İnsansız Hava Aracı Görüntülerinden Kentsel Alanlarda Araç Tespiti

MÜSLÜM ALTUN

İnsansız Hava Aracı Görüntülerinden Kentsel Alanlarda Araç Tespiti

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği A.B.D., Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MÜSLÜM ALTUN

Danışman: Mustafa Türker

Özet:

Kentsel alanlarda ve özellikle yoğun metropol şehirlerde uydu görüntüleri ya da hava fotoğrafları kullanılarak çeşitli yöntemlerle görüntü üzerindeki birbirinden farklı özellikteki bina, ağaç ve araç gibi nesnelerin otomatik olarak tespiti ve değişim analizi yapmak kentsel alanların planlanması, yönetimi ve sürdürülebilirliği için oldukça önemlidir. Söz konusu bu bilgilerin yersel ölçümler gibi klasik metotlarla elde edilmesi oldukça fazla zaman, maliyet ve işgücü kaybına neden olmaktadır. Bu sebepten dolayı bu alanda yapılan çalışmaların uydu görüntüleri veya hava fotoğrafları kullanılarak otomatik veya yarı otomatik yöntemler ile tespit edilmesi önem arz etmektedir.

Bu tez çalışmasında insansız hava araçlarından (İHA) çekilerek elde edilen çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli ve üç bantlı (Kırmızı, Yeşil, Mavi) görüntülerden kentsel alanlarda sabit araçların tespiti için bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri olarak Hacettepe Üniversitesi Beytepe Yerleşkesinde bir insansız hava aracı (İHA) ile alımı yapılan görüntüler kullanılmıştır. Çalışmada ilk olarak görüntü eşleme ve otomatik korelasyon tekniği ile İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) ve ardından ortofoto üretilmiştir. Sonra, tüm çalışma alanı için elde edilen ortofoto üzerinden birbirinden farklı özelliklere sahip üç adet test alanı (Test Alanı #1, Test Alanı #2 ve Test Alanı #3) seçilmiştir.

Bir sonraki aşamada, her bir test alanı için, üç bantlı (KYM) ortofoto verisi ve ek bant olarak yükseklik verisi de kullanılarak toplam dört bantlı veriye önce çoklu çözünürlük segmentasyon işlemi ve ardından kontrollü sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Daha sonra, ortofoto görüntüleri üzerinden, test alanları içerisindeki her bir sabit araç geometrik şekil itibariyle dış sınırları üzerinden kapalı birer alan olarak çizilerek, vektör veri formatında referans veri seti oluşturulmuştur. Çalışmanın son aşamasında, önerilen yöntem ile tespit edilen sabit araçlar ve referans veri seti çakıştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. Bu bağlamda, doğruluk değerleri Doğru Pozitif (True Positive - TP), Yanlış Pozitif (False Positive - FP) ve Yanlış Negatif (False Negative - FN) olarak üç farklı kategoride ele alınarak araç tespit yüzdeleri ve kalite yüzdeleri hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar sayısal olarak yorumlanmıştır.

Elde edilen sonuçlara göre, Test Alanı #1 için araç tespit yüzdesi % 88.99, kalite yüzdesi % 51.56, Test Alanı #2 için araç tespit yüzdesi % 78.53, kalite yüzdesi % 55.17 ve Test Alanı #3 için araç tespit yüzdesi % 92.15, kalite yüzdesi % 72.43 olarak hesaplanmıştır. Test alanlarında yer alan bina ve ağaç gibi araç dışı nesnelerin yüksekliklerinin doğruluk analizlerini etkiledikleri görülmüştür. Özellikle otopark alanlarındaki sabit araçların, birbirlerine çok yakın şekilde park edilme durumu ve etrafındaki ağaçların ve bina çatılarının altında kalma durumu sonuçları olumsuz yönde etkilemektedir. Kullanılan SYM’nin doğruluğu ve nokta yoğunluğunun da araç tespit yüzdesini doğrudan etkilediği görülmüştür. Dolayısıyla, kullanılan ortofotonun konumsal ve spektral çözünürlüğü ile SYM’nin doğruluğunun artmasının araç tespit yüzdesi ve kalite yüzdesi değerlerinin her ikisini de artırması beklenmektedir. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında önerilen yöntemle sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü K, Y, M görüntülerinden otomatik tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermektedir.