Kentsel alanlarda İHA görüntülerinden ortofoto oluşturma ve otomatik ağaç tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MEHMET FATİH GÜRBÜZ

Danışman: Mustafa Türker

Özet:

Orman alanlarının planlı bir şekilde yönetimi ve korunması önem arz etmektedir. Orman alanlarının planlama ve yönetimi için gerçekleştirilen yersel ölçümler gibi klasik metotlar oldukça fazla zaman ve iş gücü kaybına neden olmaktadır. Orman alanlarının sınırları, ağaçların türü, sayısı, yükseklik ve konum bilgilerinin tespiti, şehir plancılığı, 3 boyutlu (3B) kent modelleme, ormancılık ve tarım faaliyetleri gibi birçok uygulamaya olanak sağlamaktadır. Bu nedenle bu alandaki çalışmalarda, hava fotoğraflarından ya da uydu görüntülerinden yararlanılarak ağaçların otomatik ya da yarı otomatik yöntemler ile tespit edilmesi amaçlanmaktadır.

Bu tez çalışmasının amacı, insansız hava araçlarından elde edilen çok yüksek çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) görüntülerden ağaç tespiti yapmaktır. Bunun için öncelikle Hacettepe Üniversitesi Beytepe Yerleşkesinde insansız hava araçları (İHA) ile havadan alınan görüntülerden ortofoto ve otomatik eşleştirme tekniği ile sayısal yüzey modeli (SYM) elde edilmiştir. Oluşturulan ortofotodan ağaç yoğunluğuna göre 4 adet test alanı (#1, #2, #3 ve #4) seçilmiş ve bu test alanlarında ağaçların nesne tabanlı yöntemle segmentasyonu ve sınıflandırması yapılmıştır. Bir sonraki adımda sınıflandırması yapılan görüntülerdeki ağaçların zirve noktaları otomatik olarak tespit edilmiştir. Son olarak ağaçların gerçek konumları (geometrik merkez noktaları) manuel yöntemle elde edilerek bir referans veri oluşturulmuş ve otomatik yöntemle elde edilen ağaçların zirve noktaları (lokal maksimum) ile referans veri karşılaştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır.

Elde edilen sonuçlara göre, #1.test alanında % 96, #2.test alanında % 82, #3.test alanında % 96 ve #4.test alanında ise % 47 oranında başarı elde edilmiştir. Görüntülerde yer alan ağaçların yükseklikleri, yansıma değerleri ile yoğunluk durumu gibi faktörlerin sonuçları doğrudan etkilediği görülmüştür. Özelikle homojen alanlara nazaran ağaç yoğunluğu fazla olan alanlarda doğruluk oranı düşmektedir. Segmentasyon, sınıflandırma, morfolojik filtreleme ve ağaç zirve konumlarının tespiti işlemlerinde kullanılan algoritmalarda yer alan parametreler için en uygun değerler deneme yanılma yolu ile tespit edilmiş ve bu parametre değerlerinin de doğruluk oranlarını etkilediği görülmüştür. Elde edilen sonuçlar, bu çalışmada sunulan yöntemin kentsel ve kırsal alanlarda çok yüksek çözünürlüklü görüntülerden ağaçların otomatik olarak tespitine imkan sağladığını göstermektedir.