Bulgular

Tez çalıĢmasındaki her test alanının ve her veri setinin özellikleri bir birinden farklıdır. Bu sebeple hesaplanan üretici ve kullanıcı doğrulukları ile kalite değerleri birbirinden farklıdır. Tez çalıĢması kapsamında uygulama yapılan 4 test alanına ait elde edilen üretici doğruluğu, kullanıcı doğruluğu ve kalite parametrelerinin ortalama değerleri Çizelge 4.17‘de bir arada verilmektedir

Çizelge 4. 17 Tüm test alanlarına ait hesaplanan ortalama doğruluk değerleri (%).

Üretici

Doğruluğu Kullanıcı Doğruluğu

Kalite ANS Kampus 98,84 87,40 86,45 Ġstanbul 85,61 98,24 84,23 Bergama (LĠDAR) 92,81 94,59 88,13 Bergama (Nadir) 99,18 90,51 89,83 Bergama (Eğik) 86,76 93,18 81,64 Vaihingen 1.Bölge 77,34 98,80 76,60 Vaihingen 2.Bölge 97,34 91,53 89,44 Vaihingen 3.Bölge 96,03 94,34 90,99

Çizelge 4. 17‘deki sonuçlar genel olarak yorumlanacak olursa üretici doğruluğu en düĢük %86,76 ile Bergama bölgesine ait Eğik uçuĢ verisinden elde edilmiĢtir. En yüksek üretici doğruluğu ise yine %99,18 ile Bergama bölgesine ait Nadir uçuĢ verisinden elde edilmiĢtir. Kampüs verisinde bulunan alanın büyük kısmı referans veri ile örtüĢtüğü için üretici doğruluğu yüksek çıkmaktadır. Fakat kampüste bulunan binaların çıkmaları, sundurmaları ve bina giriĢlerindeki kapı üstü tenteleri gibi alanlar kullanıcı doğruluğunu düĢürmektedir. Ġstanbul verisinde binaların yapıĢık nizam olması en büyük dezavantajdır. Her ne kadar kullanıcı doğruluğu yüksek çıksa da bunun temel sebebi daha önce de anlatıldığı gibi referans veride alanların bir sayılmasındandır. BitiĢik binalar ayrılamadığı için referans veri dıĢında kalan alanlar da toplanmıĢtır ve bu durum üretici doğruluğunu düĢürmüĢtür. Bergama bölgesi Nadir verisinin daha iyi üretici doğruluğu vermesi, referans ile kesiĢen alanının daha fazla olmasından kaynaklanmaktadır. Bergama LiDAR verisinde referansın dıĢında kalan alan daha azdır. Bu sebeple kullanıcı doğruluğu nadir verisinden daha yüksektir.

bakılabilir) %95,59 ile en yüksek üretici doğruluğuna sahiptir. Tek katlı ve çatılı olan bu binanın çatı payı dıĢında her hangi bir çıkıntı ya da eklentisi olmadığı için referans veriye çok uyumludur. Öte yandan 3.Bina laboratuvar binası ise en düĢük üretici doğruluğuna sahiptir. Bu bina her ne kadar düzenli bir geometrik Ģekle sahip olsa da binaya jeneratör için yapılan bir eklenti üretici doğruluğunu düĢürmüĢtür. Benzer Ģekilde Ġstanbul ve Bergama verilerindeki düzgün geometrik binalarda üretici doğruluğu %90‘ları geçmektedir.

Bergama bölgesinde 2017 yılına ait ĠHA uçuĢları ile tespit edilen binaların izdüĢüm alanları 2015 yılı ortofotosunda gösterilerek arazide meydana gelen bina değiĢimleri gözlenmiĢtir (ġekil 4.72).

ġekil 4. 72 Altlık olarak alınan 2015 yılı Ortofotosunda 2017 yılı Nadir uçuĢ ile tespit edilen

bina izdüĢüm alanlarının gösterimi.

2015 yılındaki mevcut binaların tespit edildiği ve bunun yanı sıra 2015 yılından sonra inĢa edilmiĢ binaların da tespit edilebildiği, ġekil 4.72‘de açıkça görülmektedir. Buna göre Ģehirlerin alt bölge yerleĢimlerinde, özellikle imara yeni açılmıĢ alanlarda gözlem ve kontrol imkânı olduğu gibi önceki durumla kıyaslanarak değiĢimin de tespiti mümkün olmaktadır.

Vahingen test alanına ait sonuçlar diğer araĢtırmacıların sonuçlarıyla karĢılaĢtırılmıĢtır. Bunun için her üç bölgeye ait en düĢük ve en yüksek Kalite değerlerine sahip çalıĢma sonuçları ile tez çalıĢması kapsamında elde edilen sonuçlar (NP) kodu ile Çizelge 4.18‘de verilmiĢtir.

Çizelge 4. 18 Vaihingen test alanına ait en düĢük ve en yüksek Kalite değeri ve tezde elde

edilen değerler (%). ISPRS Kodu

Üretici

Doğruluğu Kullanıcı Doğruluğu Kalite

WHU_YD 91,8 98,6 90,6 1. Bölge NP 77,34 98,8 76,6 KNTU_mod 75,8 74,3 60,1 FED_2 94,6 98,3 93,1 2. Bölge NP 97,34 91,93 89,44 WHUY2 87,9 66,1 60,6 3. Bölge NP 96,03 94,34 90,9 TON 67,8 98,4 67,1

Çizelge 4.18‘de görüldüğü gibi önerilen yöntemin en düĢük kalite değeri %76 ile Vaihingen 1. Bölge iken en yüksek kalite değeri yine Vaihingen 3. bölgede %90‘ı bulmuĢtur. Birinci ve ikinci ve bölgeler için ulaĢılan kalite değeri diğer araĢtırma sonuçlarının arasında bir yere sahiptir. 3 bölgede ise tez çalıĢmasında ulaĢılan Kalite değeri %90,9 ile en yüksek orana ulaĢmıĢtır. Ayrıca yine her üç bölgeye ait ortalama sonuçlar yine (NP) kodu kullanılarak ISPRS tarafından yayınlana tüm araĢtırmacıların sonuçlarıyla beraber, sırasıyla Ek.11-13-15 ‗de verilmektedir.

Sonuç olarak veri setinin nokta yoğunluğuyla beraber bölgedeki binaların geometrik Ģekilleri ve detay durumları sonuç izdüĢüm alanlarına doğrudan etki etmektedir. Ayrıca

gidererek daha düzgün kenarlar elde edilmesini sağlamıĢtır. Benzemezlik doku parametresi binaların test alanlarında oluĢturduğu dokuyu tespit etmede çok baĢarılıdır. Bu sayede binaların izdüĢüm alanları elde edilebilmektedir. ĠzdüĢüm alanları basitleĢtirme iĢlemiyle referans veriye daha yakın hale gelmiĢ ve bu durum üretici ve kullanıcı doğrulukları ile kalite değerlerini arttırmıĢtır. Çizelge 4.17 ve Çizelge 4. 18‘de verilen sonuçlar dikkate alınarak ve bina detay durumlarının da belirtilmesi kaydıyla haritaların güncellenmesi mümkün görünmektedir. ġekil 4.72‘de görüldüğü gibi yerleĢim birimlerinde, alt bölgelerdeki yapılaĢmada meydana gelen değiĢimler önerilen bu yöntem ile izlenebilir. LiDAR‘ın olmadığı durumlarda, ĠHA kullanımı hem yükseklik modellerinin KOH hem de üretilen izdüĢüm alanlarının hesaplanan kalite değerleri anlamında LiDAR kadar hassas sonuç vermektedir.