Koyu Mod:
Yazar :
Mustafa YILMAZ , Murat UYSAL, İbrahim YILMAZ
Özet :
Veri işleme teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak harita, inşaat, maden, ziraat, mimari, güvenlik ve planlama gibi birçok mühendislik alanında yaygın olarak kullanılmaya başlanan Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) nin oluşturulmasında istenilen yoğunlukta ve doğru olarak konum (X, Y) ve yüksekliği (H) bilinen “örnekleme” noktaları temini konusu önem kazanmaktadır. GPS (Global
Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit) ve lazer tarama teknolojilerinin entegrasyonu ile oluşturulmuş üç boyutlu (3B) veri toplama yöntemi olan LiDAR (Light Detection and Ranging) 3B nokta üretimi konusunda klasik yöntemlere göre öne çıkmaktadır. Bu çalışma kapsamında seçilen bir test alanında hava LiDAR yöntemi ile temin edilen nokta bulutunun tamamı kullanılarak oluşturulan SYM ile farklı veri seyrekleştirme algoritmaları kullanılarak %50 örnekleme yoğunluğunda oluşturulan SYM ler karşılaştırılmıştır. Kriging enterpolasyon yöntemi kullanılarak oluşturulan SYM lerin doğruluğu üzerinde, “uniform”, “grid”, “curvature” ve “random” veri seyrekleştirme algoritmalarının etkisi örnekleme noktalarından elde edilen karesel ortalama hata (KOH) değerlerine göre
incelenmiştir. Yapılan çalışma sonucu ± 0.149 m., ± 0.173 m., ± 0.268 m. ve ± 0.352 m. KOH değerleri elde edilmiş olup LiDAR
verisinden SYM üretiminde, veri seyrekleştirme algoritmaları bakımından en iyi sonucu “uniform” metodunun verdiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler :
SYM, LiDAR, Veri Seyrekleştirme, Uniform, Grid, Curvature, Random, Kriging.
Kaynak :