Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı
Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto ve Lidar Verisinden Hough Dönüşümü ve Algısal Gruplama Kuralları ile Bina Sınırlarının Çıkarımı
Yazar: Karakaş, Gizem; Türker, Mustafa
Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 19 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; LiDAR,Yüksek Çözünürlüklü Ortofoto,DoG Filtresi,Hough Dönüşümü,Algısal Gruplama

Son yıllarda uzaktan algılamateknolojisindeki gelişmelerle nesne belirleme çalışmalarında artış olmuştur.Özellikle LiDAR (Light Detection and Ranging) verisi ve yüksek konumsalçözünürlüklü görüntülerden bina tespiti en yaygın çalışmalar arasında yeralmıştır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi)ortofoto ve LiDAR verilerinden otomatik bina çıkarımı için Hough dönüşümü vealgısal gruplama tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yaklaşımın ön işlemleri,ortofoto ve LiDAR verilerinin referanslandırılması, LiDAR verisinden gürültününtemizlenmesi ve yer filtrelemesi işlemlerini içermektedir. LiDAR verisindensayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve normalize edilmiş SYM(nSYM), ortofotodan da VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) bitkiindeksi oluşturulur. Sadece bitki ve bina nesnelerini elde etmek için nSYMverisine bir eşik değer uygulanır. Bitki indeksi bandı kullanılarak eşiklenmiş nSYMverisinden bitki alanları maskelenir ve yalnız bina alanlarının kalmasısağlanır. Bundan sonra, DoG (Difference of Gaussian) filtresi ile ortofotodankenarlar çıkarılır. Elde edilen kenar görüntüsünden Hough dönüşümü ile binalarıoluşturan çizgi segmentleri çıkarılır ve bu çalışmada uygulanan algısalgruplama kuralları ile çizgi segmentlerinden bina sınırlarının çıkarımı yapılır.Yaklaşım, İzmir ili, Bergama ilçesinden seçilen farklı özelliklere sahip testalanları üzerinde uygulanmıştır. Sonuçların doğruluk analizlerindepiksel-tabanlı ve nesne-tabanlı iki farklı yöntem kullanılmıştır. Pikseltabanlı ve nesne tabanlı yöntemlere göre, ortalama BBBüt (Building DetectionCompleteness – Bina Belirleme Bütünlüğü) değeri sırasıyla %79.61- %90.76 veBBDoğ (Bina Belirleme Doğruluğu – Building Detection Correctness) değeri %95.74-%100 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofotove LiDAR verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunugöstermektedir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto ve LiDARverilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.

Son yıllarda uzaktan algılamateknolojisindeki gelişmelerle nesne belirleme çalışmalarında artış olmuştur.Özellikle LiDAR (Light Detection and Ranging) verisi ve yüksek konumsalçözünürlüklü görüntülerden bina tespiti en yaygın çalışmalar arasında yeralmıştır. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi)ortofoto ve LiDAR verilerinden otomatik bina çıkarımı için Hough dönüşümü vealgısal gruplama tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yaklaşımın ön işlemleri,ortofoto ve LiDAR verilerinin referanslandırılması, LiDAR verisinden gürültününtemizlenmesi ve yer filtrelemesi işlemlerini içermektedir. LiDAR verisindensayısal yüzey modeli (SYM), sayısal arazi modeli (SAM) ve normalize edilmiş SYM(nSYM), ortofotodan da VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) bitkiindeksi oluşturulur. Sadece bitki ve bina nesnelerini elde etmek için nSYMverisine bir eşik değer uygulanır. Bitki indeksi bandı kullanılarak eşiklenmiş nSYMverisinden bitki alanları maskelenir ve yalnız bina alanlarının kalmasısağlanır. Bundan sonra, DoG (Difference of Gaussian) filtresi ile ortofotodankenarlar çıkarılır. Elde edilen kenar görüntüsünden Hough dönüşümü ile binalarıoluşturan çizgi segmentleri çıkarılır ve bu çalışmada uygulanan algısalgruplama kuralları ile çizgi segmentlerinden bina sınırlarının çıkarımı yapılır.Yaklaşım, İzmir ili, Bergama ilçesinden seçilen farklı özelliklere sahip testalanları üzerinde uygulanmıştır. Sonuçların doğruluk analizlerindepiksel-tabanlı ve nesne-tabanlı iki farklı yöntem kullanılmıştır. Pikseltabanlı ve nesne tabanlı yöntemlere göre, ortalama BBBüt (Building DetectionCompleteness – Bina Belirleme Bütünlüğü) değeri sırasıyla %79.61- %90.76 veBBDoğ (Bina Belirleme Doğruluğu – Building Detection Correctness) değeri %95.74-%100 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofotove LiDAR verilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunugöstermektedir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yaklaşımın ortofoto ve LiDARverilerinden bina çıkarımında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.