İHA Görüntüleri ile Veri İşleme, Sayısal Veri Toplama ve Harita Üretimi İşlemler

Fotogrametrik nirengi ölçümlerinin blok dengelemesi yapıldıktan sonra İHA görüntülerinin işlenmesi aşamasına geçilir. Verilerin işlenmesi safhasında aşağıdaki işlemler gerçekleştirilir:

a. Başlangıç seviyesinde veri işleme (initial processing),

b. Nokta bulutu verilerinin oluşturulması (point cloud densification), c. Sayısal yükseklik ve sayısal yüzey modeli verilerinin üretimi, d. Sayısal ortofoto ve foto-mozaik görüntülerin üretimi,

e. Vektör veri toplama ve sayısal vektör harita üretimi.

İnsansız hava aracından elde edilen verilerin doğruluklarının araştırılması günümüzdeki uygulamalarda büyük önem kazanmıştır. Bu amaçla yer kontrol noktalı ve yer kontrol noktasız olarak uygulanan, kolay ve zor arazi koşulları, düz ve engebeli arazi topografyası için geliştirilen farklı veri işleme algoritmaları mevcuttur.

4.3.8.1. Başlangıç Düzeyinde Veri İşleme

Başlangıç düzeyinde veri işleme(initial processing), İHA görüntülerinde uygulanan ilk veri işleme ve değerlendirme adımıdır. Bu aşamada öncelikle bir analiz raporu oluşturulur. Hazırlanan analiz raporunda yapılan işlemlerin kalitesi, çözünürlüğü, ortaya çıkacak verilerin ön izlemesi, kalibrasyon detayları vb. bilgilere yer verilir. Bu evrede sayısal İHA görüntülerine ilişkin düzenlenen analiz raporu, daha sonraki İHA işlemlerinde, sayısal veri toplama ve harita üretimi aşamalarında büyük önem taşımaktadır1_{. Çünkü insansız hava aracı}

ile toplanan görüntülerin ve yoğun verilerin işlenmesi, yüksek kapasiteli bilgisayarlarla dahi uzun zaman alabilmektedir. Bu nedenle İHA verileriyle üretilecek sonuç ürünlerin, yeterli kaliteyi sağlayabilmesi için sayısal İHA görüntüleriyle yapılan ilk veri işlemeye ait analiz raporunun dikkatlice incelenmesi yararlıdır. Kullanıcıdan kaynaklanan hataların varlığı, konumu ve büyüklüğü ancak veri işleme analiz raporunun incelenmesi ile ortaya çıkarılabilir.

1

93

4.3.8.2. Nokta Bulutu Verilerinin Üretimi (Point Cloud Densification) Elde edilen İHA görüntü verilerinden yararlanarak nokta bulutu sınıflandırması yapılır. Bu işlemde görüntüler üzerinde çeşitli sayısal görüntü eşleme teknikleri ve basit bilgisayar destekli görüntüleme teknikleri ve hesaplama algoritmaları kullanılarakuygun bir yazılım ile görüntüler üzerinde birbirleriyle eşleşen bütün pikseller birer nokta olarak kaydedilir ve ilgili pikselin sayısal değeri olarak atanır. Bütün görüntü piksellerine bu işlemler uygulandıktan sonra çalışma alanına ait üç boyutlu sayısal nokta bulutu verileri elde edilmiş olur. Nokta bulutu verilerinin elde edilmesinde; piksellerin parlaklık, renk, ton, doygunluk (satürasyon) vb. karakteristik özellikleri, pikselin konumunu en iyi yansıtan değer olarak düşünülen her bir pikselin orta noktasının arazi koordinatları büyük önem taşır. Nokta bulutu verilerinin elde edilmesi ile sayısal görüntülerin raster yapıdaki birbirine komşu pikselleri karakteristik sayılara, yani her bir piksel sayısal bir değere dönüştürülmüş olur. Bu şekilde elde edilen nokta bulutu şeklindeki veriler ya da görüntüler (üç boyutlu nokta bulutu verileri), basit uygulamalara, hızlı ölçümlere ve hesaplamalara olanak sağlar. İHA görüntülerinden üretilen sayısal nokta bulutu verilerine örnekler Şekil 4.6’da sunulmuştur.

94

Şekil 4.6: İHA görüntülerinden üretilen Sayısal Nokta Bulutu (Point Clouds) verilerine örnekler

(http://eski.geomaticsgroup.com/media/Genel_Medya/RB/b32bc5-TeknoMer_Insansiz_Hava_Araci.pdf kaynağından yararlanılarak yazar tarafından oluşturulmuştur.)

4.6.8.3. Sayısal Yükseklik Verilerinin Üretimi

İHA fotogrametrisi yöntemiyle elde edilen işlenmiş, zenginleştirilmiş ve yöneltilmiş sayısal görüntü verileri ile sayısal görüntü eşleme tekniği ve muhtelif polinom ve fonksiyonlarla otomatik yüzey geçirme algoritmaları kullanılarak grid formda üç boyutlu sayısal yükseklik modeli verileri ve raster formatta sayısal yüzey modeli verilerinin otomatik olarak üretimi gerçekleştirilir. Sayısal yükseklik verilerinin toplanmasında 1 m2’ye düşen asgari yükseklik noktası sayısı, toplanan verilerin kalitesini ve kullanım amacını etkileyen önemli faktörlerden birisi olup bu değer asgari 0.20-1 nokta/m2 _{arasında değişmektedir.}

95

İHA fotogrametrisi yöntemiyle çekilen sayısal görüntülerle gerçekleştirilen muhtelif proje ve uygulamalarda SAM ve SYM sayısal yükseklik verilerinin ortalama 10-15 cm doğrulukta üretildiği tespit edilmiştir. İHA görüntülerinden toplanan sayısal yüzey modeli örneği Şekil 4.7’de gösterilmiştir.

Şekil 4.7: İHA görüntülerinden toplanan Sayısal Yüzey Modeli (Digital Surface Model) örneği (Tez çalışması kapsamında yazar tarafından oluşturulmuştur.)

4.6.8.4. Sayısal Ortofoto ve Foto-Mozaik Görüntülerin Üretimi

İHA fotogrametrisi yöntemiyle elde edilen işlenmiş ve yöneltilmiş sayısal görüntüler, üretilen sayısal yükseklik modeli verileri kullanılarak orto-rektifikasyon işlemiyle ya da basit bilgisayar destekli görüntüleme teknikleri ve hesaplama algoritmaları ile yataylanır.Bu işlem sonucunda, çeşitli raster veri formatlarında gerçek koordinatlara sahip ortofoto görüntüler elde edilir. Ortofoto görüntülerin otomatik yöntemlerle birleştirilmesi, mozaik hatlarının (seam- lines) otomatik olarak sayısallaştırılması, mozaiklemede görüntü seçme ve değiştirme algoritmalarının uygulanması, sayısal görüntülerde renk, ton ve kontraslık dengelemelerinin yapılması suretiyle, daha kaliteli ve yorumlanabilir ortofoto görüntü-mozaikleri elde edilebilir.

96

İHA fotogrametri yöntemiyle çekilen sayısal görüntülerle gerçekleştirilen muhtelif proje ve uygulamalarda sayısal ortofoto ve foto-mozaik görüntülerinin ortalama 7-10 cm konum doğruluğunda üretildiği tespit edilmiştir.

4.6.8.5. Sayısal Vektör Haritaların Üretimi

Bu aşamada fotogrametrik yöntemlere benzer şekildeİHA fotogrametrisi yöntemiyle elde edilen işlenmiş ve yöneltilmiş sayısal görüntülerle sayısal fotogrametrik kıymetlendirme sistemlerinde önce üç boyutlu modeller oluşturulur. Oluşturulan stereo modellerde sürekli üç boyutlu görüntüleme ile nokta, çizgi ve alan detayları, çoklu doğrular ve yüzey verileri, görülebilen diğer vektör veriler, sembol kütüphanesinde gösterilen sembollere ve özel işaretlere; detay ve öznitelik kodlama kataloğuna ve vektör harita standartlarına uygun olarak üç boyutlu sayısallaştırılır; eş yükseklik eğrileri stereo modellerde kıymetlendirilir, üç boyutlu olarak yükseklik (kot) noktaları atılır, detaylara ait öznitelik bilgileri toplanır ve çeşitli CAD (Computer Aided Design: Bilgisayar Destekli Tasarım) formatlarda sayısal vektör harita verileri oluşturulur (Şekil 4.8).

97

Şekil 4. 8: İHA görüntülerinden üretilen Sayısal Vektör Harita (Vector Maps) örnekleri (http://eski.geomaticsgroup.com/media/Genel_Medya/RB/b32bc5-TeknoMer_Insansiz_Hava_Araci.pdf)