ÖZ
Sayısal Arazi Modeli (SAM), ölçme ve planlama uygulamalarının temel bileşeni olduğu düşünüldüğünde daha hızlı şekilde ve daha büyük alanlar için bu modelin üretilebilmesi amacı ile son teknoloji yöntemleri tercih edilmektedir. Light Detection and Ranging (LiDAR) sistemleri son yirmi yılda bu görevi başarılı şekilde yerine getirmektedir. LiDAR teknolojisi ile elde edilen üç boyutlu nokta bulutundan arazi yüzeyini temsil eden modelin üretilebilmesi için insan yapımı objelerin ve bitki örtüsünün belirlenip çıkartılması gerekmektedir. Yükseklik farkının değişken ve fazla olduğu bölgelerde ise bu filtreleme işlemi başlı başına bir problem olarak kabul edilmektedir. Bu işlem sürecini otomatikleştirmek amacı ile araştırmacılar tarafından farklı yöntemlere dayanan LiDAR filtreleme teknikleri geliştirilmiştir. Filtreleme algoritmalarının performansını iyileştirmek için son yıllarda daha karmaşık işlem adımları iç içe kullanılarak yeni algoritmalar geliştirilmiş ve bu tekniklerden bazıları ticari yazılımlara eklenerek kullanıma sunulmuştur. Bu çalışma kapsamında geliştirilen Kriging enterpolasyon temelli filtre (KRIGF) tekniği ile ticari olarak dağıtılan bir LiDAR filtreleme yazılımında kullanılan üçgenleme temelli Adaptive Triangulated Network (ATIN) algoritmasının performansları karşılaştırılmıştır. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) tarafından araştırmacılara ücretsiz sunulan farklı arazi tiplerine ait LiDAR verileri KRIGF ve ATIN algoritmaları ile filtrelenerek SAM oluşturulmuş ve referans arazi modeline karşı test edilmiştir.
0 yorum:
Yorum Gönder