Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster
Yıl 2019, Cilt: 1 Sayı: 1, 8 - 14, 18.12.2019

Öz

Kaynakça

  • Eisenbeis, H. (2009). UAV photogrammetry. Zurich, Switzerland:: ETH.
  • ICAO, (2005). Global AirTraffic Management OperationalConcept, First Edition 2005, DOC 9854, AN/458.
  • Kahveci, M. ve Can, N. (2017). İnsansız Hava Araçları: Tarihçesi, Tanımı, Dünyada Ve Türkiye'deki Yasal Durumu. S.Ü. Müh. Bilim ve Tekn. Derg., c.5, s.4, ss. 511-535, 2017, DOI: 10.15317/Scitech.2017.109
  • Kalkan, K. Ve Maktav, D. (2010). Nesne Tabanlı Ve Piksel Tabanlı Sınıflandırma Yöntemlerinin Karşılaştırılması (Ikonos Örneği ). III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11 - 13 Ekim 2010, Gebze – KOCAELİ
  • Kaya, Y., Şenol, H.İ., Memduhoğlu, A., Akça, Ş., Ulukavak, M., Polat, N. (2019). Hacim Hesaplarında İHA Kullanımı: Osmanbey Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 07-10
  • Kaynarca, M. ve Demir, N. (2017). Nesne Tabanlı Sınıflandırma İle Karayolunda Bulunan Araçların Tespiti. AKÜ FEMÜBİD 17, (2017); Özel Sayı (12-17)
  • MJ Westoby, J Brasington, NF Glasser, MJ Hambrey ve JM Reynolds. (2012). Structure From Motion photogrammetry: A low cost, effective tool for geoscience applications” Geomorphology, 179:300-314 SDI. (2015). Strategic Defence Intelligence, The Global UAV Market 2015-2025. Erişim Adresi: https://store.strategicdefenceintelligence.com/report/df0060sr--the-global-uav-market-2015-2025/. Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • Şenol, H.İ. ve Kaya, Y. (2019). İnternet Tabanlı Veri Kullanımıyla Yerleşim Alanlarının Modellenmesi: Çiftlikköy Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 11-16, Türkiye
  • Tonbul, H. ve Kavzaoğlu, T. (2017). Nesne-Tabanlı Sınıflandırmada Segmentasyon (Bölütleme) Kalitesinin Sınıflandırma Doğruluğu Üzerine Etkisinin İncelenmesi. AKÜ FEMÜBİD. 2017 Özel Sayı (118-125)
  • Yiğit, A.Y. ve Uysal M. (2019). Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 17-24, Türkiye.
  • Torun, A. (2017). İnsansız Hava Aracı (İHA) Sektöründe Trend: İHA Fotogrametrisi Bakışıyla. AKÜ FEMÜBİD. 2017.
  • URL-1 Erişim Adresi: https://www.ad-drone.com/ihalarin-tarihcesi/ Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • URL-2 Erişim Adresi: https://www.dji.com/phantom-4-pro-v2 Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • URL-3 Erişim Adresi: https://www.haritaci.com.tr/fotogrametri-nedir Erişim Tarihi: 25.10.2019

İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ

Yıl 2019, Cilt: 1 Sayı: 1, 8 - 14, 18.12.2019

Öz

Mühendislik çalışmalarında veri toplama işlemi önemli süreçlerden biridir. Geçmişte zaman ve maliyet gerektiren veri temini işlemi teknolojinin gelişmesiyle birlikte daha kolay, pratik ve hızlı bir şekilde yapılabilmektedir. Veri toplama yöntemlerinden biri olan insansız hava araçları (İHA) farklı amaçlar doğrultusunda sıkça kullanılmaktadır. İHA’lar düşük maliyetli, hızlı ve yüksek hassasiyete sahip veri sağlamaktadır. Ancak İHA ile elde edilen ürünlerin büyük miktarda veri içermesi bu yöntemin önemli bir dezavantajıdır. Elde edilen bu verilerin tamamı mühendislik çalışmalarında kullanılabilecek nitelikte değildir. Bu sebeple büyük boyutlu verilerin değerlendirmesi yapılırken gerek donanımsal gerekse de yazılımsal yetersizlikler ortaya çıkmaktadır. İHA ile elde edilen verilerin daha kolay değerlendirilmesi, yapılan projenin süresi ve maliyeti açısından önemlidir. İHA verilerinden detay tespit çalışması, daha önceleri manuel olarak operatörler tarafından yapılmaktaydı. Ancak günümüzde bilgisayar donanım ve yazılım alanındaki gelişmeler bu tespitlerin otomatik bir şekilde yapılmasına imkân sağlamıştır. Bu çalışmada da İHA ile havadan görüntüleme sureti ile bindirmeli bir şekilde görüntü verileri toplanmıştır. Daha sonra toplanan görüntü verileri fotogrametrik yöntem ile değerlendirilmiş ve çalışma alanına ait ortofoto ve sayısal yüzey modeli (SYM) gibi veriler üretilmiştir. Son olarak üretilen fotogrametrik ürünlerden nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak bina detayları tespit edilmiştir. Tespit çalışması sonucunda %94 lük bir başarı oranı yakalanmıştır.

Kaynakça

  • Eisenbeis, H. (2009). UAV photogrammetry. Zurich, Switzerland:: ETH.
  • ICAO, (2005). Global AirTraffic Management OperationalConcept, First Edition 2005, DOC 9854, AN/458.
  • Kahveci, M. ve Can, N. (2017). İnsansız Hava Araçları: Tarihçesi, Tanımı, Dünyada Ve Türkiye'deki Yasal Durumu. S.Ü. Müh. Bilim ve Tekn. Derg., c.5, s.4, ss. 511-535, 2017, DOI: 10.15317/Scitech.2017.109
  • Kalkan, K. Ve Maktav, D. (2010). Nesne Tabanlı Ve Piksel Tabanlı Sınıflandırma Yöntemlerinin Karşılaştırılması (Ikonos Örneği ). III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11 - 13 Ekim 2010, Gebze – KOCAELİ
  • Kaya, Y., Şenol, H.İ., Memduhoğlu, A., Akça, Ş., Ulukavak, M., Polat, N. (2019). Hacim Hesaplarında İHA Kullanımı: Osmanbey Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 07-10
  • Kaynarca, M. ve Demir, N. (2017). Nesne Tabanlı Sınıflandırma İle Karayolunda Bulunan Araçların Tespiti. AKÜ FEMÜBİD 17, (2017); Özel Sayı (12-17)
  • MJ Westoby, J Brasington, NF Glasser, MJ Hambrey ve JM Reynolds. (2012). Structure From Motion photogrammetry: A low cost, effective tool for geoscience applications” Geomorphology, 179:300-314 SDI. (2015). Strategic Defence Intelligence, The Global UAV Market 2015-2025. Erişim Adresi: https://store.strategicdefenceintelligence.com/report/df0060sr--the-global-uav-market-2015-2025/. Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • Şenol, H.İ. ve Kaya, Y. (2019). İnternet Tabanlı Veri Kullanımıyla Yerleşim Alanlarının Modellenmesi: Çiftlikköy Kampüsü Örneği. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 11-16, Türkiye
  • Tonbul, H. ve Kavzaoğlu, T. (2017). Nesne-Tabanlı Sınıflandırmada Segmentasyon (Bölütleme) Kalitesinin Sınıflandırma Doğruluğu Üzerine Etkisinin İncelenmesi. AKÜ FEMÜBİD. 2017 Özel Sayı (118-125)
  • Yiğit, A.Y. ve Uysal M. (2019). Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1); 17-24, Türkiye.
  • Torun, A. (2017). İnsansız Hava Aracı (İHA) Sektöründe Trend: İHA Fotogrametrisi Bakışıyla. AKÜ FEMÜBİD. 2017.
  • URL-1 Erişim Adresi: https://www.ad-drone.com/ihalarin-tarihcesi/ Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • URL-2 Erişim Adresi: https://www.dji.com/phantom-4-pro-v2 Erişim Tarihi: 25.10.2019
  • URL-3 Erişim Adresi: https://www.haritaci.com.tr/fotogrametri-nedir Erişim Tarihi: 25.10.2019
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makaleleri [tr] Research Articles [en]
Yazarlar

Adem Kabadayı 0000-0002-4891-8131

Murat Uysal 0000-0001-5202-4387

Yayımlanma Tarihi 18 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi 2 Aralık 2019
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Kabadayı, A., & Uysal, M. (2019). İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 1(1), 8-14.
AMA Kabadayı A, Uysal M. İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ. tiha. Aralık 2019;1(1):8-14.
Chicago Kabadayı, Adem, ve Murat Uysal. “İNSANSIZ HAVA ARACI Ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 1, sy. 1 (Aralık 2019): 8-14.
EndNote Kabadayı A, Uysal M (01 Aralık 2019) İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 1 1 8–14.
IEEE A. Kabadayı ve M. Uysal, “İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ”, tiha, c. 1, sy. 1, ss. 8–14, 2019.
ISNAD Kabadayı, Adem - Uysal, Murat. “İNSANSIZ HAVA ARACI Ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi 1/1 (Aralık 2019), 8-14.
JAMA Kabadayı A, Uysal M. İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ. tiha. 2019;1:8–14.
MLA Kabadayı, Adem ve Murat Uysal. “İNSANSIZ HAVA ARACI Ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ”. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, c. 1, sy. 1, 2019, ss. 8-14.
Vancouver Kabadayı A, Uysal M. İNSANSIZ HAVA ARACI ile ELDE EDİLEN VERİLERDEN BİNALARIN TESPİTİ. tiha. 2019;1(1):8-14.