PIX4Dsurvey: Otomatik Nokta Bulutu Sınıflandırma
Gelişen dünyada her geçen gün artan insan nüfusunun ihtiyaçlarını karşılayabilmek için enerji, ulaşım, sanayi, turizm, gayrimenkul benzeri birçok alanda yatırımlar gerçekleştirilmektedir. Bu yatırımların yüksek çoğunluğu mühendislik projelerinden oluşmaktadır. Etkili ve faydalı bir mühendislik projesinin en kritik aşamalarından birisi de planlama aşamasıdır. Bu aşamada süreci etkileyen tüm unsurlar ve maliyetler göz önünde bulundurularak projenin nerede yapılması gerektiğine dair fizibilite çalışmaları yapılmaktadır. Karar aşamasından sonra belirlenen proje alanında gerek yersel gerek havadan çeşitli yöntemler ile ölçümler ve etüt çalışmaları gerçekleştirilir. Bu ölçümlerin temel amacı proje alanındaki yeryüzü yapısını yani topoğrafyayı tanıyabilmek ve üretim faaliyetlerini doğru yönetebilmektir.
Görsel 1: Sayısal Arazi Modeli (DTM)
Topoğrafyanın temsil edildiğini düşününce akla direkt Sayısal Arazi Modeli (DTM) geliyor. Sayısal Arazi Modeli veya DTM (Digital Terrain Model) yeryüzünün modelini oluşturmak için yüzeye ait konum ve yükseklik bilgilerinden faydalanarak hesaplanan matematiksel bir yüzeydir. Bu yüzey bitki örtüsü, ağaç, araç, bina gibi doğal ve beşeri unsurları içermezken sadece çıplak arazi yüzeyi ve arazinin morfolojik yapısını gösteren şev, vadi, dere gibi detaylardan oluşmaktadır.
PIX4Dsurvey ’de bu kapsamda gelişmiş Sayısal Arazi Modeli üretimi için oldukça faydalı “Terrain Filter” arazi filtreleme özelliği bulunmaktadır. Arazi filtreleme özelliğini detaylı incelememiz gerekirse; çalışma gerçekleştirdiğimiz nokta bulutu ve arazi özelliklerini iyi tespit edip, gerekli ayarlar ile sınıflandırma yapılarak “terrain” arazi ve “non terrain” arazi olmayan noktalar hassas bir şekilde sınıflandırılmaktadır ve nokta arazi sınıflandırması yapıldıktan sonrasında Sayısal Arazi Modeli kolaylıkla elde edilebilmektedir. Şimdi bu özelliği örnek bir veri üzerinde deneyelim.
Görsel 2: Nokta Bulutu
Yukarıdaki nokta bulutunda görüldüğü üzere ağaç, bina, araçlar ve benzeri birçok yapı bulunmakta. PIX4Dsurvey’in arazi filtreleme özelliği ile topoğrafya ve diğer tüm noktaları kolayca birbirinden ayıracağız.
Görsel 3: Arazi Filtreleme Seçenekleri
Görselde yer aldığı üzere bu aşama temel olarak 3 farklı ayar yapılandırması gerekmekte. Öncelikle hangi nokta bulutunu sınıflandırmak istediğimizi seçiyoruz. Sınıflandırma seçeneklerinden ilkinde ise “Sample Distance” (Örnekleme Mesafesi) yer alıyor. Örnekleme mesafesi 0.5m ile 5m arasında değişkenlik gösterebilirken, “Flat” (Düz) ve “Irregular” (Düzensiz) arazi yapısına bağlı olarak seçim yapılması gerektiği anlaşılıyor. Örnekleme mesafesi algoritma için bir yükseklik araştırmasında kullanılacak bir grid boyutu belirliyor ve engebeli arazilerde daha küçük örnekleme mesafesi ile çalışılması öneriliyor. İkinci sırada “Rigidity” (Burkulma) ayarı bulunuyor. Burkulma arazi yapısı düşünüldüğünde, yükseklik değişim sıklığı olarak da değerlendirilebilir. Son olarak “Above ground threshold” (Yer Üstü Eşik Değeri) belirlendikten sonra sınıflandırma işlemi gerçekleştirilebilmekte. Bu eşik değeri analiz edilmek istenen unsurlara bağlı olarak kullanıcı tarafından tanımlanabilen bir değişken olarak düşünülebilir. Örneğin, 5 cm olarak düzenlendiğinde topoğrafya üzerinde 5cm bir tümsek ya da çukur olabilir. Fakat 5cm’den fazla ani bir yükseklik değişimi tespit edilirse, o bölgedeki noktalar topoğrafyadan ayrıştırılacaktır.
Görsel 4: Sınıflandırma Öncesi Nokta Bulutu
Görsel 5: Sınıflandırma Sonrası Elde Edilen Arazi Nokta Bulutu
Görsel 6: Sınıflandırma Sonrası Elde Edilen Arazi Nokta Bulutu Renkli Görünüm
Görsel 7: Sınıflandırma Sonrası Elde Edilen Arazi Olmayan Nokta Bulutu
Görsel 8: Sınıflandırma Sonrası Elde Edilen Arazi Olmayan Nokta Bulutu Renkli Görünüm
Aynı projede PIX4Dsurvey ’in tüm özelliklerini incelemeye devam edeceğiz. Nokta bulutunu sınıflandırdık. Acaba sonrasında Sayısal Arazi Modeli’ni nasıl üreteceğiz? Serinin devamında görüşmek üzere. Herkese sağlıklı günler dilerim.
Yiğit YÜKSEL- Geomatik Mühendisi
PIX4Dsurvey ’i satın almak için buraya tıklayabilirsiniz.
