LiDAR VERİSİNDEN BİNA ÇATI DÜZLEMLERİNİN OTOMATİK ÇIKARIMI VE MODELLEMESİ
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tez Danışmanı: Mustafa Türker
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Üç boyutlu (3B) şehir modellerinde şehri oluşturan temel unsur olan binaların modellenmesi
LiDAR (Light Detection and Ranging) nokta bulutu verisinin en yaygın uygulama alanları
arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, İzmir ili Bergama ilçesi kent merkezinden seçilen
üç alana ait 3B hava LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik bina çatı düzlemlerinin
çıkarılması ve modellenmesi amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak, yer filtrelemesi işlemi
yapılmıştır. Yer filtrelemesi sonucu elde edilen çıplak zemin noktaları ham veriden çıkarıldıktan
sonra, geriye kalan LiDAR noktaları üzerinde sınıflama işlemi yapılarak bina sınıfı çıkarılmıştır.
Sonra, çıkarılan bina sınıfına Bölge Büyüme Bölütleme (Region Growing Segmentation)
algoritması uygulanarak, her bir binaya ait nokta bulutu kümesi ayrı olarak tespit edilmiştir.
Tespit edilen her bir binaya ait nokta bulutu kümesine 3 Boyutlu Rastgele Örnek Uzlaşımı
(RANSAC: 3D RANdom SAmple Consensus) algoritması uygulanarak bina çatılarının
düzlemsel yüzeyleri otomatik olarak çıkarılmıştır.
Bina çatısı düzlemlerinin çıkarılmasından sonra, çatı düzlemleri noktalarında bulunan gürültü
DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algoritması
ii
kullanılarak belirlenmiş ve silinmiştir. Gürültünün giderilmesinden sonra, bina çatısı düzlemi
noktalarından sınır geçirilmiştir. Son olarak, Douglas-Peucker algoritması ile bina çatısı
düzlemi sınırının sadeleştirilmesi işlemi yapılmıştır.
Elde edilen bina çatısı modelleri incelendiklerinde, en başarılı sonuçlar üçüncü test alanında
elde edilmiştir. Üçüncü test alanında, diğer test alanlarından daha başarılı sonuçların elde
edilmesinin sebebi, DBSCAN algoritması aynı parametre değerlerinin, daha az sayıda bina
üzerine uygulanmasından dolayı gürültünün daha başarılı bir şekilde tespit edilmesi ve
RANSAC algoritmasının bu test alanında daha başarılı sonuç vermesidir. Birinci ve ikinci test
alanları sonuçları karşılaştırıldıklarında, birinci test alanında elde edilen sonuçların ikinci test
alanında elde edilen sonuçlara göre daha başarılı oldukları görülmüştür. Bunun nedeni, birinci
test alanında nokta yoğunluğunun düşük olmasından dolayı gürültü noktalarının otomatik tespiti
işlemi daha başarılı bir şekilde gerçekleşmiştir.