KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi / 2015 / Cilt: 7 - Sayı: 3

Hava LiDAR Nokta Bulutunun Sayısal Yükseklik Modeli Doğruluğuna Etkisi

The Effect of Airborne LiDAR Point Cloud to the Accuracy of Digital Elevation Model

Murat UYSAL
Mustafa YILMAZ
Sayfa
15–20
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Kriging enterpolasyon yönteminin kullanıldığı SYM lere ait sonuçlar örnekleme noktalarından elde edilen karesel ortalama hata değerlerine göre incelenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Özet Veri işleme teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak harita, inşaat, maden, ziraat, mimari ve planlama gibi birçok mühendislik alanında yaygın olarak kullanılmaya başlanan Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) nin oluşturulmasında yoğun ve doğru yükseklik verisi temini konusu önem kazanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada hava LiDAR yöntemi ile temin edilen nokta bulutlarının örnekleme yoğunluğunun oluşturulan SYM lerin doğruluğu üzerindeki etkisi araştırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Kriging enterpolasyon yönteminin kullanıldığı SYM lere ait sonuçlar örnekleme noktalarından elde edilen karesel ortalama hata değerlerine göre incelenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:75 örnek
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Özet Veri işleme teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak harita, inşaat, maden, ziraat, mimari ve planlama gibi birçok mühendislik alanında yaygın olarak kullanılmaya başlanan Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) nin oluşturulmasında yoğun ve doğru yükseklik verisi temini konusu önem kazanmaktadır. GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit) ve lazer tarama teknolojilerinin entegrasyonu ile oluşturulmuş üç boyutlu veri toplama yöntemi olan LiDAR (Light Detection and Ranging) sayısal yükseklik verisi üretimi konusunda klasik yöntemlere göre öne çıkmaktadır. Bu çalışmada hava LiDAR yöntemi ile temin edilen nokta bulutlarının örnekleme yoğunluğunun oluşturulan SYM lerin doğruluğu üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Seçilen test alanında uniform metoduna göre %1, 5, 25, 50 ve 75 örnekleme yoğunluğu ile oluşturulan SYM ler hava LiDAR nokta bulutunun tamamı kullanılarak oluşturulan SYM ile karşılaştırılmıştır. Kriging enterpolasyon yönteminin kullanıldığı SYM lere ait sonuçlar örnekleme noktalarından elde edilen karesel ortalama hata değerlerine göre incelenmiştir.

Abstract

Abstract Intense and accurate data supplying come into prominence for the creation of Digital Elevation Model (DEM) that has been used in diverse fields of engineering including geomatics, construction, mining, agriculture, architecture and planning in parallel with the developments in data processing technologies. LiDAR (Light Detection and Ranging) formed by the integration of GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit) and laser scanning technologies stands out in the digital elevation data production according to the conventional methods. In this study, the effect of airborne LiDAR point cloud sampling density to the accuracy of DEMS is investigated. DEMs with 1%, 5, 25, 50 and 75 sampling density constituted by the uniform method are compared with the DEM constituted with all airborne LiDAR point cloud over a selected test area. The results of DEMS interpolated by Kriging are evaluated in terms of root mean square error of sampling points.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

UYSAL, M., YILMAZ, M. (2022). Hava LiDAR Nokta Bulutunun Sayısal Yükseklik Modeli Doğruluğuna Etkisi. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 3, 15–20. https://ajindex.com/articles/533988

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Yanalak, M., (2002). Sayısal Arazi Modellerinde Yükseklik Enterpolasyonu, Harita Dergisi, 128, 44-58
  2. Kienzle, S., (2004). The effect of DEM raster resolution on first order, second order and compound terrain derivatives, Transactions in GIS, 8 (1), 83-111
  3. Liu, X., Zhang, Z., Peterson, J. ve Chandra, S., (2007). The Effect of LiDAR Data Density on DEM Accuracy, MODSIM07 International Congress on Modelling and Simulation, Christchurch, New Zealand
  4. Tunalıoğlu, N. ve Soycan, M., (2011). Geçki Planlama Çalışmaları İçin Hava Lidar Verisine Dayalı Sayısal Arazi Modelleme ve Doğruluk Analizi, TMMOB HKMO 13. Türkiye Harita Bilimsel Kurultayı, Ankara
  5. Petzold, B., Reiss, P. ve Stossel, W., (1999). Laser scanning-surveying and mapping agencies are using a new technique for the derivation of digital terrain models. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, 95-104
  6. Meng, X., Currit, N. ve Zhao, K., (2010). Ground filtering algorithms for airborne LiDAR data: A review of critical issues. Remote Sensing, 2 (3), 833-860
  7. Liu, X., (2008). Airborne LiDAR for DTM generation: Some critical issues. Progress in Physical Geography, 32 (1), 31-49
  8. URL 1.
  9. URL 2.
  10. Lee, K.H., Woo, H. ve Suk, T., (2001). Point Data Reduction Using 3D Grids, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 18 (3), 201-210
  11. Boogaart, K.G. ve Schaeben, H., (2002). Kriging of regionalized directions, axes and orientations I: Directions and axes. Mathematical Geology, 34 (5), 479-503
  12. Yılmaz, M. ve Güllü. M., (2014). A comparative study for the estimation of geodetic point velocity by artificial neural networks, Journal of Earth System Science, 123 (4), 791-808
  13. Erdoğan, S., (2010). Modelling the spatial distribution of DEM error with geographically weighted regression: An experimental study. Computers and Geosciences, 36, 34-43
  14. Aguilar, F.J., Agüera, F., Aguilar, M.A. ve Carvaj, F., (2005). Effects of Terrain Morphology, Sampling Density, and Interpolation Methods on Grid DEM Accuracy. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 71 (7), 805-816.