SavedAdd your journal

Journals / Geomatik / 2026 / Cilt: 11 Sayı: 2

İHA ve Mobil LiDAR Nokta Bulutları Entegrasyonu ile 3B Mağara Et Kalınlığı Modellemesi İçin Yenilikçi Bir Çerçeve

Emirhan Özdemir(IĞDIR TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0001-8306-834X
Kasım Erdal0000-0001-6024-7361
Rüştü Çallı(IĞDIR ÜNİVERSİTESİ, IĞDIR TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0003-4508-3316
Journal
Geomatik
Pages
418–430
Publication Date
2026-04-29
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu çalışma, entegre İHA ve mobil LiDAR nokta bulutu verilerinin yeraltı yapılarının yapısal güvenlik değerlendirmesinde güvenilir ve etkin bir yaklaşım sunduğunu göstermektedir..

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Yeraltı mağaralarında yapısal güvenliğin değerlendirilmesi için mağara et kalınlığının doğru ve güvenilir bir biçimde belirlenmesi kritik öneme sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Dağın dış yüzeyini temsil eden İHA nokta bulutu 1169450 noktadan, mağara iç yüzeyini temsil eden LiDAR nokta bulutu ise seyreltilmiş 6100 noktadan oluşmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışma, entegre İHA ve mobil LiDAR nokta bulutu verilerinin yeraltı yapılarının yapısal güvenlik değerlendirmesinde güvenilir ve etkin bir yaklaşım sunduğunu göstermektedir..
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İnsansız Hava Aracı (İHA) · Mobil LiDAR · Nokta Bulutu Entegrasyonu

Özet

Yeraltı mağaralarında yapısal güvenliğin değerlendirilmesi için mağara et kalınlığının doğru ve güvenilir bir biçimde belirlenmesi kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, Iğdır iline bağlı Tuzluca ilçesinde yer alan kapalı bir tuz mağarasının et kalınlığı, insansız hava aracı (İHA) fotogrametrisi ve yersel LiDAR taraması ile elde edilen nokta bulutlarının entegrasyonu yoluyla modellenmiştir. Dağın dış yüzeyini temsil eden İHA nokta bulutu 1169450 noktadan, mağara iç yüzeyini temsil eden LiDAR nokta bulutu ise seyreltilmiş 6100 noktadan oluşmaktadır. Et kalınlığı hesabında, her LiDAR noktası için iki boyutlu KD-Tree algoritması kullanılarak en yakın İHA noktası belirlenmiş ve iki yüzey arasındaki düşey mesafe kalınlık değeri olarak tanımlanmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda minimum kalınlık 0,91 m, maksimum kalınlık 67,33 m, ortalama kalınlık 43,74 m ve standart sapma 13,72 m olarak elde edilmiştir. Belirlenen eşik değerlerine göre noktaların %96,5'i güvenli (>15 m), %3,4'ü dikkat gerektiren (5–15 m) ve %0,1'i kritik (<5 m) bölgede yer almaktadır. Elde edilen sonuçlar güvenlik sınıflandırma haritası, kontur haritası, kesit profilleri ve istatistiksel analizlerle desteklenmiştir. Bu çalışma, entegre İHA ve mobil LiDAR nokta bulutu verilerinin yeraltı yapılarının yapısal güvenlik değerlendirmesinde güvenilir ve etkin bir yaklaşım sunduğunu göstermektedir..

🔖

Cite This Article

Özdemir, E., Erdal, K., Çallı, R. (2026). İHA ve Mobil LiDAR Nokta Bulutları Entegrasyonu ile 3B Mağara Et Kalınlığı Modellemesi İçin Yenilikçi Bir Çerçeve. Geomatik, Cilt: 11 Sayı: 2, 418–430. https://doi.org/10.29128/geomatik.1932014

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (34)

  1. Şimşek, O. (2020). Nahcivan duzdağin sağlik turizm potansiyeli. Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,(25), 21-38. https://doi.org/10.9775/kausbed.2020.002
  2. Roncat, A., Dublyansky, Y., Spötl, C., & Dorninger, P. (2011). Full-3D surveying of caves: a case study of Märchenhöhle (Austria). Proceedings of the International Association for Mathematical Geosciences (IAMG 2011). https://doi.org/10.5242/iamg.2011.0074
  3. Aydan, Ö., & Ulusay, R. (2013). Geomechanical evaluation of Derinkuyu antique underground city and its implications in geoengineering. Rock mechanics and rock engineering, 46(4), 731-754. https://doi.org/10.1007/s00603-012-0301-7
  4. Güllü, M., Solmaz, M., Baybura, T., & Turgut, B. (2018). Tehlikeli Kaya Bloklarının Düşürülmesi ve Metrajlarının Lazer Tarayıcı ile Hesaplanması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 18(1), 276-284. 1 https://doi.org/0.5578/fmbd.66782
  5. Scaioni, M., & Forlani, G. (2003). Independent model triangulation of terrestrial laser scanner data. International archives of photogrammetry remote sensing and spatial information sciences, 34(5/W12), 308-313.
  6. Alyilmaz, C., Yakar, M., & Yilmaz, H. M. (2010). Drawing of petroglyphs in Mongolia by close range photogrammetry. Scientific Research and Essays, 5(11), 1216-1222.
  7. Yakar, M., Yıldız, F., Uray, F., & Metin, A. (2010) Photogrammetric Measurement of The Meke Lake and Its Environment with Kite Photographs to Monitoring of Water Level to Climate Change. In ISPRS Commission V Mid-Term Symposium (pp. 613-616. https://doi.org/10.29128/geomatik.1806941
  8. Özdemir, E., Erdal, K., Veziroğlu, F., & Ateş, S. S. (2022). Tuz mağaralarında sırt çantası lidar sisteminin 3b model üretiminde kullanılması; Tuzluca, Iğdır örneği. Turkish Journal of Remote Sensing, 4(1), 36-42. https://doi.org/10.51489/tuzal.1112140
  9. Alyilmaz, C., Alyilmaz, S., & Yakar, M. (2010). Measurement of petroglyhps (rock of arts) of Qobustan with close range photogrammetry. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38(Part 5), 29-32.
  10. Keleş, M. D., & Aydın, C. C. (2020). Mobil lidar verisi İle kent Ölçeğinde cadde bazlı envanter Çalışması ve coğrafi sistemleri entegrasyonu-Ankara Örneği. Geomatik, 5(3), 193-200. https://doi.org/10.29128/geomatik.643569
  11. Başaran, A., & İlçi, V. (2025). Accuracy Evaluation of LiDAR-SLAM Based 2-Dimensional Modelling for Indoor Environment: A Case Study. International Journal of Engineering and Geosciences, 10(1), 74-83. https://doi.org/10.26833/ijeg.1519533
  12. Yaman, A., & Yılmaz, H. M. (2017). The effect of object surface colors on terrestrial laser scanners. International Journal of Engineering and Geosciences, 2(2), 68-74. https://doi.org/10.26833/ijeg.296835
  13. Avdan, U., Pekkan, E., & Çömert, R. (2013). Mağara ölçümlerinde yersel lazer tarayıcıların kullanılması (Tozman mağarası örneği). Harita teknolojileri elektronik dergisi, 5(2), 16-28.
  14. Karasaka, L., & Beg, A. A. R. (2021). Yersel lazer tarama yöntemi ile farklı geometrik yapıdaki özelliklerin modellenmesi. Geomatik, 6(1), 54-60. https://doi.org/10.29128/geomatik.664728
  15. Di Stefano, F., Chiappini, S., Gorreja, A., Balestra, M., & Pierdicca, R. (2021). Mobile 3D scan LiDAR: A literature review. Geomatics, natural hazards and risk, 12(1), 2387-2429. https://doi.org/10.1080/19475705.2021.1964617
  16. Lagüela, S., Dorado, I., Gesto, M., Arias, P., González-Aguilera, D., & Lorenzo, H. (2018). Behavior analysis of novel wearable indoor mapping system based on 3d-slam. Sensors, 18(3), 766. https://doi.org/10.3390/s18030766
  17. Maboudi, M., Bánhidi, D., & Gerke, M. (2017, December). Evaluation of indoor mobile mapping systems. In Proceedings of the GFaI Workshop 3D North East (pp. 125-134).
  18. Özbayrak, S., & İlçi, V. (2024). Visual-SLAM based 3-dimensional modelling of indoor environments. International Journal of Engineering and Geosciences, 9(3), 368-376. https://doi.org/10.26833/ijeg.1459216
  19. Chen, P., Shi, W., Bao, S., Wang, M., Fan, W., & Xiang, H. (2021). Low-drift odometry, mapping and ground segmentation using a backpack LiDAR system. IEEE Robotics and Automation Letters, 6(4), 7285-7292. https://doi.org/10.1109/LRA.2021.3097060
  20. Karam, S., Vosselman, G., Peter, M., Hosseinyalamdary, S., & Lehtola, V. (2019). Design, calibration, and evaluation of a backpack indoor mobile mapping system. Remote sensing, 11(8), 905. https://doi.org/10.3390/rs11080905
  21. Korumaz, A. G., Korumaz, M., Dulgerler, O. N., Karasaka, L., Yıldız, F., & Yakar, M. (2010). Evaluation of laser scanner performance in documentation of historical and architectural ruins, a case study in Konya. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38(5), 361-366.
  22. Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., & Reynolds, J. M. (2012). Structure-from-Motion’photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology, 179, 300-314. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.08.021
  23. Nex, F., & Remondino, F. (2014). UAV for 3D mapping applications: A review. Applied Geomatics, 6(1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s12518-013-0120-x
  24. Aylar, F., Gürgöze, S., Zeybek, H. İ., Uzun, A., & Şen, H. (2024). Diş Kayalıkları’nın (İmranlı, Sivas) insansız hava aracı (İHA) kullanılarak 3 boyutlu modelinin oluşturulması. Geomatik, 9(1), 69-85. https://doi.org/10.29128/geomatik.1341633
  25. Colomina, I., & Molina, P. (2014). Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review. ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 92, 79-97. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013
  26. Candan, L., & Kaçar, E. (2023). Methodology of real-time 3D point cloud mapping with UAV lidar. International Journal of Engineering and Geosciences, 8(3), 301-309. https://doi.org/10.26833/ijeg.1178260
  27. James, M. R., & Robson, S. (2012). Straightforward reconstruction of 3D surfaces and topography with a camera: Accuracy and geoscience application. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 117(F3). https://doi.org/10.1029/2011JF002289
  28. Yakar, M. & Yılmaz, H. M. (2025). The Use of Unmanned Aerial Vehicles in Cultural Heritage Documentation. International Journal of Engineering and Geosciences, 11(2), 496-509. https://doi.org/10.26833/ijeg.1801614.
  29. Yeşilova, P. G., & Yeşilova, Ç. (2019). Tuz madenlerinin (kaya tuzu) sağlık sektöründe ve turizm amaçlı kullanımı; sürkit tuz işletmesi (Tuzluca, Iğdır) ve dünyadan örnekler. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24(1), 56-63.
  30. Öztürk, M., Altay, V., Altundağ, E., & Gücel, S. (2016). Halophytic plant diversity of unique habitats in Turkey: Salt mine caves of Çankırı and Iğdır. In Halophytes for food security in dry lands (pp. 291-315). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801854-5.00018-2
  31. Bentley, J. L. (1975). Multidimensional binary search trees used for associative searching. Communications of the ACM, 18(9), 509–517. https://doi.org/10.1145/361002.36100
  32. Zhang, C., Chen, J., Li, P., Han, S., & Xu, J. (2024). Integrated high-precision real scene 3D modeling of karst cave landscape based on laser scanning and photogrammetry. Scientific Reports, 14(1), 20485. https://doi.org/10.1038/s41598-024-71113-y
  33. Dewez, T. J., Yart, S., Thuon, Y., Pannet, P., & Plat, E. (2017). Towards cavity‐collapse hazard maps with Zeb‐Revo handheld laser scanner point clouds. The Photogrammetric Record, 32(160), 354-376. https://doi.org/10.1111/phor.12223
  34. Wróblewski, A., Wodecki, J., Trybała, P., & Zimroz, R. (2022). A method for large underground structures geometry evaluation based on multivariate parameterization and multidimensional analysis of point cloud data. Energies, 15(17), 6302. https://doi.org/10.3390/en15176302