AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBu çalışmanın sonucunda doğruluk analizi ve görüntü objelerinin ontoloji ile entegrasyonu yapılmıştır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Kent yönetiminde, yaşam alanlarına ait problemlerin çözümü, sağlıklı ve sürdürülebilir kentlerin oluşturulması, akıllı şehirlerin altyapısının kurulması gibi amaçlar için mekânsal bilgi içeren verilerden yararlanılmaktadır. Bu sebeple mekansal verilerin toplanması, işlenmesi, değerlendirilmesi ve bilgiye dönüştürülmesi kent yöneticilerinin hızlı ve doğru kararların verilebilmesi için önem arz etmektedir. Son yıllarda, mekansal verilerin değerlendirilmesi çalışmalarında, obje çıkarım tekniklerinin geliştirilmesi ve optimize edilmesi için farklı yöntem ve algoritmalar geliştirilmiştir. Ancak bu çalışmalarda kullanılan mekansal veriler, çoğunlukla farklı veri kaynaklarından elde edilmesi sebebiyle farklı teknik özelliklere (geometrik, radyometrik, zamansal çözünürlük, vb.) sahip veriler olduğundan, mekansal semantik kavramı özelinde heterojen bir yapı göstermektedir. Bu heterojen yapı uzman bilgisinin kavramsallaştırılması, birlikte çalışabilirlik ve yeniden kullanılabilirlik konularında problemler oluşturmaktadır. Ontoloji, uzman bilgisinin kavramsallaştırılarak semantik olarak tam açıklanmış ve birbirleri ile bağlı bir yapı sunması sebebi ile obje çıkarımı çalışmalarında heterojenlikten kaynaklanan sorunların giderilmesinde güncel araştırma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada, Kırklareli ili, Evrencik bölgesine ait LiDAR sistem verileri kullanılarak ontoloji destekli obje çıkarımı hedeflenmiştir. Bu amaç doğrultusunda obje tabanlı görüntü analiz yöntemi, bulanık mantık ile sınıflandırma kullanılarak obje çıkarımı yapılmış ve kavramsal sınıf tanımları, obje ve veri ilişkileri, kurallar ve aksiyomlar tanımlanarak semantik altyapı modeli kurulmuştur. Bu çalışmanın sonucunda doğruluk analizi ve görüntü objelerinin ontoloji ile entegrasyonu yapılmıştır.