerinde sınıflama işlemi yapılarak bina sınıfı çıkarılmıştır. Sonra, çıkarılan bina sınıfına Bölge Büyüme Bölütleme (Region Growing Segmentation) algoritması uygulanarak, her bir binaya ait nokta bulutu kümesi ayrı olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen her bir binaya ait nokta bulutu kümesine 3 Boyutlu Rastgele Örnek Uzlaşımı (RANSAC: 3D RANdom SAmple Consensus) algoritması uygulanarak bina çatılarının düzlemsel yüzeyleri otomatik olarak çıkarılmıştır.
Bina çatısı düzlemlerinin çıkarılmasından sonra, çatı düzlemleri noktalarında bulunan gürültü DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algoritması kullanılarak belirlenmiş ve silinmiştir. Gürültünün giderilmesinden sonra, bina çatısı düzlemi noktalarından sınır geçirilmiştir. Son olarak, Douglas-Peucker algoritması ile bina çatısı düzlemi sınırının sadeleştirilmesi işlemi yapılmıştır. 
Elde edilen bina çatısı modelleri incelendiklerinde, en başarılı sonuçlar üçüncü test alanında elde edilmiştir.

Abstract:
Being as main factor on 3D city models; building modelling is among the most common field of applications of LiDAR (Light Detection And Ranging) point cloud data. In this study, automatic extraction and modeling of building roof planes from the data of 3D airborne LiDAR point cloud dataset of three pilot areas selected from the city center of Bergama / İzmir province is aimed. First, ground filtering process was carried out. Building class was extracted through the classification of the remaining LiDAR points after bare ground points -obtained from ground filtering process- removed from raw data. Following this step, Region Growing Segmentation algorithm was applied on the extracted. Building class and the point cloud of each building was detected separately. Next, the planar surfaces of the building roofs were automatically extracted by applying the 3D RANSAC (3D RANdom SAmple Consensus) algorithm to point cloud of each detected building.
After extracting the planar surfaces of the building roofs, the noise points on each building roof plane were identified using the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm and removed from the roof plane points. After removing the noise points, the boundary line was extracted from the points of the building roof plane. As the last step, building roof plane border lines were simplified by using Douglas-Peucker algorithm.
When the obtained roof plane models were analyzed it was observed that the best results belong to test field #3.