Farklı coğrafi ölçüm teknolojilerini kullanarak sayısal arazi modellerinin üretilmesi: Arazi veri setlerinin karşılaştırmalı analizi

Abstract

Eski medeniyetlerden bu yana, artan bilgi ihtiyacı, özellikle ölçüm tekniklerini ve küresel konumlandırma sistemlerinin karasal, hava ve uydu platformları arasında entegrasyonunu geliştiren modern teknolojilerle birlikte, arazi ölçümü ve fotogrametri alanında sürekli ilerlemelere yol açmıştır. Yirmi birinci yüzyılın başlarından bu yana, GPS, cep telefonları, GNSS-CORS ve İHA'lar gibi teknolojiler, inşaat, madencilik, havacılık, tarım ve ormancılık dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde pratik ölçümlerin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Bu çalışmada, GPS, GNSS-CORS, cep telefonları ve İHA'lar gibi farklı ölçüm hassasiyetlerine sahip topoğrafik ölçüm cihazları aynı büyüklükteki alanda ölçülmüş ve ölçüm süresi, hassasiyet ve haritalama açısından karşılaştırılmıştır. Ayrıca, aynı alan için sayısal yükseklik değerleri hesaplanmış ve yaygın olarak referans alınan bir uzaktan algılama veri kümesi olan uydu verilerinden Google Earth yazılım ortamında haritalanmıştır. Elde edilen bu farklı ölçüm verileri aynı düzlemde karşılaştırılmış ve sonuç olarak RTK özellikli GNSS-CORS ve RTK-İHA cihazlarının yüksek hassasiyetli veri sağladığı, bunu RTK cihazı olmayan İHA, Google Earth veri seti, cep telefonu ve GPS cihazının izlediği belirlenmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlar incelendiğinde, yüksek hassasiyet ve kısa süreli ölçüm gerektiren çalışmalarda İHA kullanımının daha etkili olduğu, yüksek hassasiyet istenmeyen çalışmalarda ise GPS ve cep telefonu ile yapılan ölçümlerin kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Keywords

• İnsansız hava aracı
• GNSS-CORS
• GPS
• Arazi ölçümü

Generation of digital terrain models using different geospatial measurement technologies: A comparative analysis of the terrain data sets

Abstract

Since early civilizations, the growing need for information has driven continuous advancements in surveying and photogrammetry, particularly with modern technologies enhancing measurement techniques and the integration of global positioning systems across terrestrial, aerial, and satellite platforms. Since the early twenty-first century, technologies such as GPS, mobile phones, GNSS-CORS, and UAVs have rapidly become integral to practical measurements across various sectors, including construction, mining, aviation, agriculture, and forestry. In this study, topographic measurement devices with different measurement sensitivities, such as GPS, GNSS-CORS, mobile phones and UAVs, were measured in the same size area and compared in terms of measurement time, precision and mapping. In addition, digital elevation values were calculated for the same area and mapped in the Google Earth software environment from satellite data, a widely referenced remote sensing dataset. These different measurement data obtained were compared on the same plane and as a result, it was determined that GNSS-CORS and RTK-UAV devices with RTK provided high precision data, followed by UAV without RTK device, Google Earth data set, mobile phone and GPS device. Upon examination of the results of this study, it was determined that UAV technology is particularly compatible with research endeavors demanding high precision and rapid data acquisition. Conversely, for studies where high sensitivity is not a primary consideration, measurements derived from GPS and mobile phone data may offer a suitable alternative.

Keywords

• Unmanned aerial vehicle
• GNSS-CORS
• GPS
• Terrain measurement

References

1. Akar, A., Akar, Ö., Bayata, H. F., 2021. SenseFly eBeeX İHA ile üretilen ortofotonun konum doğruluğunun incelenmesi. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 3(2): 65–68.
2. Akgul, M., Yurtseven, H., Gulci, S., Akay, A. E., 2018. Evaluation of UAV- and GNSS-Based DEMs for Earthwork Volume. Arabian Journal for Science and Engineering, 43(4): 1893–1909.
3. Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A. E., Gülci, S., Öztürk, T., 2016. İnsansız hava araçları ile yüksek hassasiyette sayısal yükseklik modeli üretimi ve ormancılıkta kullanım olanakları. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 66(1):104-118.
4. Apple, 2024. Apple Iphone 13 Pro Mobil Phone. Specifications of Iphone 13 Pro. https://support.apple.com/en-us/111871, Erişim: 15.01.2023.
5. Aykut, N.O., 2019. İnsansız Hava Araçlarının kıyı çizgisinin belirlenmesinde kullanılabilirliğinin araştırılması. Geomatik, 4(2): 141–146.
6. Boukoberine, M. N., Zhou, Z., Benbouzid, M., 2019. A critical review on unmanned aerial vehicles power supply and energy management: Solutions, strategies, and prospects. Applied Energy, 255: 113823.
7. Bozkurt, N., 2019. İnsansız hava araçlarında (İHA) düşük maliyetli GNSS alıcılarının konum belirleme performansı. Yüksek lisans tezi, Gebze Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Gebze.
8. Buğday, E., 2018. Capabilities of using UAVs in Forest Road Construction Activities. European Journal of Forest Engineering, 4(2): 56–62.

9. Buğday, E., 2019. Orman yönetiminde insansız hava aracı uygulamaları. Orman yönetiminde insansız hava aracı uygulamaları. 2nd International Eurasian Conference on Biological and Chemical Sciences (EurasianBioChem 2019), 28-29 June 2019, Ankara, Türkiye, pp. 1617–1621.
10. Bülbül, S., İnal, C., Yildirim, Ö., 2015. Comparison of RTK, network RTK and total station data in determination of point positions. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi. 7(2): 27-35.
11. CHC, 2024. CHC-X91 GNSS-CORS. CHC Navigation. https://chcnav.es/es/productos/x91-gnss/chc-Manual-Gps-Centimetrico-X91-en.pdf, Erişim: 15.01.2023.
12. Çetin, O., 2019. Hava fotoğrafları ve insansız hava aracı görüntülerinden arazi topoğrafyası ölçümü, sonuçların analizi ve karşılaştırması (Haymana Yeşilyurt köyü uygulaması) Yüksek lisans tezi, Konya Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Konya.
13. DJI, 2024a. DJI Phantom 4. Support for Phantom 4. https://www.dji.com/support/product/phantom-4, Erişim: 15.01.2023.
14. DJI, 2024b. DJI Phantom 4 RTK. Support for Phantom 4 RTK Enterprise. https://enterprise.dji.com/phantom-4-rtk/specs, Erişim: 15.01.2023.
15. Durgun, H., Çoban, H.O., Eker, M., 2022. İnsansız hava aracıyla elde edilen hava fotoğraflarından kızılçam ağaçlarının çap ve boylarının ölçümü ve gövde hacminin tahmini. Turkish Journal of Forestry, 23(4):255–267.
16. Durgun, H., Yılmaz İnce, E., İnce, M., Çoban, H.O., Eker, M., 2023. Evaluation of tree diameter and height measurements in UAV data by integrating Remote Sensing and Machine Learning Methods. Gazi Journal of Engineering Sciences, 9(4): 113–125.
17. Eryılmaz, E., 2019. Karayolu projelerinde bilgisayar programları kullanılarak proje aşamalarının mühendislik açısından değerlendirilmesi. Yüksek lisans tezi, İskenderun Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü, Hatay.
18. ESRI, 2022. Random Points. https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/ latest/tools/spatial-analyst-toolbox/idw.htm, Erişim: 03.03.2023.
19. ESRI, 2023. IDW (Inverse Distance Weighting). https://desktop.arcgis. com/en/arcmap/latest/tools/spatial-analyst-toolbox/idw.htm, Erişim: 03.03.2023.
20. Famiglietti, N. A., Cecere, G., Grasso, C., Memmolo, A., Vicari, A., 2021. A Test on the Potential of a low cost unmanned aerial vehicle RTK/PPK solution for precision positioning. Sensors, 21(11): 3882.
21. Fascista, A., 2022. Toward integrated large-scale environmental monitoring using WSN/UAV/Crowdsensing: A Review of applications, signal processing, and future perspectives. Sensors, 22(5): 1824.
22. Garmin, 2024. Garmin Oregon 550 GPS. Garmin Oregon 550 GPS. https://www.garmin.com/en-US/p/26875, Erişim: 15.01.2023.
23. Grindley, B., Phillips, K., Parnell, K. J., Cherrett, T., Scanlan, J., Plant, K. L., 2024. Over a decade of UAV incidents: A human factors analysis of causal factors. Applied Ergonomics, 121: 104355.
24. Gupta, A., Afrin, T., Scully, E., Yodo, N., 2021. Advances of UAVs toward Future Transportation: The State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities. Future Transportation, 1(2): 326–350.
25. Güngör, R., Uzar, M., Atak, B., Yilmaz, O. S., Gümüş, E., 2022. Orthophoto production and accuracy analysis with UAV photogrammetry. Mersin Photogrammetry Journal, 4(1): 1–6.
26. Fan, S., Bose, N., Liang, Z., 2024. Polar AUV Challenges and Applications: A Review. Drones, 8(8): 413.
27. Hoffmann, E., Winde, F., 2010. Generating high-resolution digital elevation models for wetland research using Google EarthTM imagery: an example from South Africa. Water SA, 36(1): 53-68.
28. Huggins, R. A., Giersch, G. E. W., Belval, L. N., Benjamin, C. L., Curtis, R. M., Sekiguchi, Y., Peltonen, J., Casa, D. J., 2020. The validity and reliability of global positioning system units for measuring distance and velocity during linear and team sport simulated movements. Journal of Strength and Conditioning Research 34(11):3070-3077.
29. Julge, K., Ellmann, A., Köök, R., 2019. Unmanned aerial vehicle surveying for monitoring road construction earthworks. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 14(1): 1–17.
30. Kahveci, M., 2009. Gerçek zamanlı ulusal sabit GNSS CORS Ağları ve düşündürdükleri. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 100: 13–20.
31. Karaali, C., Yıldırım, Ö., 1996. Global konum belirleme sistemi (GPS). Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2(2): 103–108.
32. Karagöz, S. D., Kincal, C., Koca, M.Y., 2020. Menderes Masifi′nde Açılmış açık ocak albit madenindeki bir duraysızlığın nedenlerinin araştırılması ve robotic total station cihazı kullanılarak yenilme öncesinde şev hareketlerinin izlenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 44(1): 41–66.
33. Kinali, M., Çalişkan, E., 2022. Use of unmanned aerial vehicles in forest road projects. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 24(3):530–541.
34. Martinez, J.G., Gheisari, M., Alarcón, L.F., 2020. UAV integration in Current construction safety planning and monitoring processes: Case study of a high-rise building construction project in Chile. Journal of Management in Engineering, 36(3), 05020005.
35. Özçeli̇k, A., Buğday, E., 2022. Generating Landslide susceptibility maps using mathematical models and UAV data: The Case of Çankırı region in Türkiye. European Journal of Forest Engineering, 8(1): 1–10.
36. Park, H. C., Rachmawati, T.S.N., Kim, S., 2022. UAV-Based high-rise Buildings earthwork monitoring—A case study. Sustainability, 14(16):10179.
37. Putra, A. B., Arumsari, P., Cahyono, C., Sarigih, J.F.B., Kosalim, V., 2023. Building infrastructure analysis using total station and unmanned aerial vehicle drone for surveying and modelling. Proceedings of the 6th International Conference on Eco Engineering Development 2022 16-17 September 2022 (published online 2 May 2023), Jakarta, Indonesia, pp. 1-8.
38. Ren, H., Zhao, Y., Xiao, W., Hu, Z., 2019. A review of UAV monitoring in mining areas: Current status and future perspectives. International Journal of Coal Science and Technology, 6(3): 320–333.
39. Robakowska, M., Ślęzak, D., Żuratyński, P., Tyrańska-Fobke, A., Robakowski, P., Prędkiewicz, P., Zorena, K., 2022. Possibilities of using UAVs in pre-hospital security for medical emergencies. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(17): 10754.
40. Schiefer, F., Kattenborn, T., Frick, A., Frey, J., Schall, P., Koch, B., Schmidtlein, S., 2020. Mapping forest tree species in high resolution UAV-based RGB-imagery by means of convolutional neural networks. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 170: 205–215.
41. Seki, M., 2017. İnsansız hava araçlarının hacim hesaplarında kullanılabilirliği. Yüksek lisans tezi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar.
42. Śledź, S., Ewertowski, M.W., Piekarczyk, J., 2021. Applications of unmanned aerial vehicle (UAV) surveys and Structure from Motion photogrammetry in glacial and periglacial geomorphology. Geomorphology, 378: 107620.
43. Şanlıyüksel Yücel, D., Yücel, M.A., 2017. Terk edilmiş kömür ocaklarında oluşan maden göllerinin hidrokimyasal özelliklerinin belirlenmesi ve insansız hava aracı ile üç boyutlu modellenmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(6): 780–791.
44. Tercan, E., 2017. Karayolu projelerinde insansız hava aracı ile üretilen sayısal arazi modelinin değerlendirilmesi: Bucak-Kocaaliler yolu örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(2): 172–183.
45. Türk, T., Öcalan, T., 2020. PPK GNSS Sistemine sahip insansız hava araçları ile elde edilen fotogrametrik ürünlerin doğruluğunun farklı yaklaşımlarla irdelenmesi. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2(1): 22–28.
46. Yılmaz, V., Akar, A., Akar, Ö., Güngör, O., Karslı, F., Gökalp, E., 2013. İnsansız hava aracı ile üretilen ortofoto haritalarda doğruluk analizi. TUFUAB 2013 Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu, 23-25 May, Trabzon, Turkey, pp. 1-6.
47. Zhang, B., Li, X., Du, H., Zhou, G., Mao, F., Huang, Z., Zhou, L., Xuan, J., Gong, Y., Chen, C., 2022. Estimation of urban forest characteristic parameters using UAV-Lidar coupled with canopy volume. Remote Sensing, 14(24): 6375.