Bir GPS Destekli Yersel Fotogrametri Sisteminin oluĢturulması için yapılan bu çalıĢmada kullanılacak platform profesyonel olarak kullanıcıların hizmetine sunulacak nihai bir üründen ziyade sistemin en uygun hangi koĢullarda çalıĢacağının araĢtırılmasına imkan verecek Ģekilde dizayn edildi. Bu sebeple platform hem insan gücüyle taĢınabilmekte hem de motorlu bir aracın üzerine monte edilebilmekte olup farklı GPS ve Kamera kombinasyonlarının denenmesine imkân vermesinin yanı sıra gerektiğinde sökülerek oda koĢullarında saklanabilmektedir. Bu özellikleri ile platform bu çalıĢma için büyük ölçüde yeterli kalmıĢtır.
Teknolojik olarak birden fazla algılayıcının kombinasyonundan oluĢan sistemler birçok donanımın yanı sıra bu donanımları destekleyen ilave yazılımlara da ihtiyaç duymaktadır. Buradaki sistemin temeli GPS verileri sayesinde elde edilen görüntü dıĢ yöneltme parametrelerinden faydalanarak obje noktalarının koordinatlarının önden kestirilmesidir. Bunun için matlab yazılımı kullanılarak oluĢturulan kodun laboratuar ortamındaki testinden elde edilen 1 mm ile 2 cm arasında değiĢen sonuçlar programın çalıĢabilirliğini ortaya koymuĢtur.
Tabi burada önden kestirmeden ziyade daha önemli problem dıĢ yöneltme parametrelerinin tespitidir. Bunun içinde GPS ile kameralar arasındaki geometrik yapının çözülmesi gerekmektedir. Laboratuar dıĢındaki test alanında buda gerçekleĢtirilmiĢtir. Hatta bu geometri yine test alanında da denenerek sistem geometrisinin resim kenarına yakın noktaların dıĢında iyi sonuçlar verdiği görülmüĢtür.
Sistemin arazide uygulanabilirliği için platformun portatif ayakları sökülerek sistem araç üzerine taĢınmıĢ. Araç üzerinde yapılan bilgisayar yönetimindeki uygulaması baĢarı ile gerçekleĢtirilmiĢtir. Resim orta noktasına ve platforma yakın noktalar diğer noktalara göre daha az hata içerse de sonuçların beklenen düzeyde olmadığı görülmüĢtür.
Ġlk uygulamada ki sonuçların istenen düzeyde olmaması üzerine sanal kontrol noktası kavramı geliĢtirilmiĢ ve yapılan testlerde sanal kontrol noktası yaklaĢımının çalıĢtığı görülmüĢtür. Bu yaklaĢımla oluĢturulan sanal noktaların sonuçlara olumlu yönde etki ettiği görülmesine rağmen nokta koordinatlarındaki iyileĢmelerin istenen düzeyde olmadığı gözlenmiĢtir. Gerçi bu durum tekniğin çalıĢmadığını değil aksine çalıĢtığını ancak hataların 3 boyutlu dönüĢümden kaynaklandığı düĢüncesini kuvvetlendirmiĢtir.
Kameraların sonuca etkisini araĢtırmak için elimizde bulunan 4 ayrı kameranın farklı kombinasyonları denenmiĢ. Bu denemeler sonucunda elde edilen sonuçlar kamera özelliğine göre biraz farklılık gösterse de en büyük fark 10 cm civarında kalmıĢtır. Buda elimizdeki kameraların sonuca doğrudan ve ciddi bir etkisinin olmadığını göstermiĢtir.
Yersel fotogrametrik çözümler için tavsiye edilen en az üç resim Ģartı göz önünde bulundurularak düĢünülen sanal kamera tekniği yardımıyla UGK ile hesaplanan dıĢ yöneltme parametrelerin çözümünde sanal kontrol noktalarından gelen hataların minimize edilmesi düĢünülmüĢtür. Sanal kamera dolayısıyla sanal piksel değerleri yazılan bir program sayesinde baĢarı ile elde edilmiĢtir. Sanal kamera ile elde edilen dıĢ yöneltme parametreleri ile yapılan çözümün sonuçlara azda olsa bir iyileĢtirme getirdiği görülmüĢtür.
Sanal kamera sayesinde yapılan 3 kameralı UGK çözümü ile elde edilen dıĢ yöneltme parametreleri ile UÖK çözümü herhangi bir istasyonda konumu hesaplanacak detaya ait resim koordinatları baĢka bir deyiĢle piksek değerleri sanal kamera için elde edilemediğinden yine 2 kameradan yapılmaktadır (sanal kamera sadece sistem çözümünü gerçekleĢtirmek için kullanılmaktadır). Bu çözümü 3 kameradan yapmak için sanal kameranın bulunduğu konuma 3. bir kamera monte edilerek yapılan çözüm ile birden fazla yöntem denendi.
Öncelikle 3. gerçek kamera ile alım yapılırken platform köĢeleri hem GPS hem de totalstation ile ölçüldü ve bu ölçümler sonucunda GPS den gelen hataların sonuca fazla etki etmediği görüldü. Sanal kontrol noktası tekniği 3 kameralı sistemde çalıĢsa da platform koordinat sisteminde yapılan çözümle arasında ciddi bir farkın olmadığı görüldü. Gerçek 3. kamera ile sanal 3. kamera çözümleri karĢılaĢtırıldı. Doğal olarak gerçek 3. kamera için detay noktalarının piksel değerleri çözüme girdiği için daha iyi sonuç elde edildi.
3 boyutlu benzerlik dönüĢümü açısal bir çözüm olduğundan uzaktaki noktalar için hata daha fazla olduğu düĢüncesi ile yakın sanal kontrol noktaları oluĢturuldu. Bu yakın sanal kontrol noktaları ile yapılan çözüm sonuçları bir miktar daha iyileĢtirdi. Buda 3 boyutlu benzerlik dönüĢümünden kaynaklanan hataların olduğunu ortaya koydu.
3 boyutlu benzerlik dönüĢümünden kaynaklanan hatanın giderilebilmesi için modern hesaplama yöntemlerinden YSA tekniği ile sanal kontrol noktalarının kestirilip kestirilemeyeceği araĢtırılmıĢ bu yönde olumlu kanat oluĢturacak çözümler elde edilmiĢtir.
Son olarak da detay noktalarının resim üzerindeki piksel değerlerini manüel olarak seçmek yerine görüntü eĢleme tekniği ile otomatik olarak seçimi de sağlanmıĢ oldu. Bu sayede insan unsurlu nokta seçiminden kaynaklanacak hatlar en aza indirilerekdiğer bazı hataların da önüne geçilebileceği ve zaman yönünden avantajlı bir durum ortaya çıkacağı gösterilmiĢ oldu.
Sistemin son haliyle GÜ Mühendislik Fakültesi mevkiindeki bir güzergahta testi yapılarak halihazır harita üretimi için 30 istasyonda detay alımı yapılmıĢtır. Bu alım esnasında 100 civarı noktanın karĢılaĢtırılması yapılmıĢtır. KarĢılaĢtırılması yapılan noktaların tamamının ortalama hatası 37 cm civarında kalmıĢtır. Burada Ģunu da ifade etmek gerekir ki, elde edilen sonuçlar incelendiğinde sistemin platforma 20 metre ve daha yakın uzaklıklarda, platformun orta eksenine yakın noktalarda 20-30 cm civarı bir doğruluk da verebildiği görülmektedir. Aynı güzergâhın hâlihazır haritası da çıkartılaraksistemin somut bir uygulaması da böylece gerçekleĢtirlmiĢtir.
Sistemin geometrik doğruluğunu etkileyen en önemli faktörler ise; - Kamera ve sistemdeki tüm aletlerin birlikte kalibrasyonu,
- Obje-platform uzaklığı ve platform orta eksenine göre detayın konumu, - Sanal kontrol noktalarının alım istasyonuna taĢınma hassasiyeti,
- Sanal istasyon noktalarının platforma yakınlıkları olarak ortaya çıkmaktadır. Sistemin genel olarak belirli hassasiyette çalıĢtığı ve doğrudan anlık konum bilgisi üretebileceği gösterildi. Sistem 1/2000 – 1/2500 ölçekli üretimine yönelik yeterli doğrulukta konum bilgileri üretmede bu aĢaması ile yeterli olsa da ileriki aĢamada sistemin yukarıdaki faktörler göz önüne alınarak iyileĢtirilmesi de ayrıca planlanmaktadır.
Sistemin kullanım alanları olarak; - Hâlihazır harita yapımı,
- Fotogrametrik bütünleme çalıĢmaları, - CBS amaçlı veri toplama çalıĢmaları, - Yol envanteri ve izlenmesi,
- Acil arama kurtarma servisleri için alt yapı haritalarının oluĢturulması, - Farklı bant kombinasyonu içeren kamera ve algılayıcıların entegrasyonu ile
karasal uzaktan algılama çalıĢmalarında,
- Kıyı silueti çalıĢmalarında ve deniz veya su üzerinden alım yapılması gerektiren çalıĢmalarda,
- Fotogrametrik dokümantasyon, envanter, tanıtım vb. amaçlı uygulamalar öngörülmektedir.
Bütün bu sonuçları ele aldığımızda öncelikle bu çalıĢma GümüĢhane Üniversitesinin mevcut imkânlarına ilaveten tamamen öz kaynaklarla gerçekleĢtirilmiĢ bir çalıĢmadır. Maddi imkanların iyileĢtirilmesi durumunda kamera testlerinin ve kalibrasyonun çok daha hassas bir Ģekilde yapılacağı bir kalibrasyon düzeneğinin kurulabileceği ve sistemin çok daha baĢarılı sonuçlar üreteceği düĢünülmektedir. Dolayısıyla kamera kaynaklı hatalar en aza indirilebilecektir. ÇalıĢma sonrası yapılacak öncelikli iĢlerden birisi de bu olarak ortaya çıkmaktadır.
Yine iyi bir test alanında kontrol noktalarının çok daha hassas belirlenerek sistemin geometrik çözümünün cm‟nin altında bir hassasiyetle belirlenmesi sonuçlara önemli bir katkı getirecektir.
Sistem de kullanılan kameralar değiĢken objektifli olduğundan otomatik odaklama yapılması odak uzaklığını azda olsa değiĢtirmekte bununda sonuçlara etkisinin olabileceği düĢünülmektedir. Bu durumunda modellenerek çözüm yapılması ve sonuçların değerlendirilmesinde yarar vardır.
Sistem de kullanılan normal RTK yöntemi yerine CORS-TR kullanılarak veya 3 alıcı yerine 3 anteni tekbir alıcıda toplayan sistemler kullanılarak sistemin maliyeti daha da düĢürülebilir.
Sanal noktaların alım istasyonlarına taĢınması iĢleminin 3 boyutlu dönüĢüm yerine bütün koĢulları temsil edecek iyi bir uzay oluĢturularak Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık vb yöntemlerle yapılması araĢtırılabilir. Eğer alım istasyonundaki sanal noktalardaki koordinat değerleri test alanındaki hassas değerlere getirilebilirse sonuçların daha hassas olabileceği düĢünülmektedir.
Doktora sonrası yapılabilecek bu çalıĢma önerileri Üniversitelerin Bilimsel AraĢtırma Birimleri, TÜBĠTAK vb. kuruluĢların desteği ile iyi bir programlama yapılarak gerçekleĢtirilmesi planlanmaktadır.
KAYNAKLAR
Ackermann, F., 1996. The Status and Accuracy Performance of GPS Photogrammetry. Digital Photogrammetry: An Addendum to the Manual of Photogrammetry, ASPRS, 108-115.
Ackerman, F., ve Hahn, M.,1992, Image Pyramids For Digital Photogrammetry, Stuttgart.
Albayrak, S., 2011, Yanal Burkulma Etkisindeki I Kesitli KiriĢlerde Ġdeal Desteklerin Belirlenmesi ve Yapay Sinir Ağları YaklaĢımı, Doktora Tezi,39-52s, KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon
Alexander, J., 1996, “Gator Communicator: Design of a Hand Held Digital Mapper”. In Proceedings of the Third Congress on Computing in Civil Engineering, pp. 1052– 1057. Anaheim, CA.
Alhadad, A. A. A., 2005, Integrating Mobile Mapping, GPS and GIS Technologies, Ġstanbul Kültür Üniversitesi, Fen ve Mühendislik Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 83-91, 2005
Alshawa M., Grussenmeyer P., Smigiel E., 2009, “A low cost TLS based land mobıle mappıng system assısted by photogrammetry” Bol. Ciênc. Geod., v. 15, n. 5 – Special Issue on Mobile Mapping Technology, p. 743-761, 2009.
Altan, M. O.,1998, Why Digital, Symposium On Digital Photogrammetry, Ġstanbul. Asri, Ġ., 2005, “Üç Boyutlu Modelleme ve Alaeddin Camii Örneği”, Y.Lisans Tezi,
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya
Atak V.O., Aksu O., 2004. Algılayıcı Yöneltme Sistemleri, Hrt.Gn.K.lığı, Harita Dergisi, sayı: 132, sayfa: 26-37
BaĢ, H.G., 1985, “Ġç ve DıĢ Yöneltme Elemanları Bilinmesi Durumunda Uzaysal Kestirme Probleminin Çözümü ve Yersel Fotogrametride Uygulaması.” Doktora Lisans Tezi, ĠTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul.
Bendea H. I., Cina A., De Agostıno M., Pırasa M., 2009, “Low cost solution as an alternative to traditional mobile mapping system” RevCAD – Journal of Geodesy and Cadastre
BendeĢ, E., 2008, “Kamera Kalibrasyonunda Yapay Zeka Tekniklerinin Uygulanması”, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri
Breyer, J., ve Lalani, N., 2006, “Digital Image Based Photolog System”, 12. California GIS Conference (Cal-GIS 2006), Santa Barbara, California
Birge, S. T., 1985, Highway Dimensions from Photolog. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 51(10): 1609-1614.
Chiang K.W., Chang H.W., Li C. Y. and Huang Y. W., 2009, “An Artificial Neural Network Embedded Position and Orientation Determination Algorithm for Low Cost MEMS INS/GPS Integrated Sensors” Sensors 2009, 9, 2586-2610; doi:10.3390/s90402586, ISSN 1424-8220
Chiang, K., El-Sheimy, N., 2004, Artificial Neural Networks in Direct Georeferencing: Performance Analysis, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing Journal, P. 765-768, Volume 70, Number 7, July 2004.
Coetsee, J., A. Brown, and J. Bossler, 1994, “GIS Data Collection Using The Gpsvan Supported By A GPS/Inertial Mapping System”. In Proceedings of GPS-94. The Institute of Navigation (ION), Salt Lake City, UT.
Chaplin B. and Chapman, M. A., 1998. Automated Processing of Georeferenced Image Sequence. Proc. of the IASTED Int‟l Conference of Signal and Image Processing (SIP‟98), Oct 28-31, Las Vegas, Nevada.
Çorumluoğlu, Ö., Y. Özbay, Ġ. Kalaycı, Ġ. ġanlıoğlu, 2005, “GPS Yüksekliklerinden Ortometrik Yüksekliklerin Elde Edilmesinde Yapay Sinir Ağı (YSA) Tekniğinin Kullanılması”, 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu, 2, 552 - 560, Ġstanbul, 2005.
De Agostino, M., Porporato, C., 2008, Development of an Italian Low Cost GPS/INS System Universally Suitable for Mobile Mapping. IEEE Aerospace and Electronic System Magazine, 23(11), pp. 25-32.
Debevec P. , 1999, Modeling and Rendering Architecture from Photographs:, Notes for SIGGRAPH99, Course #28, 3D Photography, Organized by Brian Curless and Steve Seitz, 10 August, 1999
Duran, Z., 2003, Tarihi Eserlerin Fotogrametrik Olarak Belgelenmesi ve Coğrafi Bilgi Sistemine Aktarılması. Doktora Tezi, ĠTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul. El-Sheimy, N. and K.-P. Schwarz, 1996, “A Mobile Multi-Sensor System for GIS
Applications in Urban Centers”. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI. Part. B, pp. 95–100. Proceedings of the XVIII ISPRS Congress. Vienna, Austria.
Ellum, C., 2001, The Development of a Backpack Mobile Mapping System, MSc Thesis, Report No. 20159, Department of Geomatics Engineering, University of Calgary
Erdem, E., 2007, “Havadan Çekilmis Yer Videolarından Panoramik Görüntü OluĢturulması”, Yüksek Lisans Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara
Erdoğan M., 2007, “Veri Türü, Kalitesi Ve Üretim Yöntemine Göre Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) Standartlarının Belirlenmesi” Doktora Tezi, Ġstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul
Fischler, M.A., Bolles, R.C., 1981, “Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography”, Communications Association and Computing Machine. 24(6), 381-395.
Forlani, G., Pinto, L., 2007, GPS-assisted Adjustment of Terrestrial Blocks, V. International Symposium on Mobile Mapping Technology (MMT), Padua – Italy Gontran H., Skaloud J., Gilliéron P.-Y., 2003, A Mobile Mapping System For Road
Data Capture via a Single Camera Optical 3D Measurement Techniques VI, Zurich, September 23-25, 2003
Graefe, G., W. Caspary, H. Heister, J. Klemm, and M. Sever, 2001, “The Road Data Acquisition System MoSES – Determination and Accuracy of Trajectory Data Gained with the Applanix POS/LV”. In N. El-Sheimy (editor), Proceedings of The 3rd International Symposium on Mobile Mapping Technology (MMS 2001). Cario, Egypt.
Grejner-Brzezinska, D.A., Toth, C. K. and Oshel, E., 1999, Direct Platform Orientation in Aerial and Land-based Mapping Practice. Proc. of Int‟l Workshop on Mobile Mapping Technology, April 21-23, Thailand, part 2-4, 1-7.
Gruen, A.,1998, DTM Generation and Visualization, Syposium on Digital Photogrammetry, 21 – 22 May, Ġstanbul.
Gruen, A., ve Baltsavias, E.,1988, Geometrically Constrained Multiphoto Matching, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 54, No : 5 pp – 633 – 641.
Gruen, A., ve Baltsavias, E.,1987, High Image Precision Image Matching For DTM Generation , Photogrammetria ( PRS ), 42, Elsevier Science Publishers, B. V., pp. 97 – 112, Amsterdam.
Gruen, A., ve Agourıs, P.,1994, Linear Feature Extraction by Least Squares Template Matching Constrained by Internal Shape Forces, Int. Arch. of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 30 Part 3/1 pp. 316 – 323.
Hasaltın, E. ve BeĢdok, E., 2004, “Görüntü DönüĢümünde Yapay Sinir Ağları YaklaĢımı” Elektrik, Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu ve Fuarı, "ELECO„2004" 8 - 12 Aralık 2004. Bursa
Heipke, C., 2005, Digital Image Matching, University Hannover, http://www.fergi.uni- osnabrueck.de/module/dim/ [ ziyaret tarihi: 21.08.2010]
Heipke, C., 1996, Overview of Image Matching Techniques, Official Publication, OEEPE.
Ishikawa, K., Takiguchi, J., Amano, Y. and Hashizume, T., 2006, “A Mobile Mapping System for road data capture based on 3D road model,” IEEE International Conference on Control Applications, Munich, Germany,
Jaakkola A., Hyyppä J., Kukko A., Yu X., Kaartinen H., Lehtomäki M., Lin Y., 2010, “A low-cost multi-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing doi:10.1016/j.isprsjprs.2010.08.002
Kirchhöfer M.K., Chandler J.H., Wackrow R., 2010, “Testing and application of a low- cost photogrammetric recording system suitable for cultural heritage recording” Kovesi, P. School of Computer Science & Software Engineering The University of
Western Australia http://www.csse.uwa.edu.au/~pk [ ziyaret tarihi: 15.08.2010] Kraus, K., 1997, Photogrammetry, Dümmlers Verlag, Germany
Lapucha, D., Schwarz, K.P., Cannon, M.E., Martell, H., 1990, “The Use of INS/GPS in a Highway Survey System”, Proceedings of the IEEE PLANS, pp.413-419
Li, D., S.-D. Zhong, S.-X. He, and H. Zheng, 1999, “A Mobile Mapping System Based on GPS, GIS and Multi-Sensor”. In Proceedings International Workshop on Mobile Mapping Technology, pp. 1–3–1 – 1–3–5. Bangkok, Thailand.
Li, Q., B. Li, J. Chen, Q. Hu, and Y. Li, 2001, “3D Mobile Mapping System for Road Modeling”. In N. El-Sheimy (editor), The 3rd International Symposium on Mobile Mapping Technology (MMS 2001). Cario, Egypt.
Lithopoulos, E., Reid, B. and Scherzinger, B., 1996. The Position and Orientation System (POS) for Survey Applications. Int‟l Archive of Photogrammetry and Remote Sensing, Vienna, Austria, Vol. 31, Part B3, 467-471.
Madeira S., Gonçalves J. And Bastos L., 2008, “Low Cost Mobıle Mappıng System for Urban Surveys” 13th FIG Symposium on Deformation Measurement and Analysis , 4th IAG Symposium onGeodesy for Geotechnical and Structural Engineering Lnec, Lisbon 2008 May 12-15
Michael Naimark, John Woodfill, Paul Debevec, and Leo Villareal, 1994, Immersion ‟94. Interval Research Corporationimage-based modeling and rendering project fromSummer 1994, presented at SIGGRAPH 95 Panel ”Museums WithoutWalls: New Media for New Museums”.
Novak, K., 1990, “Integration of a GPS Receiver and a Stereo-Vision System in a Vehicle”, In Proceedings of SPIE Vol. 1395 – Close-Range Photogrammetry Meets Machine Vision, pp. 16–23. The International Society for Optical Engineering (SPIE), Zurich, Switzerland.
Özbay, Y., 1999, “Fast Recognition of ECG Arrhythmias,” PhD Thesis, Institute of Natural and Applied Science, Selcuk University, Konya, Turkey
Özçelik, A. E., ve BeĢdok, E., 2009, “Model Helikopter ile Yapılan Küçük Ölçekli Fotogrametrik Alımların Çevre ve Arazi Gözlemlerinde Kullanılabilirliği Üzerine
Bir Ön ÇalıĢma” TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 2009-02-06 Kasım 2009, Ġzmir
Özgen N., 2008, “Bilgisayar Kontrollü Hedef Takibi” Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara
Öztemel, E., 2003, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, Ġstanbul.
Öztürk, E., Koçak, E., 2007, “Farklı Kaynaklardan DeğiĢik Yöntem ve Ölçeklerde Üretilen Sayısal Yükseklik Modellerinin Doğruluk AraĢtırması”, Harita Dergisi, No. 137, 2007, s. 25-41, ISSN: 1300-5790, Harita Genel Komutanlığı,
Piras M., Cina A., Lingua A., 2008, - Low cost mobile mapping system: an Italian experience. PLANS 2008 proceedings, Monterey (CA), USA, 6-8 May 2008.1- 4244-1537-3/08/2008 IEEE
Reed, M., C. Landry, and K. Werther, 1996, “The Application of Air and Ground Based Laser Mapping Systems to Transmission Line Corridor Surveys”. In Proceedings of Position, Location and Navigation Symposium (PLANS 1996), pp. 444–451. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Atlanta, GA. Remondino, F., 2007, Terrestrial 3D modeling and visualization, Belediyecilik
Uygulamalarında 3-Boyutlu Modern Veri Toplama/Görüntüleme/Modelleme Teknolojileri ÇalıĢtayı, Ġstanbul.
Roncella R., Remondino F., Forlani G., 2005, Photogrammetric bridging of GPS outages in Mobile Mapping. Videometrics VIII, Beraldin, El-Hakim, Gruen, Walton (eds). Proceedings SPIE-IS&T Electronic Imaging, SPIE vol. 5665, 308- 319.
Sağıroğlu, ġ., BeĢdok, E. ve Erler, M. 2003. Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-I Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayınevi, Kayseri.
Schwarz, K.-P., H. Martell, N. El-Sheimy, R. Li, M. Chapman, and D. Cosandier, 1993, “VISAT – A Mobile Highway Survey System of High Accuracy”. In Proceedings of the Vehicle Navigation and Information Systems Conference, pp. 467–481. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Ottawa, Canada.
Schwarz, K.P. ve Wei M., 1994. Aided Versus Embeded: A Comparison of Two Approaches to GPS/INS Integration. Proc. of IEEE Position Location and Navigation Symposium, April 11-15, Las Vegas, 314-321.
Skaloud, J., Cramer, M. and Schwarz, K. P., 1996. Exterior Orientation by Direct Measurement of Camera Position and Attitude. Int‟l Achieves of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 31, part B3, 125-130.
Seo D., Lee, J., Lee, Y., Yeu B. , Kim N., 2004, Development of Road Information System Using Digital Photogrammetry, XXth ISPRS Congress, Istanbul, Turkey
Tao, C. V. ve Li, J., 2007, “Advances in Mobile Mapping Technology” Taylor & Francis Group, London, ISBN 978-0-415-42723-4 xi-xiv
Tao, C. V., 2000, “Mobile Mapping Technology for Road Network Data Acquisition”, Proc. Journal of Geospatial Engineering, Vol.2, No.2, pp. 1-13, 2000.
Tao, C. V., 2000, Semi-Automated Object Measurement Using Multiple Image Matching from Mobile Mapping Image Sequences, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 66, No. 12, pp. 1477-1485, 2000. (ASPRS Talbert Abrams Paper Award)
Tao, C.V., Chapman, M.A., El-Sheimy, N. and Chaplin, B., 1999. Towards Automated Processing of Mobile Mapping Image Sequences. Proc. of Int‟l Workshop on Mobile Mapping Technology, April 21-23, Thailand, part 2-5, 1-10.
Tao, C.V., 2003 The Smart SensorWeb, A Revolutionary Leap in Earth Observation, GeoWorld,
ÜstüntaĢ, T., Müftüoğlu, O., ġen, Z., 2006, “Dijital fotogrametride yapısal görüntü eĢleĢtirme” itüdergisi/d - Mühendislik Serisi, Cilt: 5, Sayı: 1, ġubat 2006 Sayfa: 75 – 82
Varlık A., 2008, “Digital Fotogrametri Teknikleri Ġle KiĢi Tanıma” Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya
Varlık A., Uysal M., Karalar F., Can ZC., 2009, “ Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü EĢleme Yöntemleri” Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi 2009, 1(3) 21-33
Wang Wei, Hong Jun, Tang Yiping, 2008, "Image Matching for Geomorphic Measurement Based on SIFT and RANSAC Methods," csse, vol. 2, pp.317-320, 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering, Wong, T. C. S., 2006, “Development of land based mobile mapping system using global
positioning system and close range photogrammetric techniques”, Masters thesis, Geomatic Engineering, Universiti Teknologi Malaysia.
Yao, W., 1997, “Autocorrelation Techniques for Soft Photogrammetry”, Ph.D. dissertation, Iowa State University, Ames, Iowa, 188 p.
YaĢayan, A .,1978, Hava fotogrametrisinde iki boyutlu doğrusal dönüsümler ve uygulamaları, KTÜ yayın no: 102, YBF yayın no:19, Trabzon
Yıldırım, K.S., Ġnce, C., Kalaycı, T. E., 2003, “Görüntü ĠĢleme” http://yzgrafik.ege.edu.tr/~tekrei/dosyalar/sunum/gi.pdf [ ziyaret tarihi: 18.08.2010]
URL-2: http://www.floridaits.com/Newsletters/2002/11-2002_Newsletter/11- 2002_Newsletter.htm [ ziyaret tarihi: 23.08.2010]
URL-3: http://www.gfy.ku.dk/~iag/Travaux_99/sc4wg1.htm [ziyaret tarihi: 24.07.2010]
URL-4: http://www.mece.ualberta.ca/Courses/mec390/390code/examples.htm [ziyaret tarihi: 19.01.2011]
EKLER
EK-1 Uzay Önden Kestirme Matlab Kodu
clc;
clear all;
Kamera dönüklükleri ve konumu bilinmesi durumunda obje konumunun hesaplanması
ro=pi/180;
Kamera Kalibrasyon Değerleri cmrclb1=load('cmrclb_R1.dat'); cmrclb2=load('cmrclb_R2.dat');
c1=cmrclb1(2,1); % 1. resim odak uzaklığı c2=cmrclb2(2,1); % 2. resim odak uzaklığı pix_val1=cmrclb1(2,2); % 1. resim piksel büyüklüğ pix_val2=cmrclb2(2,2); % 2. resim piksel büyüklüğ
xo1(1,1)=cmrclb1(1,1); % 1.resim orta noktasının xo koordinatı xo1(2,1)=cmrclb1(1,2); % 1.resim orta noktasının yo koordinatı xo2(1,1)=cmrclb2(1,1); % 2.resim orta noktasının xo koordinatı xo2(2,1)=cmrclb2(1,2); % 2.resim orta noktasının yo koordinatı sat1=cmrclb1(3,1); % 1.resim satır sayısı
sut1=cmrclb1(3,2); % 1.resim sütun sayısı sat2=cmrclb2(3,1); % 2.resim satır sayısı sut2=cmrclb2(3,2); % 2.resim sütun sayısı % distorsiyon parametleri