SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Fotogrametri Dergisi / 2026 / Volume: 2 Issue: 1

PPK GNSS Sistemine Sahip İnsansız Hava Araçları İle Elde Edilen Fotogrametrik Ürünlerin Doğruluğunun Farklı Yaklaşımlarla İrdelenmesi

Tarık Türk(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2671-7590
Taylan Öcalan(YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0861-013X
Pages
22–28
Publication Date
2020-06-01
DOI
—
🏛️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 kapsamda gerçekleştirilen bu çalışma geomatik, hassas tarım ve ormancılık gibi alanlarda çalışmanın amacına uygun olarak istenen yüksek doğruluklu fotogrametrik ürünlerin elde edilmesinde, seçenek olarak YKN kullanılmadan PPK donanımlı İHA’nın etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde, İnsansız Hava Aracı (İHA) fotogrametrisi ile Yer Kontrol Noktası (YKN) kullanılarak yüksek doğrulukla orto-görüntü, nokta bulutu ve Sayısal Yüzey Modeli (SYM) gibi ürünler üretilebilmektedir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Yerleşkesi sınırları içerisine 9 adet YKN tesis edilip işaretlendikten sonra, PPK donanımlı İHA ile fotogrametrik amaçlı uçuş gerçekleştirilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Bu kapsamda gerçekleştirilen bu çalışma geomatik, hassas tarım ve ormancılık gibi alanlarda çalışmanın amacına uygun olarak istenen yüksek doğruluklu fotogrametrik ürünlerin elde edilmesinde, seçenek olarak YKN kullanılmadan PPK donanımlı İHA’nın etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:9 adet
⚙️Variables:İnsansız Hava Aracı · Fotogrametri · Post-Processing Kinematik

Özet

Günümüzde, İnsansız Hava Aracı (İHA) fotogrametrisi ile Yer Kontrol Noktası (YKN) kullanılarak yüksek doğrulukla orto-görüntü, nokta bulutu ve Sayısal Yüzey Modeli (SYM) gibi ürünler üretilebilmektedir. Bununla birlikte, Post Processing Kinematik (PPK)/Gerçek Zamanlı Kinematik (Real Time Kinematic-RTK) donanımlı İHA’lar yardımıyla da herhangi bir YKN’ye gereksinim duyulmadan doğrudan hassas konum belirleme ile yüksek doğruluklu orto-görüntüler, nokta bulutları ve SYM’ler üretilebilmektedir. Bu çalışmada, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Yerleşkesi sınırları içerisine 9 adet YKN tesis edilip işaretlendikten sonra, PPK donanımlı İHA ile fotogrametrik amaçlı uçuş gerçekleştirilmiştir. Uçuş sonucunda elde edilen görüntüler Pix4D fotogrametrik değerlendirme yazılımında YKN’li ve YKN’siz olmak üzere iki farklı strateji ile değerlendirilmiştir. YKN kullanılarak üretilen orto-görüntünün doğruluğu yatayda 3,6 cm, düşeyde ise 5 cm olarak elde edilmiştir. Çalışma alanındaki sabit GNSS istasyonu referans alınarak (görece kısa baz) YKN’siz yapılan değerlendirme sonucunda üretilen orto-görüntünün doğruluğu yatayda 4.5 cm, düşeyde ise 9 cm iken; SIVS isimli TUSAGA-Aktif GNSS istasyonu referans alınarak (görece uzun baz) YKN’siz yapılan değerlendirme sonucunda ise orto-görüntünün doğruluğu yatayda 9.1 cm, düşeyde 8.9 cm olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak, PPK donanımlı İHA’lar kullanılarak çalışma alanında herhangi bir YKN’ye ihtiyaç duyulmadan yüksek doğruluklu (<= 10 cm) fotogrametrik ürünler elde edilebileceği tespit edilmiştir. Bu kapsamda gerçekleştirilen bu çalışma geomatik, hassas tarım ve ormancılık gibi alanlarda çalışmanın amacına uygun olarak istenen yüksek doğruluklu fotogrametrik ürünlerin elde edilmesinde, seçenek olarak YKN kullanılmadan PPK donanımlı İHA’nın etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Türk, T., Öcalan, T. (2020). PPK GNSS Sistemine Sahip İnsansız Hava Araçları İle Elde Edilen Fotogrametrik Ürünlerin Doğruluğunun Farklı Yaklaşımlarla İrdelenmesi. Türkiye Fotogrametri Dergisi, Volume: 2 Issue: 1, 22–28. https://ajindex.com/articles/1561837

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Birdal AC. 2016. Determination of Tree Heights Using Unmanned Air Vehicles, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir.
  2. Birdal, A. C., Avdan, U., & Türk, T. (2017). Estimating tree heights with images from an unmanned aerial vehicle. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1144–1156.
  3. D’Oleire-Oltmanns S., Marzolff I., Peter KD., Ries JB. 2012. Unmanned aerial vehicle (UAV) for monitoring soil erosion in Morocco. Remote Sens. 4, 3390–3416.
  4. Eling, C, Klingbeil, L., Kuhlmann, H., 2014. Development of an RTK-GPS system for precise real- time positioning of lightweight UAVs, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52, 5.
  5. Manyoky M., Theiler P., Steudler D., Eisenbeiss H., 2011. Unmanned aerial vehicle in cadastral applications, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. XXXVIII-1/C22, 57-62.
  6. Merz T., Chapman S. 2011. Autonomous unmanned helicopter system for remote sensing missions in unknown environments. ISPRS, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inform. Sci. XXXVIII-1/C22, 277-282.
  7. Molina P., Pares M., Colomina I., Vitoria T., Silva P., Skaloud J., Kornus W., Prades R., Aguilera C., 2012. Drones to the Rescue! Unmanned aerial search missions based on thermal imaging and reliable navigation. InsideGNSS 7, 36-47
  8. Rinaudo F., Chiabrando F., Lingua A., Spanò AT., 2012. Archaeological site monitoring: UAV photogrammetry can be an answer. Internatıonal Archıves Of The Photogrammetry, Remote Sensıng and Spatial Information Scıences, XXXIX n. B5, 583-588.
  9. Rizos, C., Janssen, V., Roberts, C. ve Grinter, T., 2012. FIG Working Week 2012 “Precise Point Positioning: Is the Era of Differential GNSS Positioning Drawing to an End?”, Rome, Italy, (6-10 May 2012)
  10. Kahveci, M., Karagöz, H., Selbesoğlu, M.,O., 2011, Statik ve RTK GNSS Ölçüm ve Hesaplamalarının Karşılaştırılması, hkm Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 2011/1, Sayı 104.
  11. URL 1, 2019. RTK/PPK donanımlı İHA ve çalışma ilkesi https://www.heliguy.com/blog/2019/01/24/is-rtk-the-future-of-drone-mapping/
  12. Nagai, M., Chen, T., Shibasaki, R., Kumagai, H., Ahmed, A., 2009. UAV-borne 3-D mapping system by multisensor integration, IEEE Trans Geosci Remote Sens, 47, 701–708.
  13. Öcalan, T., 2015. GNSS Ağlarında GPS Hassas Nokta Konumlama (GPS-PPP) Tekniği Yaklaşımlı Çözümler, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi, İstanbul.
  14. Turner D, Lucieer A, Wallace L. 2014. Direct Georeferencing of Ultrahigh-Resolution UAV Imagery. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing, 52, 2738–2745.
  15. Zarco-Tejada PJ., 2012. González-Dugo V., Berni JAJ. Fluorescence, temperature and narrow-band indices acquired from a UAV platform for water stress detection using a micro-hyperspectral imager and a thermal camera, Remote Sensing of Environment, 117, 322-337.