Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖnerilen yaklaşım ile otomatik olarak çıkarılan binalar referans verilerle karşılaştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kent yönetiminde, kontrol ve karar verme süreçlerinde yapılaşmanın izlenmesi ve mevcut durum tespiti ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Özellikle deprem kuşağında yer alan ülkemizde, kaçak yapılaşmanın önlenmesi ve yapı denetimi gibi hususlar binaların klasik ölçme yöntemleri ve fotogrametrik üretim süreçlerine gerek duyulmadan otomatik bina çıkarımının önemini artırmaktadır. Son yıllarda yapılan araştırmalar, kentsel alanlarda insan yapımı objelerin özellikle binaların ve yolların otomatik çıkarımı üzerine yoğunlaşmıştır. Yapılan araştırmalar çoğunlukla klasik yöntemler ile elde edilen hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri kullanılarak yapılmıştır. Yeni ve aktif bir algılama sistemi olan LiDAR, yeryüzeyi ve üzerindeki objelere ilişkin binlerce nokta üretebilmekte ve otomatik bina çıkarımına yeni imkanlar sunmaktadır. Bu çalışmada, LiDAR ve sayısal hava fotoğrafları verileri ile otomatik bina çıkarımı olanakları araştırılmıştır. Bu amaçla nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemi ile farklı segmentasyon yöntemleri ve bulanık mantığa dayalı sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Bina çıkarımı sonuçlarını iyileştirmek amacıyla mevcut veriler kullanılarak Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi NDVI , Hough dönüşümü ve Eğim analizi yöntemleri ile görüntüler MATLAB 7.0 programlama dili kullanılarak hazırlanan uygulama yazılımları ile üretilmiştir. Otomatik bina çıkarımı, Definiens e-Cognition Developer 8.64 ortamında kural setleri ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım ile otomatik olarak çıkarılan binalar referans verilerle karşılaştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır.
Abstract
The monitoring of the construction activities and current situation needs increasing day by day for urban management in control and decision-making process. The automatic extraction of the building is become more important in our country which is on thee arthquake zone, for prevention of illegal construction and building inspection issues without the need for traditional measurement methods and photogrammetric production processes. The recent research activities are focused on the automatic extraction of man-made objects, especially buildings and roads. These research studies have been made using the aerial photographs and satellite images which is acquired by classical method. The new and active sensor system LiDAR, can produce thousands of points belonging to earth surface and serve new possibilities for building extraction. In this study, the automatic building extraction possibilities were investigated with LiDAR data and digital aerial photographs. For this purpose, different segmentation and fuzzy-logic classification methods have been used based on the object-based classification method. The images are produced using NDVI, Hough transform and slope analysis methods to improve extraction results using MATLAB 7.0. The automatic building extraction is performed by the rule set which were developed under Definiens e-Cognition Developer 8.64 program. The accuracy assessment of automatic extracted buildings with suggested approach has been performed by comparing the extracted buildings with the reference data.