Sayısal
Yükseklik Modeli (SYM) yeryüzünün fiziksel yapısını üç boyutlu olarak temsil
etmek amacıyla kullanılan matematiksel bir modeldir. SYM üretimi için
kullanılacak verilerin toplanma yöntemleri, çalışma alanını büyüklüğüne ve üretilecek
yüzey modelin kullanım amacına göre değişebilmektedir. Son yıllarda uzaktan
algılama teknikleri ile yüzey verilerinin toplanması sağladıkları zaman ve
maliyet avantajları nedeniyle tercih edilmeye başlamıştır. Özellikle ulaşılması
zor bölgeler ve yüzölçümü bakımından büyük alanlar söz konusu olduğunda 3B
konum verilerinin uzaktan algılama teknikleri ile belirlenmesi tercih
edilmektedir. Hava LiDAR (Light Detection and Ranging) tekniği kırsal, kentsel ve ormanlık alanlarda
3B konum verisini üretmede hızlı ve güvenilir bir uzaktan algılama
teknolojisidir. Ayrıca klasik fotogrametrik yöntemlerle karşılaştırıldığında
veri toplama aşamasında hava durumuna, mevsimlere ve zamana daha az bağımlıdır.
Dahası, yoğun ormanlarla kaplı yüzeylerde bitki örtüsüne nüfuz ederek zemin
noktalarına ulaşmada ve dolayısıyla SYM oluşturmada diğer yöntemlere göre daha
iyi sonuçlar alınabilmektedir.
Bu çalışmada LiDAR verileri kullanılarak bir
sayısal yüzey modeli oluşturulmuş ve yüzey üzerinde bulunan zemin dışı
objelerin filtreleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Farklı filtreleme
algoritmaları kullanılarak yapılan bu işlem sonucunda, elde edilen SYM’nin
düşey doğruluğu referans olarak kabul edilen bir veri seti ile kıyaslanmış ve
sonuçlar istatistik olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar,
filtreleme algoritmalarının üretilen SYM doğruluğunu etkilediğini
göstermektedir. Ayrıca filtreleme yöntemlerinin ani yükseklik değişimi olan
bölgelere duyarlı olduğu ve bu bölgelerde filtreleme kaynaklı hata
büyüklüklerinin arttığı gözlemlenmiştir.
sayısal yüzey modeli sayısal yükseklik modeli hava LiDAR filtreleme algoritmaları uzaktan algılama
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | December 1, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 |