HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ

Transkript

1 Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret Demir Yardımcı Doçent

2 İçerik Motivasyon Kullanılan veri Bina tespiti Çatı modellemesi Kalite Analizi Sonuç ve öneriler

3 Motivasyon Binalar pek çok uygulamada önemli nesnelerdir Örn. kentsel planlama, karar destek sistemleri, haberleşme, enerji potansiyeli ve verimlilik çalışmaları, ağ planlaması, askeri uygulamalar, havacılık uygulamaları, uçuş simulasyonu, navigasyon uygulamaları ve benzeri PEGASE Projesi *Binalarla ilgili 3 boyutlu bilgi her zaman mevcut olmayabilir, yeterince doğru olmayabilir, ya da güncel olmayabilir. * Bu yüzden, 3 boyutlu coğrafi bilgilerin yüksek otomasyon ile üretilmesi için yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır.

4 Amaçlar Görüntü verisi ve LIDAR verisi bütünleşik kullanılacak Her iki verinin sağlamış olduğu avantajlardan yararlanmak LIDAR yüzey çıkarımları için avantajlıyken, yüzey düzensizliklerinde görüntü verisi avantajlıdır Bina tespiti ve çatı modelleri oluşturulmasında otomasyon Coğrafi bilgi sistemlerine uyumluluk İki ana işlem dizisi Bina tespiti Çatı yüzeylerinin modellenmesi

5 Amaçlar Herhangi bir ön bilgi, CBS verisi, harita kullanılmayacak Herhangi bir çatı kütüphanesi kullanılmayacak Konkav yüzeylerin modellenmesi mümkün olacak Mevcut Coğrafi bilgi sistemlerine entegrasyon için standart veri formatlarında üretim Kalite kontrol otomasyonu

6 Kullanılan veri Vaihingen Stuttgart,Almanya Görüntü verisi DMC digital camera Alım zamanı August 2008 Yer örneklem mesafesi (cm) 8 cm LIDAR verisi ALS 50 Tip Raw Alım zamanı July 2008 Ham Nokta yoğunluğu 5 pts / 1 m 2 Alım zamanı July-August 2008

7 Üretilen yardımcı veriler Sayısal yüzey modeli 25 cm çözünürlük Sayısal arazi modeli Morfolojik filtre (Zhang et al., 2003) nsym Ortogörüntüler Türetilen bantlar: NDVI, Saturasyon, Temel bileşen görüntüleri

8 Sayısal yüzey modeli SAT-PP (ETH Zurich)

9 SYM-SAM Normalize Sayısal yüzey modeli

10 Bina tespiti iş akışı Görüntü verisi LIDAR verisi Çok bantlı sınıflandırma SYM ve SAM NDVI Ham veri Filtrelemesi Bina sınıfı SYM-SAM nsym Bitki sınıfı Bina ve ağaçlar Ağaç tespiti Yöntem 1 Yöntem 2 Yöntem 3 Yöntem 4 Sonuçların kombinasyonu * Kırmızı, görüntü verisi kullanan yöntemler * Mavi, LIDAR verisi kullanan yöntemler *Turuncu nsym * Siyah, yeşil, mor, kahverengi yöntemlerden elde edilen sonuçlar

11 Sonuçların kombinasyonu Doğruluk %94 Tamlik %88

12 Çatı modelleme iş akış şeması

13 Modellenmiş çatı düzlemleri

14 Modellenmiş çatı düzlemleri

15 Kalite analizi 3B çizgiler kullanılmazsa 3B çizgilerin kullanılması durumu Ort. Medyan Ort. Medyan Kesişim / Birleşim (%) Doğruluk(%) Tamlık (%) Ortalama mutlak mesafe farkı X düzleminde sapma Y düzleminde sapma Z düzleminde sapma Toplam modellenen düzlem sayısı Referans verideki düzlem sayısı Tespit edilemeyen bina sayısı 7 7

16 Sonuçlar Önerilen yöntemin güçlü yanları + Ön bilgi kullanılması + Model tabanlı değil + Çatı şekli konkav olsa da modellenebiliyor + Spektral sorunlar LIDAR ve yükseklik verileri ile elemine edilirken, LIDAR verisinin zayıf olduğu yüzey düzensizlikleri görüntülerden sağlandı

17 Yöntemin limitleri -nsym, kritik bir role sahip..filtreleme yöntemi -Çatıla düzlemsel kabul edildi -Çatı yanındaki ağaçlar modellemede sorunlar yaşattı -Görüntü verisi, modellemede sadece 3b çizgi kaynağı olarak kullanıldı - Duvar verisi göz ardı edildi.

18 Öneriler LIDAR verisinin yoğunluğunun artması Daha iyi nsym için yöntem geliştirilmesi Sadece görüntü verisi kullanarak bir çalışma Düzlemsel olmayan çatılar için de RANSAC uygulanabilir.

19 Teşekkürler Prof.Dr.Konrad Schindler Dr.Emmanuel Baltsavias Prof.Dr.Armin Gruen Prof.Dr.Christian Heipke Dr.Daniela Poli Dr.Ali Ozgun Ok Dr.Ruwen Schnabel Dr.Devrim Akca PEGASE SSO KTI SARMAP