3B Kent Modelleri oluşturma sürecinde İHA fotogrametrisi ve CBS entegrasyonu: Mersin Üniversitesi Çiftlikköy Kampüsü Örneği

Öz

İnsan nüfusunun artması ile beraber kentlerinde büyüme süreci hızlanmıştır. Hızla büyüyen kentlerin aynı oranda izlenmesi ve analizi edilmesi gerektiği için bir kente ait mekânsal verilerin hızlı ve doğru toplanmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Veriye hızlı erişim sürecinde çeşitli materyaller kullanılsa da ham veriler içerisinden gerekli donelerin tespiti de önemli bir süreçtir. Hızlı gelişen kentlerin izlenmesinde şüphesiz ki hava görüntüleri önemli bir araçtır. Özellikle gelişen İHA teknolojisiyle hava görüntülerine erişimde kolaylaşmıştır. Diğer yöntemlere göre hızlı olmasının yanı sıra içerisinde mekânsal bilgilerin olması İHA görüntülerinin sağladığı büyük avantajların başında gelmektedir. İHA görüntüleri ile mevcut kentsel alanları yönetmek ve izlemek kolaylaşmış olsa da daha verimli bir yönetim için 3B sanal kent modellerine giderek ihtiyaç duyulmaktadır. 3B bina modelleri ise 3B sanal kent modellerinin en önemli bileşenini oluşturduğu için İHA aracılığıyla elde edilen hava görüntülerinden fotogrametri yöntemi ile üretilen dijital ürünler kullanılarak mevcut binaların tespiti önemli bir adım oluşturmaktadır. Bu çalışmada İHA tarafından toplanan hava görüntülerinden üretilen sınıflandırılmamış nokta bulutları zemin, yüksek ve düşük gürültü ve binalar olmak üzere birkaç sınıfa ayrılmıştır. Sınıflandırma sonucunda oluşturulan yer yüzeyi ve bina olarak sınıflandırılan noktalara dayalı olarak gerçek geometrik yapıda 3B kent modelleri oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda oluşturulan 3B kent modelleri, yerleşimlerin altyapısını izlemek ve şehirlerin daha da gelişmesi ve mimarisi için önemli olan diğer analizler için bir temel olarak kullanılabileceği ortaya konulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• CBS
• Mekansal Analiz
• İHA Fotogrametrisi
• Bina
• 3B Model

UAV Photogrammetry and GIS Integration for 3D City Model: a Case Study of Mersin University Çiftlikköy Campus

Öz

Because of the increase in the human population, the growth process in the cities has accelerated. In order to monitor and analyse cities with rapid strides, spatial data of the city must be collected quickly and accurately. Although various materials are used in the rapid data access process, the determination of the necessary data from the raw data is also an important process. Aerial images are undoubtedly an important tool in monitoring cities with rapid strides. Especially with the developing UAV technology, it has become easier to access aerial images. In addition to accessing data faster than other methods, the presence of spatial information is one of the major advantages of UAV images. Although it has become easier to manage and monitor existing urban areas with UAV images, 3D virtual city models are increasingly needed for more efficient management. 3D building models are the most important component of 3D virtual city models. Therefore, digital products produced by the photogrammetry method from aerial images obtained by UAVs are important in the detection of existing buildings. In this study, several classes of unclassified point clouds produced from aerial images were created: ground, high and low noise, and buildings. Based on the ground surface created as a result of the classification and the points classified as buildings, 3D city models in the real geometric structure were created. It has been revealed that the 3D city models created as a result of the study can be used as a basis for monitoring the infrastructure of settlements, further development, and the architecture of cities and analysis.

Anahtar Kelimeler

• GIS
• Spatial Analysis
• UAV Photogrammetry
• Building
• 3D Model

Kaynakça

1. Biljecki F (2017). Level of detail in 3D city models. TuDelft, ISBN: 978-946-1868-00-8.
2. Carstens D A (2019). BIM & GIS–New dimensions of improved collaboration for infrastructure and environment. Journal of Digital Landscape Architecture, 4, 114-121.
3. Gergelova M B, Kuzevicova Z, Labant, S, Kuzevic S, Bobikova D & Mizak J (2020). Roof’s potential and suitability for PV systems based on LiDAR: A case study of Komárno, Slovakia. Sustainability, 12(23), 10018. https://doi.org/10.3390/su122310018
4. Kaya Y, Yiğit A Y, Ulvi A & Yakar M (2021). Arkeolojik alanların dokümantasyonununda fotogrametrik tekniklerinin doğruluklarının karşılaştırmalı analizi: Konya Yunuslar Örneği. Harita Dergisi, 165, 57-72.
5. Keranen K & Kolvoord R (2017). Making Spatial Decisions Using ArcGIS Pro: A Workbook. Esri Press Academic.
6. Mıhalache C E, Călugăru A & Moıse C (2019). Identıfıcatıon of Crıtıcal Areas on Power Lınes Usıng Lıdar and ArcGIS Pro Software. Journal of Young Scientist, 7, 171-174.
7. Oruç M E (2021a). Küçük objelerin modellenmesinde videogrametri ve fotogrametri yöntemlerinin karşılaştırılması üzerine bir çalışma. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 3(2), 62-68. https://doi.org/10.53030/tufod.1019385
8. Oruç, M. E. (2021b). The possibilities of data usage obtained from UAV. Advanced UAV, 1(1), 15-23.

9. Rakićević N (2022). An Automated Process of Creating 3D City Model for Monitoring Urban Infrastructures. Journal of Geographical Research| Volume, 5(02). https://doi.org/10.30564/jgr.v5i2.4093
10. Sarı B, Hamal S N G & Ulvi A (2020). Documentation of complex structure using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) photogrammetry method and Terrestrial Laser Scanner (TLS). Turkey Lidar Journal, 2(2) , 48-54.
11. Sharma K, Rawal R, Fennell P, Mathur A, Ruyssevelt P, Crawley D & Korolija I (2020). Developing a 3D geometry for urban energy modelling of Indian cities. IBPSA, Scotland.
12. Şasi A & Yakar M (2018). Photogrammetric modelling of Hasbey Dar'ülhuffaz (Masjid) using an unmanned aerial vehicle. International Journal of Engineering and Geosciences, 3(1), 6-11. https://doi.org/10.26833/ijeg.328919
13. Şasi A & Yakar M (2017). Photogrammetric modelling of sakahane masjid using an unmanned aerial vehicle. Turkish Journal of Engineering, 1(2), 82-87. https://doi.org/10.31127/tuje.316675
14. Tickner A (2018). Review of Making Spatial Decisions Using ArcGIS Pro: A Workbook. Cartographic Perspectives, (89), 59-60.
15. Ulvi A (2021). İHA Fotogrametrisine Genel Bakış: Geleneksel Topoğrafik Harita Yapımı Tekniği ile Maliyet Karşılaştırması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 458-471. https://doi.org/10.35193/bseufbd.885579
16. Ulvi A Yakar M Yiğit, A Y & Kaya Y (2020). İHA ve yersel fotogrametrik teknikler kullanarak Aksaray Kızıl Kilise’nin 3 Boyutlu nokta bulutu ve modelinin üretilmesi. Geomatik Dergisi, 5(1), 22-30. https://doi.org/10.29128/geomatik.560179
17. Yakar M & Doğan Y (2017). Mersin Silifke Mezgit Kale Anıt Mezarı Fotogrametrik Rölöve Alımı ve Üç Boyutlu Modelleme Çalışması. Geomatik, 2 (1), 11-17. https://doi.org/10.29128/geomatik.296763
18. Yakar M (2011). Using close range photogrammetry to measure the position of inaccessible geological features. Experimental Techniques, 35(1), 54-59. https://doi.org/10.1111/j.1747-1567.2009.00583.x
19. Yakar M & Yılmaz H M (2008). Kültürel miraslardan tarihi Horozluhan’in fotogrametrik rölöve çalışması ve 3 boyutlu modellenmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 23(2), 25-33.
20. Yakar M & Dogan, Y. (2019). 3D Reconstruction of Residential Areas with SfM Photogrammetry. Conference of the Arabian Journal of Geosciences, Hammamet, Tunisia, 73-75. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01440-7_18
21. 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. https://doi.org/10.29128/geomatik.294073
22. Yastıklı N, Çetin Z, Üçok U & Koçdemir K H (2017). Fotogrametrik Harita ve LiDAR Verileri ile 3B Kent Modeli Üretimi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye.
23. Yastikli N & Cetin Z (2021). Classification of raw LiDAR point cloud using point-based methods with spatial features for 3D building reconstruction. Arabian Journal of Geosciences, 14(3), 1-14. https://doi.org/10.1007/s12517-020-06377-5
24. Yiğit A Y, Orhan O & Ulvi A (2020). Investigation of the Rainwater Harvesting Potential at the Mersin University, Turkey. Mersin Photogrammetry Journal, 2(2), 64-75.