Yıl 2019, Cilt 9 , Sayı 3, Sayfalar 433 - 443 2019-07-15

Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi
Urban Growing and Change Visualization in Mevlana Region Using Spatial Data from Aerial Images

Cihan ALTUNTAŞ [1]


Fotogrametrik görüntülerden otomatik olarak tanımlanan yerel özellik noktaları ile görüntüler arasında eşlenik noktalar oluşturulabilmekte ve fotogrametrik bağıntılar yardımı ile istenilen sıklıkta nokta ölçüsü gerçekleştirilebilmektedir. Fotoğraflardan elde edilen ölçü noktalarının oluşturduğu nokta bulutu araziye ait zengin konum bilgisi içermektedir. Diğer yandan ardışık nokta bulutu ölçülerinin karşılaştırılması ile görüntü alanına ait değişiklikler tespit edilebilir. Bu çalışmada Konya ili Mevlana Türbesi civarında oluşan kentsel değişimler incelenmiştir. 1951, 1975 ve 2010 yıllarına ait fotogrametrik görüntülerden yoğun nokta bulutları oluşturulmuş ve nokta bulutları arasındaki düşey farklar ile kentsel alan değişimleri görüntülenmiştir. Ayrıca ölçü periyotlarına ait ortofoto görüntüler oluşturularak değişimlerin görsel olarak değerlendirilebilmesi sağlanmıştır.

Keypoints which is detected automatically from images enable conjugate points creation between photogrammetric images, and dense point cloud can be generated by proceeding the photogrammetric process. The dense point cloud data includes many spatial information related to imaging area. On the other hand topographic changes can be detected by comparing two periods of point clouds. In this study urban changes in Mevlana region of Konya city was visualized by comparing three periods of point clouds belong the year 1951, 1975 and 2010. The urban changes were estimated with the vertical distances between compared point clouds. In addition, orthophoto images were created for analysing the related changes.

  • Al-Rawabdeh, A., Moussa, A., Foroutan, M., El-Sheimy, N. ve Habib, A., 2017. Time series UAV image-based point clouds for land slide progression evaluation applications. Sensors, 17, paper no 2378 doi:10.3390/s17102378
  • Awrangjeba, M.,Fraser, C.S. ve Lua, G., 2015. Building change detection from LiDAR point cloud data based on connected component analysis. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-3/W5, 2015 ISPRS Geospatial Week 2015, 28 Sep – 03 Oct 2015, La Grande Motte, France, pp. 393-400.
  • Barnhart, T.B. ve Crosby, B.T., 2013. Comparing two methods of surface change detection on an evolving thermokarstusing high-temporal-frequency terrestrial laser scanning. Selawik River, Alaska. Remote Sensing, 5(6), 2813-2837. doi:10.3390/rs5062813
  • Basgall, P.L.,Kruse, F.A. ve Olsen, R.C., 2014. Comparison of LiDAR and stereo photogrammetric point clouds for change detection. Laser Radar Technology and Applications XIX; and Atmospheric Propagation XI, Editedby Monte D. Turner, Gary W. Kamerman, Linda M. Wasiczko Thomas, Earl J. Spillar, Proc. of SPIE Vol. 9080, 90800R, doi: 10.1117/12.2049856
  • Bildirici, I.O., Ustun, A., Selvi, H.Z., Abbak, R.A. ve Bugdayci, I., 2009. Assessment of shuttle radar topography mission elevation data based on topographic maps in Turkey. Cartography and Geographic Information Science, 36(1), 95-104.
  • Chen, Y. ve Medioni, G., 1992. Object modelling by registration of multiple range images. Image and Vision Computing, 10(3), 145–155.
  • Cusicanqui, J., 2016. 3D scenere construction and structural dmage assesment with aerial video frames and drone still imagery. Msc. Thesis, University of Twente, Enschede, The Nedherlands, 58 pages
  • Du, S., Zhang, Y., Qin, R., Yang, Z., Zou, Z. ve Tang, Y., 2016. Building change detection using old aerial images and new LiDAR data. Remote Sensing, 8(12), 1030, doi:10.3390/rs8121030
  • Ghuffar, S., Szekely, B., Roncat. A. ve Pfeifer, N., 2013. Land slide displacement monitoring using 3D range flow on airborne and terrestrial LiDAR data. Remote Sensing, 5, 2720-2745, doi:10.3390/rs5062720
  • Haala, N., 2011. Multiray photogrammetry and dense image matching. Photogrammetric Week 11, Dieter Fritsch (Ed.), Wichmann/VDE Verlag, Belin &Offenbach, pp. 185-195.
  • Hughes, M.L., McDowell, P.F. ve Marcus, W.A., 2006. Accuracy assessment of georectified aerial photographs: Implications for measuring lateral channel movement in a GIS. Geomorphology, 74(1-4), 1 –16.
  • Jensen, J.L.R. ve Mathews, A.J., 2016. Assessment of image-based point cloud products to generate a bare earth surface and estimate canopy heights in a woodland ecosystem. Remote Sensing, 8(1), 50, doi:10.3390/rs8010050
  • Leberl, F.,Irschara, A., Pock, T., Meixner, P., Gruber, M., Scholz, S. ve Wiechert, A., 2010. Point clouds: Lidar versus 3D vision. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 76(10), 1123–1134.
  • Nebiker, S., Lack, N. ve Deuber, M., 2014. Building change detection from historical aerial photographs using dense image matching and object-based image analysis. Remote Sensing, 6(9), 8310-8336, doi:10.3390/rs6098310
  • Pang, S., Hu, X., Cai, Z., Gong, J. ve Zhang, M., 2018. Building change detection from bi-temporal dense-matching point clouds and aerial images. Sensors, 2018, 18, 966; doi:10.3390/s18040966
  • Rosnell, T., ve Honkavaara, E., 2012. Point cloud generation from aerial image data acquired by a quadrocopter type micro unmanned aerial vehicle and a digital still camera. Sensors, 12, 453-480, doi:10.3390/s120100453
  • Scaioni, M., Roncella, R. ve Alba, M.I., 2013. Change detection and deformation analysis in point clouds: Application to rock face monitoring. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 79(5), 441-455.
  • Sisto, D.A. ve Packalen, P., 2017. Forest change detection by using point clouds from dense image matching together with a LiDAR-derived terrain model. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(3), 1197-1206.
  • Tran, T.H.G., Ressl, C. ve Pfeifer, N., 2018. Integrated change detection and classification in urban areas based on airborne laser scanning point clouds. Sensors, 18(2), paper no 448, doi:10.3390/s18020448
  • Xiao, W.,Vallet, B., Brédif, M. ve Paparoditis, N., 2015. Street environment change detection from mobile laser scanning point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 107, 38-49.
  • Yang, M.D., Chao, C.F., Huang, K.S., Lu, L.Y. ve Chen, Y.P., 2013. Image-based 3D reconstruction and exploration in augmented reality. Automation in Construction, 33, 48-60.
  • Zhang, X., Glennie, C. ve Kusari, A., 2015. Change detection from differential airborne LiDAR using a weighted anisotropic iterative closest point algorithm. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(7), 3338-3346.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-5754-2068
Yazar: Cihan ALTUNTAŞ (Sorumlu Yazar)
Kurum: Selçuk Üniversitesi
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 15 Temmuz 2019

Bibtex @araştırma makalesi { gumusfenbil463552, journal = {Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, issn = {2146-538X}, address = {}, publisher = {Gümüşhane Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {9}, pages = {433 - 443}, doi = {10.17714/gumusfenbil.463552}, title = {Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi}, key = {cite}, author = {ALTUNTAŞ, Cihan} }
APA ALTUNTAŞ, C . (2019). Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , 9 (3) , 433-443 . DOI: 10.17714/gumusfenbil.463552
MLA ALTUNTAŞ, C . "Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2019 ): 433-443 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusfenbil/issue/46153/463552>
Chicago ALTUNTAŞ, C . "Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 (2019 ): 433-443
RIS TY - JOUR T1 - Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi AU - Cihan ALTUNTAŞ Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.17714/gumusfenbil.463552 DO - 10.17714/gumusfenbil.463552 T2 - Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 433 EP - 443 VL - 9 IS - 3 SN - 2146-538X- M3 - doi: 10.17714/gumusfenbil.463552 UR - https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.463552 Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi %A Cihan ALTUNTAŞ %T Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi %D 2019 %J Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi %P 2146-538X- %V 9 %N 3 %R doi: 10.17714/gumusfenbil.463552 %U 10.17714/gumusfenbil.463552
ISNAD ALTUNTAŞ, Cihan . "Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi". Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 9 / 3 (Temmuz 2019): 433-443 . https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.463552
AMA ALTUNTAŞ C . Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2019; 9(3): 433-443.
Vancouver ALTUNTAŞ C . Mevlana Türbesi Civarında Oluşan Kentsel Gelişim ve Değişimlerin Hava Fotogrametrisi Verilerinden Yararlanarak Görüntülenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2019; 9(3): 443-433.