Bergama Test Alanı Eğik UçuĢ Nokta Bulutu

Nadir verisinde olduğu gibi önce ham nokta bulutunun yer ve obje noktalarının ayrılması iĢlemi yapılmıĢtır. CSF algoritması kullanılarak ham nokta bulutu obje ve yer noktaları olarak ikiye ayrılmıĢtır. Filtreleme parametreleri olarak 1 m grid boyutu (CR), 500 iterasyon ve 0.3 m eĢik değer (CT) belirlenmiĢtir. Bu parametreler nokta yoğunluğu ve arazi topografyasına göre belirlenmiĢtir. Ayrımı yapılan yer ve obje noktaları ġekil 4.57‘de verilmiĢtir.

ġekil 4. 57 Bergama-Eğik uçuĢ verisine ait yer ve obje noktaları.

Ham nokta bulutundan en yakın komĢuluk enterpolasyonu ile 50 cm çözünürlüğünde üretilen YM ġekil 4.58‘de verilmiĢtir.

ġekil 4. 58 Bergama-Eğik uçuĢ verisine ait YM.

CSF algoritmasıyla elde edilen yer noktaları ise SAM üretiminde kullanılmıĢtır. En yakın komĢuluk enterpolasyonu ile 50 cm çözünürlükte üretilen SAM ġekil 4.59‘da verilmiĢtir.

ġekil 4. 59 Bergama-Eğik uçuĢ verisine ait SAM.

ġekil 4. 60 Bergama-Eğik uçuĢ verisine ait nYM.

Morfolojik AĢınma operatörü uygulanmadan ve uygulanmamıĢ nYM‘lerden üretilen Benzemezlik doku parametreleri ġekil 4.61‘de verilmiĢtir.

ġekil 4. 61 Bergama Eğik verisi için aĢınma iĢlemlerden önce (a) ve sonra (b) üretilen

Benzemezlik doku parametresi.

ġekil 4.61‘de bina sınırlarının belirginliği ve ağaçlar ile bazı objelerin giderilmesi durumu, AĢınma operatörü öncesi ve sonrasında açıkça görülebilmektedir. Morfolojik AĢınma operatörü uygulanmadan önce elde edilen bina izdüĢüm alanları ġekil 4.62‘de verilmiĢtir.

ġekil 4. 62 Morfolojik iĢlemlerden önce üretilen Bergama- Eğik uçuĢ verisine ait bina izdüĢüm

alanları.

ġekil 4.62‘de görüldüğü üzere, ağaçlar binalara yapıĢık halde görülmektedir. AĢınma operatörü sonrasında elde edilen izdüĢüm alanları ise ġekil 4.63‘te görülmektedir.

ġekil 4. 63 Morfolojik iĢlemlerden sonra üretilen Bergama- Eğik uçuĢ verisine ait ilk bina

izdüĢüm alanları.

ġekil 4.63‘te aĢınma operatörünün baĢarısı, filtrelenen ağaçlarda ve daha keskin bina sınırlarında açıkça görülmektedir. Zikzaklı olan bu izdüĢüm basitleĢtirme yapılarak son

ġekil 4. 64 BasitleĢtirilmiĢ bina izdüĢüm alanları.

Eğik veriden elde edilen alanların LiDAR ve Nadir verilerine göre daha dar bir alanı kapsadığı söylenebilir. Fakat benzer Ģekilde ağaçlardan arındırılmıĢ alanlar elde edilmiĢtir. Nadir verisinde olduğu gibi Eğik nokta bulutu da Envi yazılımında da iĢlenmiĢ ve bina izdüĢüm alanları elde edilmiĢtir (ġekil 4.65).

ġekil 4. 65 Envi LiDAR yazılımı ile üretilen Bergama- Eğik uçuĢ verisine ait bina izdüĢüm

alanları.

LiDAR veri setinden daha kötü bir sonuç üretmiĢtir. Nadirden ise daha fazla bina bulmasına rağmen benzer Ģekilde karmaĢık binaları farklı binalarmıĢ gibi ayırmıĢ ve bazı toplu ağaçları bina olarak tespit etmiĢtir. Önceki üç uygulamada görüldüğü gibi binaları yumuĢatarak bina izdüĢüm alanlarını bozmuĢ ve köĢe noktaları büyük oranda kaybolmuĢtur. Önerilen yöntem ile üretilen izdüĢüm alanları Bergama bölgesine ait referans veriyle karĢılaĢtırılmıĢtır (ġekil 4.66).

ġekil 4. 66 Bergama- Eğik uçuĢ verisine ait önerilen yöntemle elde edilen bina izdüĢüm alanları

ve referans binalar.

Diğer veri setlerinde olduğu gibi Referans veri ile ĠHA uçuĢu arasındaki zaman farkından dolayı referansta olmayan binalar da çalıĢmada tespit edilmiĢtir. Nadir sonuçlarına göre alanların küçüldüğü belirtilmiĢti. Elde edilen alanlar güney taraftan referans verinin içinde kalmıĢ gibi görülmektedir. Bulunan alanlara iliĢkin analiz sonuçları Çizelge 4.12‘de verilmiĢtir.

Çizelge 4. 12 Bergama-Eğik uçuĢ verisine ait hesaplanan ortalama doğruluk değerleri (%).

EĞĠK (%)

Üretici Doğruluğu 86,76 Kullanıcı Doğruluğu 93,18

Çizelge 4.12‘deki üretici doğruluna göre, Eğik uçuĢ verisinde referans verinin ortalama olarak yaklaĢık % 87‘si tespit edilebilmiĢtir. Her ne kadar alanların küçülmesi sonrasında referans içinde daha çok alan ve dıĢında daha az kalması beklenmiĢse de bu küçülme referansın içinde de olmuĢtur. Bir anlamda referans güney bölgede bulunan alanı içine almıĢ ya da bulunan alan kuzeye doğru kaymıĢ gibi düĢünülebilir. Zaten Nadir ve Eğik verilerinde bina bazlı bulunan alanlar kontrol edildiğinde Eğik veride izdüĢüm alanlarının daha düĢük olduğu görülmüĢtür. Bu durum Eğik uçuĢta binaların daha alt kısımlarını görebilmemizden kaynaklandığı ve bu darlığın aĢınma operatörü ve basitleĢtirmenin de etkisiyle daha da artmaktadır.

Yapılan doğruluk hesaplamalarına referans veride olmayan binalar katılmamıĢ, sadece referans ve modelde örtüĢen binalar kullanılmıĢtır. ÇalıĢma kapsamındaki Bergama test alanda bulunan binaların krokileri Ek.5‘te ve Eğik verisi hesaplamaları Ek.8 ‗de bulunmaktadır.

Bergama bölgesinde ki üç farklı verinin yükseklik modelleri de görüntü tabanlı olarak karĢılaĢtırılmıĢtır. Bu amaçla YM‗leri arasında görüntü bazlı korelasyona bakılmıĢtır (Çizelge 4.13).

Çizelge 4. 13 Bergama bölgesinin YM'leri arasındaki korelasyon katsayıları.

LiDAR Nadir Eğik LiDAR 1.000 0.964 0.983 Nadir 0.964 1.000 0.959 Eğik 0.983 0.959 1.000

Tablo sonucuna göre 50 cm çözünürlüğündeki YM‘ler arasında çok ciddi bir fark bulunmamaktadır. LiDAR verisi referans alınırsa Eğik veriden üretilmiĢ YM 0.98 korelasyon kat sayısıyla Nadir verisinden daha yüksek benzerliğe sahiptir. Korelasyon hesabı dıĢında yükseklik kontrolü de yapılmıĢtır. Bu amaçla arazide GPS ile ölçülmüĢ 5 adet noktanın Z değerleri ve bunlara karĢılık gelen SAM değerleri kullanılarak karesel ortalama hesaplanmıĢtır (Çizelge 4.14).

Çizelge 4. 14 Bergama bölgesinin SAM‘larına ait KOH'lar (m).

ZGPS SAMLiDAR SAMNadir SAMEğik

Nokta 1 _{68.375 68.501 68.16 68.473} Nokta 2 _{72.038 72.065 72.002 72.097} Nokta 3 _{67.054 67.049 67.085 67.068} Nokta 4 _{66.605 66.899 66.879 66.867} Nokta 5 _{65.812 65.962 65.825 65.864} KOH 0.158 0.157 0.143

ZGPS GPS ile ölçülen kontrol noktalarını, SAMLiDAR, SAMNadir, SAMEğik ise üretilen

SAM‘da ölçülen noktaları ifade etmektedir. Çizelge 4.14‘teki referans noktalara göre en yüksek doğruluk, Eğik verisinden üretilmiĢ SAM verisine aittir. Fakat genel olarak hem nokta değerleri hem de KOH değerlerinin birbirine çok yakın olduğu görülmektedir.