Research Article
BibTex RIS Cite

Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti

Year 2020, Volume: 2 Issue: 2, 43 - 48, 21.12.2020

Abstract

Bu çalışmada İnsansız hava aracı (İHA) verilerinden üretilen Ortofoto, Sayısal Yüzey Modeli (SYM) ve Sayısal Arazi Modeli (SAM) verilerin otomatik bina çıkarımı için bir yaklaşım ortaya konmuştur. Yaklaşım, İsviçre’nin Yverdon-les-Bains kentindeki Technology Park alanda test edilmiştir. Görüntülerden otomatik eşleme tekniği ile SYM ve ortofoto üretilmiştir. Oluşturulan ortofotonun nesne-tabanlı yöntemle bölütlemesi ve sınıflandırması yapılmıştır. Sınıflandırmada işleminde çeşitli morfolojik işlemler uygulanarak binaların tespiti yapılmıştır. Mevcut binalar sayılarak tespit edilen binalar karşılaştırılmış ve %89 başarı oranı tespit edilmiştir.

References

  • Erdoğan A & Mutluoğlu Ö (2020). İnsansız Hava Araçları ile Harita Üretim Çalışmalarında Farklı Yüksekliklerde Yapılan Uçuşların Konum Doğruluğuna Etkisi. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2 (1), 28-35.
  • Hashemi S A M (2008). Automatic peaks extraction from Normalized Digital Surface Model (NDSM). The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII. Part B3a.
  • Kavzoglu T & Reis S (2008). Performance analysis of maximum likelihood and artificial neural network classifiers for training sets with mixed pixels. GIScience & Remote Sensing, 45 (3), 330-342.
  • Kaya Y, Şenol H İ, Memduhoğlu A, Akça Ş, Ulukavak M & Polat N (2019). Hacim Hesaplarında İHA Kullanımı: Osmanbey Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1), 7-10.
  • Shiba M & Itaya A (2006). Using eCognition for improved forest management and monitoring systems in precision forestry, Proceedings International Precision Forestry Symposium, Stellenbosch University, South Africa.
  • Suarez J C (2003). Tree counting analysis using eCognition.
  • Trimble (2014). eCognition Developer Reference Book.
  • Ulukavak M, Memduhoğlu A, Şenol H İ & Polat N (2019). The use of UAV and photogrammetry in digital documentation. Mersin Photogrammetry Journal, 1(1), 17-22.
  • Ulvi A, Yakar M, Yiğit A Y & Kaya Y (2019). The Use of Photogrammetric Techniques in Documenting Cultural Heritage: The Example of Aksaray Selime Sultan Tomb. Universal Journal Of Engineering Science, 7(3), 64-73.
  • Ulvi A, Yakar M, Yiğit A Y & Kaya Y (2020). İHA ve Yersel Fotogrametrik Teknikler Kullanarak Aksaray Kızıl Kilisenin 3B Modelinin ve Nokta Bulutunun Elde Edilmesi. Geomatik, 5 (1), 19-26.
  • Ulvi̇ A & Yiğit A Y (2019). Kültürel mirasın dijital dokümantasyonu: Taşkent Sultan Çeşmesinin Fotogrametrik Teknikler Kullanarak 3B Modelinin Yapılması. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1), 1-6.
  • Qian Y G, W Q Zhou, J L Yan, Li W F & L J Han (2015). Comparing Machine Learning Classifiers for Object-Based Land Cover Classification Using Very High Resolution Imagery. Remote Sensing, 7 (1), 153-68.
  • Wilson J P & Gallant J C (2000). Terrain analysis: principles and applications, John Wiley and Sons, Inc.: New York.
  • Yakar M, Kabadayı A, Yiğit A Y, Çıkıkcı K, Kaya Y & Catin S S (2016). Emir Saltuk Kümbeti Fotogrametrik Rölöve Çalışması ve 3 Boyutlu Modellenmesi. Geomatik, 1 (1), 14-18.
  • Yakar M, Ulvi A, Varol F, Yiğit A Y Kaya Y, Kabadayı A, & Catin S S (2018). 3D Model Production by Using UAV and Terrestrial Photogrammetric Techniques: The Example Of Erzurum Three Kumbets. III. ICCHT sempozyumu, Biškek, Kırgızistan.
  • Yiğit A Y & Uysal M (2019). Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1) 17-24.
  • Yiğit A Y & Uysal M (2020). Automatic Road Detection From Orthophoto Images. Mersin Photogrammetry Journal, 2 (1), 10-17.
  • Yiğit A Y, Kaya Y & Kabadayı A (2020). Comparison of Documenting Cultural Artifacts with the 3D Model in Different Software. Mersin Photogrammetry Journal, 2(2), 51-58.
  • URL 1: https://www.sensefly.com/drone/ebee-plus-survey-drone/
  • URL 2: https://www.sensefly.com/camera/sensefly-soda-photogrammetry-camera/

Building detection from high resolution UAV data

Year 2020, Volume: 2 Issue: 2, 43 - 48, 21.12.2020

Abstract

In this study, an approach for automatic building extraction of Orthophoto, Digital Surface Model (DEM) and Digital Terrain Model (SAM) data generated from unmanned aerial vehicle (UAV) data is presented. The approach has been tested at the Technology Park site in Yverdon-les-Bains, Switzerland. DEM and orthophoto were generated from the images using automatic matching technique. The buildings were determined by segmentation and classification of the orthophoto created by object-oriented method. The buildings were identified by applying various morphological processes in the classification process. The buildings identified by counting the existing buildings were compared and 89% success rate was determined.

References

  • Erdoğan A & Mutluoğlu Ö (2020). İnsansız Hava Araçları ile Harita Üretim Çalışmalarında Farklı Yüksekliklerde Yapılan Uçuşların Konum Doğruluğuna Etkisi. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2 (1), 28-35.
  • Hashemi S A M (2008). Automatic peaks extraction from Normalized Digital Surface Model (NDSM). The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII. Part B3a.
  • Kavzoglu T & Reis S (2008). Performance analysis of maximum likelihood and artificial neural network classifiers for training sets with mixed pixels. GIScience & Remote Sensing, 45 (3), 330-342.
  • Kaya Y, Şenol H İ, Memduhoğlu A, Akça Ş, Ulukavak M & Polat N (2019). Hacim Hesaplarında İHA Kullanımı: Osmanbey Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1), 7-10.
  • Shiba M & Itaya A (2006). Using eCognition for improved forest management and monitoring systems in precision forestry, Proceedings International Precision Forestry Symposium, Stellenbosch University, South Africa.
  • Suarez J C (2003). Tree counting analysis using eCognition.
  • Trimble (2014). eCognition Developer Reference Book.
  • Ulukavak M, Memduhoğlu A, Şenol H İ & Polat N (2019). The use of UAV and photogrammetry in digital documentation. Mersin Photogrammetry Journal, 1(1), 17-22.
  • Ulvi A, Yakar M, Yiğit A Y & Kaya Y (2019). The Use of Photogrammetric Techniques in Documenting Cultural Heritage: The Example of Aksaray Selime Sultan Tomb. Universal Journal Of Engineering Science, 7(3), 64-73.
  • Ulvi A, Yakar M, Yiğit A Y & Kaya Y (2020). İHA ve Yersel Fotogrametrik Teknikler Kullanarak Aksaray Kızıl Kilisenin 3B Modelinin ve Nokta Bulutunun Elde Edilmesi. Geomatik, 5 (1), 19-26.
  • Ulvi̇ A & Yiğit A Y (2019). Kültürel mirasın dijital dokümantasyonu: Taşkent Sultan Çeşmesinin Fotogrametrik Teknikler Kullanarak 3B Modelinin Yapılması. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1), 1-6.
  • Qian Y G, W Q Zhou, J L Yan, Li W F & L J Han (2015). Comparing Machine Learning Classifiers for Object-Based Land Cover Classification Using Very High Resolution Imagery. Remote Sensing, 7 (1), 153-68.
  • Wilson J P & Gallant J C (2000). Terrain analysis: principles and applications, John Wiley and Sons, Inc.: New York.
  • Yakar M, Kabadayı A, Yiğit A Y, Çıkıkcı K, Kaya Y & Catin S S (2016). Emir Saltuk Kümbeti Fotogrametrik Rölöve Çalışması ve 3 Boyutlu Modellenmesi. Geomatik, 1 (1), 14-18.
  • Yakar M, Ulvi A, Varol F, Yiğit A Y Kaya Y, Kabadayı A, & Catin S S (2018). 3D Model Production by Using UAV and Terrestrial Photogrammetric Techniques: The Example Of Erzurum Three Kumbets. III. ICCHT sempozyumu, Biškek, Kırgızistan.
  • Yiğit A Y & Uysal M (2019). Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 1 (1) 17-24.
  • Yiğit A Y & Uysal M (2020). Automatic Road Detection From Orthophoto Images. Mersin Photogrammetry Journal, 2 (1), 10-17.
  • Yiğit A Y, Kaya Y & Kabadayı A (2020). Comparison of Documenting Cultural Artifacts with the 3D Model in Different Software. Mersin Photogrammetry Journal, 2(2), 51-58.
  • URL 1: https://www.sensefly.com/drone/ebee-plus-survey-drone/
  • URL 2: https://www.sensefly.com/camera/sensefly-soda-photogrammetry-camera/
There are 20 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Research Articles
Authors

Adem Kabadayı 0000-0002-4891-8131

Murat Uysal 0000-0001-5202-4387

Publication Date December 21, 2020
Submission Date September 29, 2020
Published in Issue Year 2020 Volume: 2 Issue: 2

Cite

APA Kabadayı, A., & Uysal, M. (2020). Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 2(2), 43-48.
AMA Kabadayı A, Uysal M. Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti. tiha. December 2020;2(2):43-48.
Chicago Kabadayı, Adem, and Murat Uysal. “Çok yüksek çözünürlüklü İHA Verilerinden Bina Tespiti”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 2, no. 2 (December 2020): 43-48.
EndNote Kabadayı A, Uysal M (December 1, 2020) Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 2 2 43–48.
IEEE A. Kabadayı and M. Uysal, “Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti”, tiha, vol. 2, no. 2, pp. 43–48, 2020.
ISNAD Kabadayı, Adem - Uysal, Murat. “Çok yüksek çözünürlüklü İHA Verilerinden Bina Tespiti”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 2/2 (December 2020), 43-48.
JAMA Kabadayı A, Uysal M. Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti. tiha. 2020;2:43–48.
MLA Kabadayı, Adem and Murat Uysal. “Çok yüksek çözünürlüklü İHA Verilerinden Bina Tespiti”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, vol. 2, no. 2, 2020, pp. 43-48.
Vancouver Kabadayı A, Uysal M. Çok yüksek çözünürlüklü İHA verilerinden bina tespiti. tiha. 2020;2(2):43-8.