Çizge kesme yöntemi ile lidar ve çok bantlı görüntüler üzerinde bina bulma

Abstract

Günümüz dünyasında binaların yeryüzüne dağılımının tespiti uzaktan algılama uzmanlarının yoğun çalıştığı bir alandır. Çünkü bina dağılımı sosyal, ekonomik ve askeri açıdan önem arzetmektedir. Dolasıyla bina dağılımının hava fotoğraflarından otomatik tespit edilmesi son 25 yılda birçok bilim insanının uğraştığı bir alan olmaktadır. Bu alana olan ilginin artmasında yüksek çözünürlüklü, maliyeti düşük görüntülerin hızlı bir şekilde elde edilmesinin önemli bir etkisi vardır. Bu alanda yapılan çalışmaların artmasına neden olan diğer bir etmen ise yüksek çözünürlüklü LİDAR verisinin yaygınlaşmasıdır. LİDAR yükseklik verisi sayesinde araziye ait olmayan ve çevresine göre yüksekte kalan nesnelere ait piksel grupları kolayca elde edilebilmektedir. Bu çalışmada LİDAR verisi kullanılarak bina tespiti için yeni yöntemler geliştirilmiştir. Bina bulma algoritması için başlangıç noktaları morfolojik işlemler ile elde edilmiştir. Bu piksel gruplarını kullanarak hesaplanan geodezik mesafesi ile bina olabilecek alanların bilgisini içeren bir harita elde edilmektedir. Bu harita kullanılarak çizge kesme sınıflandırma yöntemi ile bina olan ve olmayan yerler elde edilmiştir. Uygulanan yöntem yardımı ile tespit edilen bina performans sonuçlarının günümüzde uygulanan diğer bina bulma yöntemlerine göre daha başarılı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir.

In today's world, determining the boundaries of buildings on earth is a field where remote sensing specialists work extensively because of social, economic and military significance. The automatic detection of the distribution of land and buildings from aerial photographs has become a field that has been challenged by many scientists in the last 25 years. The increase in interest in this area is due to abilities of achieving high resolution, low cost images quickly. Another factor that leads to increased work on this area is the widespread use of high-resolution LIDAR data. Due to the LIDAR height data, pixel groups belonging to objects other than land can easily be obtained due to the elevation information. In this study, new methods for building boundary detection are developed using Lidar data. The seed points for the building detection algorithm are obtained by morphological operations. By using these pixel groups, a map is obtained that contains the computed geodesic distance and the areas that are candidates for buildings. By using this map, classification of buildings and non-building areas are obtained by using the graph-cut method. It has been experimentally demonstrated that the performance of the proposed method is more successful than the other building methods applied today.