Araştırma Makalesi

LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi

Cilt: 1 Sayı: 1 20 Aralık 2019
PDF İndir
TR

LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi

Öz

Yükseklik bilgisi birçok mühendislik uygulaması için vazgeçilmez verilerdendir. Özellikle arazi yüzeylerini tanımlamakta yoğun olarak kullanılan ve Sayısal Arazi Modeli şeklinde tanımlanan topografik ürünler birçok mühendislik projesi için altlık olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda LiDAR verileri ile geniş arazilere ait yüksek doğrulukta arazi modelleri üretimi yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada LiDAR verisi CSF algoritması kullanılarak filtrelenmiş ve sayısal arazi modeli üretilmiştir. Üretilen arazi modeli referans veri ile hem nokta tabanlı hem de görüntü tabanlı karşılaştırılmıştır. Buna göre nokta tabanlı karşılaştırmada filtreleme işlemi % 85 üretici doğruluğuna sahiptir. Görüntü tabanlı karşılaştırma is referans arazi modeli ve üretilen arazi modellerinden elde edilmiştir. Bu iki arazi modeli arasındaki korelasyon yaklaşık %98 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca yükseklik bilgisinin güvenilirliği için hesaplanan karesel ortalama hata 11 cm olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abo Akel, N., Zilberstein, O. and Doytsher, Y. (2003). Automatic DTM extraction from dense raw LiDAR data in urban areas. In FIG Working Week, Austria, 22 September.
  2. Axelsson, P. (2000). DEM Generation from Laser Scanner Data Using adaptive TIN Models. In ISPRS Symposium, Amsterdam, 16 23 July, 110-117.
  3. Awrangjeb, M., Lu, G. and Fraser, C. S. (2014). Automatic building extraction from LiDAR data covering complex urban scenes. In ISPRS Technical Commission III Symposium, Zurich, 5 – 7 September, 25-32.
  4. Briese, C. (2010). Extraction of digital terrain models. In Vosselman, G. (Ed.), Airborne and terrestrial laser scanning, University of Technology, Vienna, 147-150.
  5. Ding, M., Lyngbaek, K. and Zakhor, A. (2008). Automatic registration of aerial imagery with untextured 3D LiDAR models. In 26th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Anchorage,USA, 23 June, 1-8.
  6. Foody, G. M. (2002). Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment, 80: 185-201.
  7. Forlani, G. and Nardinocchi, C. (2007). Adaptive filtering of aerial laser scanning data. In ISPRS Symposium, Finland, 12 September, 130-35.
  8. Gerke, M. and Xiao, J. (2014). Fusion of airborne laserscanning point clouds and images for supervised and unsupervised scene classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 87: 78-92.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

20 Aralık 2019

Gönderilme Tarihi

2 Aralık 2019

Kabul Tarihi

14 Aralık 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Polat, N. (2019). LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi. Türkiye Lidar Dergisi, 1(1), 21-25. https://izlik.org/JA62DH96BX
AMA
1.Polat N. LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi. LiDAR. 2019;1(1):21-25. https://izlik.org/JA62DH96BX
Chicago
Polat, Nizar. 2019. “LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi”. Türkiye Lidar Dergisi 1 (1): 21-25. https://izlik.org/JA62DH96BX.
EndNote
Polat N (01 Aralık 2019) LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi. Türkiye Lidar Dergisi 1 1 21–25.
IEEE
[1]N. Polat, “LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi”, LiDAR, c. 1, sy 1, ss. 21–25, Ara. 2019, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA62DH96BX
ISNAD
Polat, Nizar. “LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi”. Türkiye Lidar Dergisi 1/1 (01 Aralık 2019): 21-25. https://izlik.org/JA62DH96BX.
JAMA
1.Polat N. LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi. LiDAR. 2019;1:21–25.
MLA
Polat, Nizar. “LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi”. Türkiye Lidar Dergisi, c. 1, sy 1, Aralık 2019, ss. 21-25, https://izlik.org/JA62DH96BX.
Vancouver
1.Nizar Polat. LiDAR verilerinin CSF algoritmasıyla filtrelenmesi ve Sayısal Arazi Modeli üretimi. LiDAR [Internet]. 01 Aralık 2019;1(1):21-5. Erişim adresi: https://izlik.org/JA62DH96BX

Türkiye LiDAR Dergisi