ArticlePDF Available

İnsansız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa Etkisinin Araştırılması

Authors:

Abstract

İnsansız Hava Araçları (İHA) otomatik veya yarı otomatik uçuş prensibine sahip başlangıçta askeri amaçlar için kullanılan motorlu veya motorsuz hava araçlarıdır. Son yıllarda meydana gelen gelişmelerle birlikte İHA’lar, afet yönetimi ve planlama, ormancılık, fotogrametrik değerlendirme, yol ve nehir gözlemleri, arazilerin üç boyutlu (3B) modellerinin üretilmesi gibi birçok ticari ve akademik çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA’lara digital kameralarının entegre edilmesi yüksek çözünürlükte görüntülerin elde edilmesini sağlamıştır. Bu görüntülerin değerlendirilmesi zor ve zaman alıcı olmasına rağmen dijital fotogrametri ile birlikte bu sorun ortadan kalkmakta ve objenin veya arazinin 3 boyutlu(3B) yoğun nokta bulutu, sayısal yüzey modeli (SYM) ve ortogörüntüleri üretilebilmektedir. Bu çalışmada İTÜ Ayazağa Kampüsünde, 60m, 80m ve 100m yüksekliklerinde uçuşlar gerçekleştirilerek 60m ve 80m yükseklikte 90°, 100m yükseklikte 45°, 60° ve 90° kamera açıları ile yüksek çözünürlüklü sayısal görüntüler elde edilerek alanın ortogörüntüleri üretilmiştir. Daha sonra çalışma alanında jeodezik yöntemler kullanılarak önceden tesis edilmiş 5 adet yer kontrol noktası ile ortogörüntülerin doğrulukları test edilmiştir. Ayrıca, farklı yüksekliklerin ve aynı yükseklikte farklı kamera açılarından üretilen ortogörüntünün doğruluk irdelemesi gerçekleştirilmiştir.
* Sorumlu Yazar
___________________________________________________________________________________________________
Geliş Tarihi: 06.07.2017
Geomatik Dergisi
Kabul Tarihi: 07.08.2017
Journal of Geomatics
ISSN: 2564-6761
Geomatik Dergisi
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa Etkisinin
Araştırılması
Ozan Öztürk1*, Burhan Baha Bilgilioğlu1 , Mehmet Furkan Çelik1, Süleyman Sefa Bilgilioğlu2 ,
Raşit Uluğ1
1İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469 Maslak, İstanbul
((oozturk16, bilgilioğlu16, celikmeh, ulug15)@itu.edu.tr) ORCID ID 0000-0002-5979-6360, ORCID ID 0000-0001-6950-
4336, ORCID ID 0000-0001-8564-9340, ORCID ID 0000-0002-9237-2025
2 Aksaray Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 68100, Aksaray
(sefa.bilgilioglu@gmail.com) ORCID ID 0000-0002-0881-0396
Öz
İnsansız Hava Araçları (İHA) otomatik veya yarı otomatik uçuş prensibine sahip başlangıçta askeri amaçlar
için kullanılan motorlu veya motorsuz hava araçlarıdır. Son yıllarda meydana gelen gelişmelerle birlikte
İHA’lar, afet yönetimi ve planlama, ormancılık, fotogrametrik değerlendirme, yol ve nehir gözlemleri,
arazilerin üç boyutlu (3B) modellerinin üretilmesi gibi birçok ticari ve akademik çalışmalarda yaygın olarak
kullanılmaya başlanmıştır. İHA’lara digital kameralarının entegre edilmesi yüksek çözünürlükte görüntülerin
elde edilmesini sağlamıştır. Bu görüntülerin değerlendirilmesi zor ve zaman alıcı olmasına rağmen dijital
fotogrametri ile birlikte bu sorun ortadan kalkmakta ve objenin veya arazinin 3 boyutlu(3B) yoğun nokta
bulutu, sayısal yüzey modeli (SYM) ve ortogörüntüleri üretilebilmektedir. Bu çalışmada İTÜ Ayazağa
Kampüsünde, 60m, 80m ve 100m yüksekliklerinde uçuşlar gerçekleştirilerek 60m ve 80m yükseklikte 90°,
100m yükseklikte 45°, 60° ve 90° kamera açıları ile yüksek çözünürlüklü sayısal görüntüler elde edilerek
alanın ortogörüntüleri üretilmiştir. Daha sonra çalışma alanında jeodezik yöntemler kullanılarak önceden tesis
edilmiş 5 adet yer kontrol noktası ile ortogörüntülerin doğrulukları test edilmiştir. Ayrıca, farklı yüksekliklerin
ve aynı yükseklikte farklı kamera açılarından üretilen ortogörüntünün doğruluk irdelemesi gerçekleştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler: İnsansız Hava Aracı (İHA), OrtoGörüntü, Eğik Fotogrametri, Dijital Fotogrametri
The Investigation of The Height and The Camera Angle in The
Production of Orthoimage with Images of Unmanned Aerial
Vehicle (UAV)
Abstract
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are motorized or non-motorized aerial vehicle with an automatic or semi-
automatic flight principle. Firstly, UAV’s were used for military purposes. Along with the developments in
recent years, UAV’s have been widely used in many commercial and scientific studies such as disaster
management and planning, forestry, photogrammetric assessment, road and river observations and the
production of 3D models of land or object. High-resolution images can be obtained with the integration of
digital cameras into UAV’s. Although image processing is difficult and time-consuming, digital
photogrammetry alleviates this problem and can produce 3D dense point cloud, Digital Surface Model (DSM)
and orthoimages. In this study, ortoimage was obtained from high resolution digital images which taken using
90° camera angles at 60 and 80-meter altitude and 45°, 60° and 90° camera angles at 100-meter altitude in
Istanbul Technical University Ayazağa campus. Subsequently, using geodetic methods, accuracy of ortoimages
were tested via 5 ground control points which established before study. Also, effect of different altitude and
camera angles at same altitude on accuracy of ortoimages were invastigated.
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
136
Keywords: Unmanned Aerial Vehicle (UAV), Orthophoto İmage, Oblique Photogrammetry, Digital
Photogrammetry
1. GİRİŞ
Son llarda, dijital fotogrametri
çalışmalarında dijital kameraların entegre
edildiği İHA’lar tarafından elde edilen
görüntülerden üretilen verilerin kullanımı
oldukça yaygınlaşmıştır. İHA’lar hız, maliyet,
doğruluk gibi sağladıkları birçok avantajlardan
dolayı farklı çalışma gruplarında yaygın bir
şekilde kullanılmaya başlanmıştır. İHA
yardımıyla gerçekleştirilen çalışmalar yersel
fotogrametrideki hassasiyete yaklaşmakta ve
çalışmaları kısa sürede tamamlayabilmesi
açısından birçok farklı alanda uygulanma
olanağı bulmaktadır (Eisenbeis, 2009).
Niethammer vd., (2010), yüksek çözünürlüklü
heyelan görüntülerinin elde edilmesi ve
heyelanların izlenmesi, Wing vd., (2014),
orman alanlarda yüzeylerin çıkarılması, Döner
vd., (2014), İHA görüntülerinin haritalama
çalışmalarında kullanılması, Mases vd.,
(2015), İHA’ların geniş ölçekli afet
çalışmalarında iletişim sağlaması, Akgül vd.,
(2016), yüksek hassasiyetli sayısal yükseklik
modeli üretilmesi ve ormancılık alanlarında
kullanılması çalışmaları gerçekleştirilmiştir.
İHA’lar, klasik hava fotogrametrisinde
kullanılan uçakların tersine objeye yakın ve
düşük yüksekliklerde uçuş imkânı
sunmaktadır. Ulaşımın zor olduğu ve insanlı
hava araçlarının kullanılamayacağı bazı
durumlarda İHA’lar alternatif bir yöntem
olarak önerilmektedir. Ayrıca, küçük çaplı
klasik hava fotogrametrisi uygulamalarında
karşılaşılan yüksek orandaki veri hacmi ve
maliyete karşılık İHA’ların kullanılmasıyla
büyük oranda ekonomi sağlanabilmektedir.
İHA görüntüleri yüksek çözünürlüklü sayısal
yükseklik modeli oluşturma ve objelerin 3
boyutlu modellenmesi çalışmalarında
kullanılabilmektedir.
Fotogrametrik işlemler yapılarak görüntülerin
yeniden düzenlenmesiyle birlikte
ortogörüntüler üretilebilmekte, bu görüntüler
üzerinden çizim ve görüntü yorumlama
işlemleri gerçekleştirilebilmektedir. Bu
çalışma kapsamında hem farklı yüksekliklerin,
hem de ay yükseklikte farklı kamera açıları
kullanılarak elde edilen görüntüler yardımıyla
üretilen ortogörüntülerin nokta konum
doğruluğu irdelenmiştir.
2. YÖNTEM
İHA’lardan elde edilen görüntüler klasik
fotogrametrik yazılımlar veya bilgisayar
destekli görüntü işleme teknikleri ile
değerlendirilebilir. Bu yöntemlerin
fotogrametik temelinin aynı olmasına karşı
bilgisayar destekli görüntü işleme
tekniklerinde farklı algoritmalar kullanılması,
verilerin değerlendirilmesinde yeni bir bakış
açısının ortaya çıkmasına neden olmuştur.
İHA yardımıyla elde edilen yüksek
çözünürlüklü görüntülerin
değerlendirilmesinin klasik fotogrametrik
yaklaşımlı yazılımlar kullanılarak
gerçekleştirilmesi oldukça zor ve zaman alıcı
bir iştir. Bu amaçla, yoğun veri kümelerinin
işlenmesi için bilgisayarlı görme (computer
vision) teknikleri İHA görüntülerinin
değerlendirilmesinde yaygın olarak
kullanılmaya başlanmıştır. Bilgisayarlı görme
teknolojilerinin sağladıkları yüksek hız ve
doğruluğun yanı sıra getirdikleri minimum
operatör katkısı, ana ve zor aşama olan ortak
alanların belirlenip stereo modelin
oluşturulması için gereken ve operatörün
görsel aktivitelerine dayanan elle yapılan
işlemler yarı otomatik veya otomatik hale
getirilmektedir (Yaşayan, 2011).
Bu yöntemle, stereo görüntülerdeki renk, ton,
ölçek değişimleri ya da görüntülerdeki tekrarlı
yapı özelliği gösteren çim alanları, ağaçlık
alanlar, ormanlık alanlar ve kentsel alanlarda
da görüntü eşleme işlemi başarı ile
gerçekleştirilebilmektedir (Haala, 2013).
Bilgisayarlı görme uygulamalarında
görüntülerdeki bağlantı noktalarının
çıkarılmasında nesne tanıma algoritmalarına
sıklıkla yer verilir. Nesne tanıma, medikal
görüntü işlemede tanı koyma, savunma
sanayinde, güvenlik veya hedef tanıma gibi
amaçlarla birçok farklı alanda kullanılmaktadır
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
137
(Jain, 1989; Zhou vd., 2009). Kullanılacak
nesne tanıma yöntemini, kullanım amacı
belirleyecektir. Nesne tanıma görünüş tabanlı
veya öznitelik tabanlı olarak yapılabilmektedir.
Öznitelik tabanlı nesne tanıma yöntemleri ise,
nesnenin global veya bölgesel özniteliklerinin
kullanımına göre kendi içinde ayrılır (Ma, Y.
vd., 2004). Değişken koşulların varlığı ve en
önemli zorlayıcı faktör olan nesnenin başka
nesneler tarafından engellenmiş olma durumu
sebepleriyle, bölgesel özniteliklerden
faydalanarak tanıma işlemi gerçekleştirilmeye
çalışılmıştır. Böylece nesneler bütününden
bağımsız olarak aranabilir olmuştur (Çetin,
2011).
Lowe ve arkadaşlarının 2004 yılında ortaya
koydukları algoritma, nesnelerin bölgesel
özniteliklerinin ölçekten bağımsız olarak
çıkarılmasında kullanılan bir yöntem olarak
ortaya konulmuştur. Çıkarılan bu öznitelikler
nesnenin ölçeği ve yöneliminden bağımsız
olduğundan gerçek görüntülerde farklı
açılardan görünen nesne veya ortamları
eşleştirme amacıyla kullanılabilir.
Görüntü eşleme işlemi sonrasında, görüntü
alımında kullanılan kameranın ve dış
yöneltme elemanları kullanılarak eşlenen
pikselin 3B koordinatları hesaplanmaktadır.
Buradaki temel sorun problemin karmaşık
olması, eşleme işleminin başarısının birçok
faktöre bağlı olmasıdır. Yaşanan sorunların
çözümü için gerek fotogrametri gerekse
bilgisayarlı görme (computer vision) alanında
birçok yöntem önerilmiştir. Bu kapsamda
kullanılan en bilinen yaklaşım SGM (Semi
Global Matching)’dir. Yoğun görüntü eşleme
algoritmaları kullanılarak yoğun nokta bulutu
üretilmekte, üretilen sayısal yüzey modelinin
sıklığı stereo görüntülerin yer örnekleme
aralığına (YÖA/GSD) eşit olabilmektedir
(Yastıklı, 2012).
Oluşturulan SYM üzerinden ortogörüntüler
üretilebilmesi için görüntülere
ortorektifikasyon işleminin gerçekleştirilmesi
gerekmektedir. Ortorektifikasyon işlemi
gerçekleştirilerek görüntü verisi doğru mesafe,
pozisyon, açı, alan ölçümü yapmak
mümkündür (Düzgün, 2010).
Günümüzde, geliştirilen ticari amaçlı
yazılımlar yöneltme ve dış yöneltme
aşamalarını gerçekleştirme için kendilerine
özgü algoritmalara sahiptir ve böylece İHA
görüntüleri büyük bir başarı ile geometrik
olarak düzeltilerek yöneltilmektedir (Bhandari,
2015). Bilgisayar görme tabanlı yazılımlar
kullanılarak görüntülerin
değerlendirilmesindeki akışı Şekil 1’ de
gösterilmektedir.
Şekil 1: Bilgisayarlı Görme Tabanlı
Görüntülerin Değerlendirilmesi (Bhandari,
2015)
3. UYGULAMA
3.1. Çalışma Alanı
İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa
Yerleşkesinde yer alan ve yaklaşık 8 ha alana
sahip kamu konutları çalışma alanı olarak
seçilmiştir (Şekil 2).
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
138
Şekil 2. Çalışma Alanı (a. Türkiye İller
Haritası, b. İstanbul Landsat Uydu Görüntüsü,
c. İTU IKONOS Uydu Görüntüsü, d. Çalışma
Alanı (Ortogörüntü))
3.2. Yer Kontrol Noktalarının Tesisi
İHA’ya entegre edilmiş GPS/IMU alıcısı ile
dış yöneltme elemanları belirlenmiş
fotoğrafların dengelenebilmesi için çalışma
alanını kapsayacak biçimde 20 adet yer kontrol
noktası (YKN) tesis edilmiştir. YKN
fotogrametrik değerlendirme aşamasında net
görüntülenebilmesi için 50cm x 50cm
boyutlarında tasarlanmıştır (Şekil 3).
Şekil 3. Yer Kontrol Noktası
Nokta konumlarının belirlenirmesinde Büyük
Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim
Yönetmeliği (BÖHHÜY) kriterleri
incelenmiştir. Nokta seçiminde görüşün açık
olmasına, yansıtıcı etki (multipath) oluşmasına
neden olabilecek herhangi bir cisimden uzak
olmasına ve çalışma bölgesinin karakteristik
özelliklerini en iyi şekilde belirlenebileceği
homojen bir dağılım göstermesine dikkat
edilmiştir. Nokta koordinatları çift frekanslı
GNSS alıcıları kullanılarak hızlı statik ölçme
tekniği ile 30 dakika ölçme süreleri gözetilerek
belirlenmiştir. Hızlı statik ölçme yöntemi
tamsayı belirsizliğinin çözümüne olanak
sağlayan ve kısa bazların (< 20 km) 5-10 mm
+ 1ppm hassasiyeti ile belirlenebildiği ölçme
tekniğidir. Baz çözümlemeleri IGS
(International GNSS Station) noktası ISTA ve
İSKİ UKBS (İSKİ Uzaydan Konum Belirleme
Sistemi) PALA noktasına ait 1 saniyelik
gözlem verileri kullanılarak Leica Geo Office
yardımıyla belirlenmiştir. ISTA noktasının
çalışma bölgesine olan uzaklığı yaklaşık 1.5
km, PALA noktasının ise yaklaşık 7 km’dir.
Minimum uydu yükseklik açısı 150 ve
troposfer modeli olarak GMF (Global Mapping
Function) seçilerek baz çözümü
gerçekleştirilmiştir. Dengeleme sonrası nokta
konumlarının karesel ortalama hatası ± 1.1
2.4 cm olarak hesaplanmıştır. Çalışma alanına
tesis edilmiş YKN ‘lerin dağılımı şekil 4’ de
gösterilmiştir.
Şekil 4. Yer Kontol Noktaları Dağılımı
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
139
3.3. Görüntülerin Elde Edilmesi
İHA’lardan elde edilen görüntülerin
değerlendirilebilmesi için görüntülerin belirli
örtü oranıyla çekilmesi gerekmektedir. Klasik
hava fotogrametrisinde görüntüler %60 boyuna
ve %20 enine örtü oranıyla çekilmektedir.
Ancak, bilgisayarlı görme tabanlı sayısal
fotogrametrik yazılımlarda kullanılan
algoritmalar %80 boyuna ve %60 enine örtü
oranıyla daha doğru görüntü eşleştirmesi
gerçekleştirebilmektedir. Bu nedenle, çalışma
alanında yapılan tüm uçuşlar söz konusu örtü
oranı göz önünde bulundurularak
gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, çalışma alanındaki
tüm uçuşlar aynı gün içinde ve en kısa sürede
tamamlanarak güneş ışını etkisi en aza
indirilmiştir. Aynı alana ait farklı açı ve
yükseklikten çekilen ham görüntüler şekil 5’de
gösterilmiştir.
Şekil 5. Çekilen Resimler ve Özellikleri
3.4. Kullanılan Araç ve Yazılımlar
Bu çalışma kapsamında otomatik ve yarı
otomatik uçuş yeteneğine sahip DJI firmasının
ürettiği PHANTOM-4 modeli insansız hava
aracı kullanılmıştır (Şekil 6). PHANTOM 4
İHA entegre GoPro kamera ile görüntü kaydı
yapmaktadır. Kullanılan GoPro kameranın
teknik özellikleri;
Görüntü boyutu 4000*3000
1/2.3”CMOS sensör
35 mm odak uzaklığı
Piksel boyutu 6 mm * 4 mm
Şekil 6. DJI PHANTOM-4
İHA’dan elde edilen görüntülerin
değerlendirmesi AgiSoft Photoscan
yazılımında gerçekleştirilmiştir. AgiSoft
Photoscan, hem çok sayıda yüksek
çözünürlüklü görüntülerin eşlenmesi hem de
bu görüntüler kullanılarak 3 boyutlu modeller
ve ortogörüntülerin üretilmesine olanak
sağlamaktadır.
3.4.1. İHA Görüntülerinin Fotogrametrik
Değerlendirilmesi,
İHA’lardan elde edilen yüksek çözünürlüklü
görüntülerin fotogrametrik değerlendirilmesi
için birçok yazılım mevcuttur. Ancak, İHA’
lardan çok sayıda yüksek çözünürlüklü görüntü
elde edilmektedir. Bu görüntülerin klasik
fotogrametrik yaklaşımlı yazılımlarla
değerlendirilmesi zaman alıcı ve zor bir iştir.
Bu amaçla sayısal fotogrametrinin dâhil
edildiği bilgisayarlı görme tabanlı yazılımlar
kullanılması gerekliliği ortaya çıkmıştır.
Bu çalışmada, çalışma alanından İHA ile elde
edilmiş görüntüler değerlendirilmeye
alınmadan önce DJI Phantom 4’ e entegre
GoPro kameranın kalibrasyon işlemi
gerçekleştirilmiştir. Daha sonradan İHA’ da
bulunan GPS/IMU sistemi verileri kullanılarak
hava trayangülasyonu sonucu dış yöneltme
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
140
parametreleri belirlenmiştir. Bu parametreler
yazılımda girdi parametresi olarak
kullanılmıştır.
Bu çalışmada kullanılan bilgisayarlı görme
tabanlı yazılım olan AgiSoft Photoscan ile
çalışma alanından elde edilmiş İHA
görüntülerine sırasıyla, görüntülerden detay
çıkarılması (bağlantı noktaları), görüntü
eşleme, hava triyangülasyonu, sayısal yüzey
modeli üretilmesi ve ortogörüntülerin
üretilmesi işlemleri gerçekleştirilmiştir.
Yazılımda, görüntülerin değerlendirilmesi
YKN’ lerin konumlandırılması dışında tam
otomatik olarak gerçekleştirilmektedir.
Çalışmada öncelikle 20 adet YKN tesis
edilmiştir. Ancak, çalışma esnasında
gerçekleşen bazı olumsuz durumlardan dolayı
YKN’lerde deformasyonlar meydan gelmiş ve
deforme olan bu 5 adet YKN çalışmaya dahil
edilmemiştir. Test kontrol noktaları olarak
hataların yüksek çıkma ihtimali olan
ksekliğin ani değişim gösterdiği 5 nokta
seçilmiştir. Çalışma alanına homojen olarak
dağıtılan farklı 10 YKN ise ortogörüntülerin
üretilmesi için kullanılmıştır.
Bu çalışmada kullanılan fotogrametrik
değerlendirme akışı yöntem bölümünde
Şekil 1’ de net bir biçimde açıklanmıştır.
4. BULGULAR
Yapılan çalışma sonrasında GNSS ölçmeleri
ile koordinat değerleri hesaplanmış noktalar ile
3 farklı kamera açısı ile aynı yükseklikten elde
edilen 3 farklı ortogörüntü ve 3 farklı
yükseklikten elde edilen 3 farklı ortogörüntü
üzerinde yapılan koordinat okumaları
karşılaştırılarak elde edilen doğruluk
analizlerinin sonuçları Tablo 1’de verilmiştir.
Doğruluk analizinin yapılacağı noktalar
belirlenmek için yüksekliklerin değiştiği
alanlardaki noktaların kullanılması tercih
edilmiştir. Tablo incelendiğinde; 450 lik açı ile
çekilen fotoğraflardan üretilen ortogörüntü
diğerlerine göre daha yüksek doğrulukta
olduğu görülmüştür. Bunun nedeni olarak
resim çekim açısıyla güneş ışınlarının uygun
olması olarak değerlendirilmiştir. Üç farklı açı
ile üretilen ortogörüntüler Şekil 7’da
verilmiştir.
Şekil 7. 100 m yükseklikte 450, 600, 900 resim
çekim açılı görüntüler kullanılarak üretilen
ortogörüntüler
Kamera açıları kendi içinde dikkate
alındığında, 450 kamera açısı ile elde edilen
kullanılarak üretilen ortogörüntülerin nokta
konum doğruluğu en yüksek çıkmıştır.
Görüntü çekim yükseklikleri kendi içinde
dikkate alındığında, 60m yükseklik 900
kamera açısı kullanılarak üretilen
ortogörüntülern nokta konum doğruluğu en
yüksek çıkmıştır.
Tablo 1. Üç farklı yükseklik ve üç kamera açısı
ile üretilen ortogörüntülerin nokta konum
doğruluğu
60m 90º
KOH(m)
120
Kontrol Nokta
100m 90º
100m 60º
100m 45º
80m 90º
101
102
109
114
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
141
5. SONUÇLAR ve TARTIŞMA
İTÜ Ayazağa Yerleşkesinde yapılan bu
çalışma ile İHA’ların ortogörüntü üretiminde
başarı ile kullanılabileceği bir kez daha
gösterilmiştir. Farklı yüksekliklerde ve farklı
resim açılarıyla üretilen ortogörüntüler
doğruluk açısından karşılaştırılmıştır. Sonuç
ürünler irdelendiğinde görüntü elde edilmesi
için görüntü çekim açının doğru
belirlenmesinin yanında resim çekimi için en
uygun zamanında belirlenmesinin önemli
olduğu ortaya konulmuştur. Bu açıdan
bakıldığında klasik fotogrametrik
çalışmalardan elde edilen bilgi ve birikimin
İHA destekli fotogrametri çalışmalarında da
önemli olduğu değerlendirilmiştir.
Eğik görüntü çekim açısı kullanılarak elde
edilen görüntüler yardımıyla üretilen
ortogörüntülerde, dik(nadir) görüntü çekim
açısına nazaran daha az boşluklu(veri
alınamamış) bölgeler rastlanmaktadır. Ancak
bu avantaj beraberinde daha fazla veri hacmi
gibi dezavantajlar doğurmaktadır. Bilindiği
üzere bilgisayarlı görme tabanlı dijital
fotogrametrik yazılımlarda, yüzlerce
görüntünün aynı değerlendirilebilmesi için
normal seviyenin üstünde donanım yapısı
gerekmektedir. Eğik fotogrametri ile birlikte
eklenen veri hacmi, yüksek donanım seviyesi
ve bununla birlikte maliyet gerektirebilir.
NOT: Bu çalışma Afyon Kocatepe
Üniversitesinde 27- 29 Nisan 2017 tarihleri
arasında gerçekleştirilen TUFUAB IX. Teknik
Sempozyumununda sunula ve yeniden
hakemlik sürecinden geçirilerek Kabul edilm
halidir.
KAYNAKÇA
Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E.,
Gülci, S., Öztürk, T., 2016. İnsansız hava
araçları ile yüksek hassasiyette sayısal
yükseklik modeli üretimi ve ormancılıkta
kullanım olanakları, Journal of the Faculty
of Forestry Istanbul University 66(1): 104-
118. DOI: 10.17099/jffiu.23976
Bhandari, B., Oli, U., Pudasaini, U. ve Panta, N.,
2015. Generation Of High Resolution
DSM Using UAV Images, FIG Working
Week 2015 From the Wisdom of the Ages
to the Challenges of the Modern World,
17-21 May 2015, Sofia, Bulgaria.
Çetin, F. H., 2011. Bir görüntüdeki nesnenin bir
başka görüntüde bulunması, Yüksek
Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Döner, F., Özdemir, S. ve Ceylan, M., İnsansız
Hava Aracı Sistemlerinin Veri Toplama
Ve Haritalama Çalışmalarında Kullanımı.,
2014. 5. Uzaktan Algılama-Cbs
Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17
Ekim 2014, İstanbul.
Düzgün, Ş., 2010. Uzaktan algılamaya giriş ders
notları, Orta Doğu Teknik Üniversitesi,
Ankara.
Eisenbeis, H., 2009. UAV photogrammetry. Zurich,
Switzerland:: ETH.
Haala, N., 2013. The Landscape of Dense Image
Matching Algorithms. In: Fritsch, D.
(Ed.): Photogrammetric Week ’13,
Wichmann, Berlin/Offenbach, 271-284.
Jain, A. K., 1989. Fundamentals of digital image
processing, Prentice Hall.
Lowe, D. G., 2004. Distinctive image features from
scale-invariant keypoints.International
journal of computer vision, 60(2), 91-110.
Ma, Y., Soatto, S., Košecká, J., & Sastry, S. S.
(2004). Step-by-Step Building of a 3-D
Model from Images. An Invitation to 3-D
Vision, 375-411.
Mesas-Carrascosa, F. J., Notario-García, M. D., de
Larriva, J. E. M., de la Orden, M. S., &
Porras, A. G. F. (2014). Validation of
measurements of land plot area using
UAV imagery. International Journal of
Applied Earth Observation and
Geoinformation, 33, 270-279.
Niethammer, U., Rothmund, S. and Joswig, M.,
2009. UAV-based remote sensing of the
slow moving landslide Super-Sauze, In:
Landslide processes, Ed.: CERG Editions,
Strasbourg, 69-74.
Öztürk vd.
Geomatik Dergisi
İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri ile Ortogörüntü
Üretiminde Yükseklik ve Kamera Açısının Doğruluğa
Etkisinin Araştırılması
Journal of Geomatics
2017; 2(3);135-141
_________________________________________________________________________________
142
Wing, M. G., Burnett, J., Johnson, S., Akay, A. E.
ve Sessions, J., 2014. A Low-cost
unmanned aerial system for remote
sensing of forested
landscapes.International Journal of
Remote Sensing Applications, 4(3), 113-
120.
Yastıklı, N. ve Bayraktar, H., 2014. Yoğun Görüntü
Eşleme Algoritmaları İle Yüksek
Çözünürlüklü Sayısal Yüzey Modeli
Üretimi, 5. Uzaktan Algılama-Cbs
Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17
Ekim 2014, İstanbul.
Yaşayan, A., Uysal, M., Varlık, A., Avdan, U.,
2011. Fotogrametri. T.C. Anadolu
Üniversitesi Yayın No: 2295
Zhou, H., Yuan, Y. ve Shi, C., 2009. Object
tracking using SIFT features and mean
shift, Computer Vision and Image
Understanding (CVIU), Vol.113, No.3,
pp.345-352.
... During the preparation stage before the flight, the settings of the camera integrated into the UAV were made, the path to be followed by the UAV within the working area boundaries was determined, and the images of the working area were obtained by performing the flights according to the previously determined flight plans. In addition, all flights in the study area were completed on the same day to minimize the sunlight effect (Öztürk et al., 2017;Akay et al., 2021). The properties of the images taken at different angles, heights and overlap ratios of the study area are shown in the Table 1. ...
... Over the last decade UAV map production systems have become an important technology for different disciplines (Akgül et al., 2016;Öztürk et al., 2017;Ulvı̇, 2018;A. Ulvi and Toprak, 2016;Alı̇ Ulvi et al., 2020). ...
Article
Full-text available
Today, unmanned aerial vehicle (UAV)-based images have become an important data sources for researchers who deals with mapping from various disciplines on photogrammetry and remote sensing. Reconstruction of an area with three-dimensional (3D) point clouds from UAV-based images are an essential process to be used for traditional 2D cadastral maps or to produce a topographic maps. Point clouds should be classified since they subjected to various analyses for extraction for further information from direct point cloud data. Due to the high density of point clouds, data processing and gathering information makes the classification of point clouds a challenging task and may take a long time. Therefore, the classification processing allows an optimal solution to acquire valuable information. In this study, random forest machine learning algorithm for classification processing is applied with radiometric features (Red band, Green band and Blue band) and geometric characteristics derived from covariance feature (curvature, omnivariance, flatness, linearity, surface variance, anisotropy and normalized terrain surface) of points. In addition, the case study is presented in order to test applicability of the proposed methodology to acquire an accuracy and performance of random forest method on the UAV based point cloud. After the classification processing, a class assigned each point from the model was compared with the reference data class. Lastly, the overall accuracy of the classification was achieved as 96% and the Kappa index was reached to 91% on data set.
... UAV platforms are increasingly used to generate of highresolution maps for geosciences studies which require unreachable areas instead of time-consuming ground-based traditional measurement techniques [13,14]. Also, various investigations were completed for generation point cloud such as effect of different ground height and camera angles on accuracy of orthomosaics [15]. Precise applications of UAVs such as in volume calculations have been investigated in previous studies [16][17][18]. ...
Article
Nowadays, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been attracted wide attentions such as a new measurement equipment and mapping, which are capable of the high-resolution point cloud data collection. In addition, a massive point cloud data has brought about the data filtering and irregular data organization for the generation of digital terrain models. Filtering of point clouds contains vegetations and artificial objects play a crucial role for bare earth terrain modelling. Topographical maps rely on the data structures which are built on bare ground terrain points. The bare earth surface extraction is not the only crucial to the topographical maps but also decision-making processes such as natural hazards management, deformation analysis and interpretation. In order to filter a UAV-based 3D raw point cloud data, in this paper, filtering performance of four different algorithms using open source and commercial software’s have been investigated, (1) curvature based (Multiscale Curvature Classification-MCC), (2) surface-based filtering (FUSION), (3) progressive TIN based (LasTool-LasGround module-commercial) and (4) physical simulation processing (Cloth Simulation Filtering-CSF). The applied filtering results were validated with the reference data set classified by operator. Although different filtering methodologies implemented on point clouds, these methods demonstrated similar results to extract ground on distinctive terrain feature such as dense vegetated, flat surface, rough and complex landscapes. The filtering algorithms’ results revealed that UAV-generated data suitable for extraction of bare earth surface feature on the different type of a terrain. Accuracy of the filtered point cloud reached the 93% true classification on flat surfaces from CSF filtering method.
Thesis
Full-text available
Unmanned aerial vehicles (UAV), one of the technologies that aim to produce spatial data, which is used as a base map in many scientific studies, has an increasingly widespread use in many engineering applications, especially in cartography applications. Unmanned aerial vehicle systems, which can meet the high accuracy required in engineering projects and scientific studies such as disaster management, agricultural and forestry activities, monitoring of deformations, planning of rural and urban areas, offer users the opportunity to collect data and produce maps for various aims from this data. It is aimed to produce a high-resolution orthophoto map of the study area in this thesis. In addition, the accuracy of the orthophoto map produced for the areas classified according to different topographic structures in the study area has been examined on the order of cm with GNSS measurements, and its compliance with the standards specified in the regulation has been examined. In the light of the results; Considering the square mean error values of all three axes, it has been examined whether the accuracy values of the products obtained are suitable according to the large-scale map and map information production regulation and it has been determined that these values are within the error limits. Then, the application of examining the accuracy of the produced orthophoto map has been started. When all test points have been examined, the maximum error values in x, y and h directions have been found to be 5.9 cm, 4.5 cm and 4.9 cm, respectively. In addition, the study area is divided into 4 different groups as flat area, sloping area, built-up area and forest area and the accuracy of the test points in each group has been examined separately, and the accuracy of the orthophoto map has been examined for each area. It has been determined that the mean square error values of the test points in the forest area have the highest for all three directions. It has been observed that the test points with the lowest error values are located in the flat area.
Conference Paper
Full-text available
MİLLİ İQTİSADİYYATIN RƏQABƏTQABİLİYYƏTLİLİYİNİN ƏSASLARI (səh - 239-242)
Conference Paper
Full-text available
The XXVI International Scientific Symposium “Şuşa: Triumph of Victory” was held in Eskishehir / Turkey on the 29th of May 2022. Scientists from 6 different countries (Azerbaijan, Turkey, Russia, USA, Kazakhstan, Georgia) submitted their articles.
Article
Full-text available
İnsanların ulaşmakta güçlük çektiği eğimli, engebeli arazilerde insansız hava araçlarının (İHA) yardımı ve fotogrametrik yöntemlerle araziyi modellemek, diğer yöntemlere göre maliyet ve zaman açısından daha avantajlıdır. Bu çalışmada dağlık, engebeli arazilerde fotogrametrik modellemenin doğruluğu ve yer kontrol noktalarının (YKN) dağılımının konum doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Bu kapsamda ArtvinYusufeli barajı inşaat sahası çalışma bölgesi olarak seçilmiştir. Bölgeye YKN tesis edilmiş ve konumları yersel ölçme yöntemleri ile tayin edilerek uçuş aşamasına geçilmiştir. İHA ile elde edilen bindirmeli görüntülerle Pix4d yazılımında, YKN’lerin konumları baz alınarak koordinatlı üç boyutlu modeller oluşturulmuştur. İlk etapta YKN’ler, yatayda ve düşeyde homojen olarak dağıtılmış, daha sonra farklı yükseltilerde farklı dağılım biçimleri uygulanarak YKN’lerin konum doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Sonuç olarak, yatayda ve düşeyde homojen YKN dağılımı ile maksimum hata miktarının 5 cm’nin altında olduğu görülmüş, çalışma bölgesinin sınırlarını yatayda ve düşeyde üç boyutlu olarak çevreleyen, arazinin topografik yapısını yansıtan bir YKN dağılımının gerekliliği açıkça ortaya konmuştur
Article
Full-text available
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are sustained in flight by aerodynamic lift and guided without an onboard crew, they may be expandeble or recoverable and can fly autonomously or semiautonomously. Within the scope of study, new generation series autonomous UAV brand which is Trimble UX5 is used for generating high accuracy digital model model and obtaining high accuracy image in Istanbul University research and application forest. These obtained images are evaluated with photogrammetry software Trimble Business Center (TBC) v3.1. In this study it was determined that we can obtan high accuracy data image resolution from 2.4 cm to 24 cm depending on the flight altitude with UAV. It was concluded that UAV systems can contribute in forestry work yo obtain sensitive data because of there is no other high accuracy data such as LIDAR. And lack of trained personnel in UAV flights is disadvantages. In this study, UAV and it’s systems were evaluated and tested in all steps. It was expected that geographic information data which requiered forestry applications, can be easly be obtain with UAV. When Digital surface model (DSM) data was assessed comprehensively, it was concluded that the data which obtained from UAV systems are more cheaper, productive and from LIDAR and IFSAR data. At the same time UAV data are relatively sensitive such LIDAR and IFSAR.
Article
Full-text available
In this paper we present the results of a remote sensing approach based on unmanned aerial vehicles (UAV), which enables high-resolution acquisition of slow moving landslides. We introduce the concept of a low cost UAV system and the image-processing based evaluation of the acquired photographs. In October 2008 a series UAV-borne photographs was acquired. These photographs have been combined to an ortho-mosaic of the Super-Sauze mudslide. The achievable ground cell resolution was in the range between 3 cm to 8 cm. A comparison between the achieved ortho-mosaic and an airborne ortho-mosaic from 2007 has been carried out. In the period between May 2007 and October 2008 displacements, varying between 2.7 m and 55.4 m have been detected and different structures, indicating variable deformation and sedimentation processes at the surface of the slope have been identified.
Conference Paper
ZET Son yıllarda ihtiyaç duyulan konumsal verilerin elde edilmesi amacıyla benimsenen yöntemlerden biri de insansın hava araçlarının kullanımıdır. İnsansız Hava Aracı (İHA), bir uçuş planına bağlı olarak otomatik ya da yarı otomatik olarak hareket edebilen veya yerdeki ya da başka bir araç içerisindeki bir pilot tarafından uzaktan kumanda edilerek uçurulan bir araçtır. İHA sistemleri pilotlu haritalama sitemlerinin yüksek uçuş yüksekliğinden kaynaklanan düşük çözünürlük ve yüksek maliyet kısıtlamalarına alternatif olarak kullanılabilmektedir. İHA temelli veri toplama ve haritalama başta tarım, ormancılık, kent planlama, afet yönetimi olmak üzere birçok alandaki çalışmalarda ihtiyaç duyulan yeterli doğruluğu sağlayabilmektedir Bu çalışmada, Gümüşhane Üniversitesi Merkezi Araştırma Laboratuvarı Uygulama ve Araştırma Merkezi envanterinde bulunan bir İHS ile gerçekleştirilen uygulamayla, İHS'lerin veri elde etme ve haritalama için sunduğu olanakların ve kısıtlamaların değerlendirilmesi, elde edilen verilerin kullanılabilirliğinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Test edilen sistem biri kızılötesi olmak üzere iki farklı kamera ile çalışabilmekte, 100 dakikaya kadar havada kalabilmektedir. Sistemle önceden hazırlanan bir uçuş planına bağlı kalarak ayrıca uçuş sırasında yer kontrol istasyonundan gönderilen talimatlarla olmak üzere farklı uçuşlar gerçekleştirilmiştir. Bu uçuşlar sonucunda elde edilen verilerin doğruluk, maliyet ve veri toplama süresi kriterleri dikkate alınarak kullanılabilirliği değerlendirilmiştir. 1. GİRİŞ Nüfusun artması, arazilerin değerlenmesi, doğal kaynakların azalması ve insan faaliyetlerinin toprak, su ve hava üzerinde oluşturduğu baskı günümüzde çevrenin ölçülüp izlenmesini önemli bir hale getirmiştir. Doğal kaynakların kullanımı, yönetimi ve izlenmesi çalışmalarındaki artışa paralel olarak konumsal referanslı bilgi ihtiyacı da sürekli artmaktadır. Modern yersel, hava ve uydu bazlı teknolojileri kullanarak coğrafi bilgi sistemleriyle birlikte ihtiyaç duyulan veriler daha önce hiç olmadığı kadar hızlı ve doğru bir şekilde toplanmakta, analiz edilmekte ve sonuçlar çeşitli şekillerde sunulabilmektedir. Son yıllarda ihtiyaç duyulan konumsal verilerin elde edilmesi amacıyla benimsenen yöntemlerden biri de insansın hava araçlarının kullanımıdır. İnsansız Hava Aracı (İHA), bir uçuş planına bağlı olarak otomatik ya da yarı otomatik olarak hareket edebilen veya yerdeki ya da başka bir araç içerisindeki bir pilot tarafından uzaktan kumanda edilerek uçurulan bir araçtır. İHA sistemleri pilotlu haritalama sitemlerinin yüksek uçuş yüksekliğinden kaynaklanan düşük çözünürlük ve yüksek maliyet kısıtlamalarına alternatif olarak kullanılabilmektedir. İHA temelli veri toplama ve haritalama başta tarım, orancılık, kent planlama, afet yönetimi olmak üzere birçok alandaki çalışmalarda ihtiyaç duyulan yeterli doğruluğu sağlayabilmektedir.
Article
This paper presents a method for extracting distinctive invariant features from images that can be used to perform reliable matching between different views of an object or scene. The features are invariant to image scale and rotation, and are shown to provide robust matching across a substantial range of affine distortion, change in 3D viewpoint, addition of noise, and change in illumination. The features are highly distinctive, in the sense that a single feature can be correctly matched with high probability against a large database of features from many images. This paper also describes an approach to using these features for object recognition. The recognition proceeds by matching individual features to a database of features from known objects using a fast nearest-neighbor algorithm, followed by a Hough transform to identify clusters belonging to a single object, and finally performing verification through least-squares solution for consistent pose parameters. This approach to recognition can robustly identify objects among clutter and occlusion while achieving near real-time performance.
Chapter
This chapter serves a dual purpose. For those who have been following the book up to this point, it provides hands-on experience by guiding them through the application of various algorithms on concrete examples.
Article
This paper analyzes the potential use of very high resolution UAV imagery to measure the area of land plots to monitor land policies. The method used to monitor land is to measure the area of a set of land plots. Compared to traditional methods based on Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements or imagery obtained from aerial or satellite platforms, UAV systems lead to improved cost savings in this task without losing accuracy. The tests were conducted on 25 plots representing all the characteristics of a region (e.g. size, shape, border conditions and land use). We determined technical tolerance as a buffer using ISO 5725. We also assessed the relationship between the buffers obtained for the land plots and the characteristics of the plots. Technical tolerance in the digitized plots was within the range established by the European Union. This result shows the validity of UAV systems for land policy monitoring.
Article
A scale invariant feature transform (SIFT) based mean shift algorithm is presented for object tracking in real scenarios. SIFT features are used to correspond the region of interests across frames. Meanwhile, mean shift is applied to conduct similarity search via color histograms. The probability distributions from these two measurements are evaluated in an expectation–maximization scheme so as to achieve maximum likelihood estimation of similar regions. This mutual support mechanism can lead to consistent tracking performance if one of the two measurements becomes unstable. Experimental work demonstrates that the proposed mean shift/SIFT strategy improves the tracking performance of the classical mean shift and SIFT tracking algorithms in complicated real scenarios.
Generation Of High Resolution DSM Using UAV Images, FIG Working Week
  • B Bhandari
  • U Oli
  • U Pudasaini
  • N Panta
Bhandari, B., Oli, U., Pudasaini, U. ve Panta, N., 2015. Generation Of High Resolution DSM Using UAV Images, FIG Working Week 2015 From the Wisdom of the Ages to the Challenges of the Modern World, 17-21 May 2015, Sofia, Bulgaria.