BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF 330/336 FOTOGRAMETRİ II

Transkript

1 FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK ÜRÜNLER Yrd. Doç. Dr. Saygın Abdikan BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF 330/336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

2 Stereo değerlendirme yapabilmek için, stereo model alanında, en az üç, olabilirse köşelere gelecek şekilde dört kontrol noktasına gerek vardır. Tek resim değerlendirmesi için de yine üç ya da dört kontrol noktası gereklidir. Stereo değerlendirme ve tek resim değerlendirmesi için kontrol noktası gereksinimi

3 Bu noktaların tamamının arazide, jeodezik yöntemlerle koordinatlarının belirlenmesi çok masraflıdır. Fotogrametrinin amacına da ters düşer. Fotogrametrinin gelişmesine neden olan temel düşünce, ofis çalışmalarına göre pahalı olan arazi çalışmalarını azaltmaktır. Fotogrametrik Nirengi olanağı yokken, fotogrametrik harita üretimi maliyetinin yaklaşık yarısı kontrol noktalarının oluşturulması için yapılan arazi çalışmalarında harcanmaktaydı. Oysa kontrol noktalarının önemli bir bölümü, fotogrametrik yöntemle oluşturulabilir. Kontrol noktalarının fotogrametrik yöntemle koordinatlarının belirlenmesi yöntemine Fotogrametrik Nirengi denir.

4 Fotogrametrik Nirengi uygulanmasında, koordinatları jeodezik yöntemle bulunan noktalara Yer Kontrol Noktaları denir. Yalnız X ve Y koordinatlarının jeodezik yöntemlerle bulunması durumunda Yatay Kontrol Noktası; Yalnız Z koordinatlarının jeodezik yöntemlerle bulunması durumunda Düşey Kontrol Noktası adını alır. Koordinatları Fotogrametrik Nirengi yöntemi ile bulunan noktalara da Fotogrametrik Nirengi Noktaları denir.

5 FOTOGRAMETRİK NİRENGİ IŞIN DESTELERİ YÖNTEMİ Fotoğraf koordinatları ve ilgili izdüşüm merkezleri birer uzaysal ışın destesini tanımlar. Bir bloktaki tüm ışın destelerinin dış yöneltme elemanları tüm fotoğraflar için eş zamanlı olarak hesaplanır. Bu işlemdeki ilk veriler: Kontrol noktalarının görüntü (fotoğraf) ve arazi koordinatları ile birlikte Bağlantı noktalarının (bir ölçme resminden daha fazla resimde bulunan noktalar) görüntü (fotoğraf) koordinatlarından oluşur.

6 FOTOGRAMETRİK NİRENGİ IŞIN DESTELERİ YÖNTEMİ Bu yöntemin dayandığı temel prensip ya da blok dengeleme sırasında bazı geometrik koşullar yerine getirilmelidir:

7 Dengeleme ilkesi şu şekilde tanımlanabilir: Işın demetleri, Bağlantı noktalarında olabildiğince iyi şekilde kesişinceye ve Kontrol noktalarıyla olabildiğince iyi çakışıncaya kadar Ötelenir (Xo, Yo, Zo) Döndürülür (ω, φ, κ) Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 7

8 EPIPOLAR GEOMETRİ Epipolar geometri, stereo-vision geometrisidir İki kamera, iki farklı noktadan aynı noktayı görüntülediğinde; 3B nokta ile kamera merkezleri ve noktaların 2B görüntü düzlemlerindeki izdüşümleri arasında bazı geometrik ilişkiler oluşur 8

9 Epipolar Geometrinin Temel İlgi Alanları Epipolar geometri üç temel soruyu cevaplamaya çalışır : Karşılık gelme geometrisi : İlk görüntüdeki bir x noktası, ikinci görüntüdeki bir x noktasını nasıl belirler? Kamera geometrisi : Birbirlerine karşılık olarak gelen {x i x i } i=1, 2,... N görüntü noktalarından iki P, P kamerası arasında nasıl bir ilişki kurulabilir? Sahne geometrisi : {x i x i } görüntü noktaları ve P, P kameraları kullanılarak x noktasının uzaydaki konumu nasıl bulunabilir? 9

10 Epipolar geometri, kameraların iç parametrelerine ve rölatif konumlarına bağlıdır. Epipolar Geometri Temel Kavramlar Taban çizgisi : İki kamera merkezini birleştiren doğru parçası (baz) x, x görüntü noktaları X nesne noktası c, c kamera merkezleri x, x, X, c ve c noktaları aynı düzlem içerisinde yer alırlar. x ve x noktaları X noktasında kesişirler. Epipolar geometri Dış yöneltmede anlatılan koplanarite koşulu ile aynı şeydir aslında Epipolar çizgi eşitliği için bu koşul kullanılabilir 10

11 x noktası kullanılarak x noktası nasıl bulunabilir? π düzlemi, taban çizgisi ve x noktasına ait ışın tarafından belirlenir. x noktasına ait ışın da aynı π düzlemi içerisinde yer alacaktır. Dolayısıyla x noktası, π düzleminin ikinci görüntü düzlemi ile kesişiminden oluşan l çizgisi üzerinde yer alacaktır. l çizgisi, x noktasının epipolar çizgisidir. x noktasını bulmak üzere çalışacak algoritma, bu noktayı ikinci görüntünün tamamı içerisinde aramak yerine sadece l çizgisi üzerinde arayabilecektir. 11

12 Epipole : Kamera merkezlerini birleştiren taban çizgisinin görüntü düzlemleriyle kesiştiği noktalardır. (e ve e ) e noktası 2. fotoğrafın projeksiyon merkezidir Epipolar düzlem : İki projeksiyon merkezi ve ilgili nesne noktasının oluşturduğu düzlemdir. Bu düzlem taban çizgisini içerir. Epipolar çizgi : Epipolar düzlem ile görüntü düzleminin kesişimi sonucu oluşan arakesitlerdir. Tüm epipolar çizgiler bir epipole ile de kesişirler. Eşlenik noktalar, eşlenik epipolar çizgiler üzerinde yer almalıdır. 12

13 13

14 Görüntü Piramitleri Arama penceresini küçültmenin bir başka yolu da görüntü piramitlerinin kullanımıdır. Piksel boyutu büyütülerek arama penceresi küçültülebilir. Kötü çözünürlükten iyi çözünürlüğe doğru kademe kademe eşleştirme yapılır. Eşleştirme her aşamada ya da üst düzeyden tabandaki düzeye kadar yapılır. 14

15 GÖRÜNTÜ EŞLEME Sayısal görüntüler fotogrametrik amaçla iki açıdan incelenir: Metrik bilginin elde edilmesi (noktalar/çizgiler) Semantik bilginin elde edilmesi Görüntü eşleme yöntemleri stereo görüntülerde eşlenik noktaların bulunmasını amaçlar. Bir eleme operasyonu tanımlanarak iki ya da daha fazla görüntü setinde uygulanır İç Yöneltme için resim çerçeve işaretlerinin otomatik olarak ölçümünde Karşılıklı yöneltme ve fotogrametrik nirengi amacıyla görüntü bağlama noktalarının belirlenmesinde, Mutlak yöneltmede küçük görüntü alanları yer kontrol noktası tanımları veya işaretler yardımıyla karşılaştırılır. SYM oluşturmada: Eşlenik noktalar bulunur. 15

16 Bazı hipotezler: -Görüntülerdeki aynı banta ait gri değerler benzer ya da aynıdır. -Görüntülerin elde edilişleri sırasında ışık ve atmosferik etkiler sabittir -Obje yüzeyi genellikle pürüzsüzdür (smooth), engebeli değildir -Ek bilgiler mevcuttur (enine boyuna bindirme oranları, uçuş yüksekliği, vb.) Fotogrametrinin ana problemi eşlenik noktaların otomatik olarak elde edilmesidir. Bu işlem operatörler tarafından yapıldığında uzun zaman almaktadır. En eski ve basit yöntem gri değerler arasındaki korelasyonun bulunmasıdır. 16

17 Fotogrametride sıklıkla kullanılan ana işlemlerden birisi de, iki ya da daha fazla sayıda görüntü içerisinde yer alan eşlenik noktaların bulunması ve ölçülmesi işlemidir. Analog fotogrametride tüm noktalar bir operatör tarafından elle belirlenir ve ölçülürken, sayısal fotogrametride bu işlem otomatik bir şekilde yapılıyor olmalıdır. Aynı detay birimlerin, bir ya da daha fazla görüntü içerisinde otomatik olarak bulunmasına literatürde görüntü eşleme denilmektedir. Image Matching 17

18 Görüntü eşleme işleminde temel işlem, eşleşme birimi seçimidir. Eşleşme birimi, her bir görüntüde farklı birimlerle karşılaştırılacak olan detaylar grubudur. Bir diğer temel işlem ise, benzerlik ölçümüdür. Benzerlik ölçümü ile, eşleştirilen birimlerin eşleşme durumları ölçülür. 18

19 Bir görüntünün tamamı için piksel piksel bir eşleştirme işlemi uygulamak çok zaman alıcı bir işlemdir, hem de beraberinde bazı sorunlar getirecektir. Görüntü içerisinde tekrarlı olarak görülen piksel gri değerleri anlam karmaşasına yol açar Görüntünün sahip olduğu gürültünün benzerlik gösterdiği pikseller anlam karmaşasına yol açar. Bu nedenlerle eşleştirme işlemi belirli birimler bazında yapılmaktadır. 19

20 Görüntü Eşlemede Yöntemler Alan-Tabanlı Yöntemler Korelasyon En küçük kareler Görüntü mesafesi Ortak bilgi Detay-Tabanlı Yöntemler İlinti operatörleri Kenarlar ve bölgeler (regions) İlişkisel Yöntemler 20

21 Verilenler: - n x n boyutlu M görüntü matrisi. Bu matrise Kalıp denir, diğer görüntü içinde aranacak olan objenin görüntüsüdür. - n x n boyutlu N görüntü matrisi. Aradığımız objeyi içerdiği düşünülür. Genellikle asıl görüntünün daha küçük bir pencere ile çevrelenmiş bölümüdür. İşlem: M ve N görüntü matrislerini inceleyerek birbirleri ile olan benzerliklerinin bulunması. 21

22 Korelasyon r : Korelasyon katsayısı σi, σs : Şablon ve arama penceresindeki gri değerlerin standart sapması σis : Arama pencerelerindeki gri değerlerin kovaryansı gi, gs : Şablon ve arama penceresindeki gri değerler ği, ğs : Ortalama gri değerler R, C : Arama penceresindeki satır ve sütun sayıları 22

23 Korelasyon ölçümleri [0,1] arasında değerleri alır. Eğer 1 ise ya da 0.8 den büyük ise iki görüntü matrisi arasında bir benzerlik olduğundan söz edilebilir. M = c.n durumunda ise; N, kalıp tan daha koyu veya daha parlaktır ama sonuçta korelasyon hala yüksektir. İşlem Sayısı: Kaynak görüntü nün genişliğinden Kalıp Görüntü nün genişliği çıkarılır. Kaynak görüntü nün yüksekliğinden Kalıp Görüntü nün yüksekliği çıkarılır. Kaynak GG Kalıp GG + 1 Kaynak GY Kalıp GY + 1 (Kaynak GG Kalıp GG + 1) x (Kaynak GY Kalıp GY + 1) 23

24 Kalıp Eşleme Objelerin sınıflandırılmasında kullanılan bir tekniktir. Kalıp eşleme ile görüntülerin birbirleri ile karşılaştırılması mümkündür. Örnek görüntü, kaynak görüntünün içinde karşılaştırılır ve benzer objelerin görüntüde olup olmadığı araştırılır. Kalıp görüntünün standart sapması ile kaynak görüntünün belirli bir kısmındaki standart sapma birbiri ile karşılaştırılır. Kalıp eşleme yöntemi genellikle karakterlerin, rakamların ve diğer küçük basit objelerin karşılaştırılmasında kullanılır. 24

25 x,y I(x,y) Korelasyon O(x,y) x,y Kalıp Görüntü Giren Görüntü Çıkan Görüntü Eşleme işlemi için kalıp görüntü, kaynak görüntünün içinde baştan sona, olası bütün konumlarda gezdirilir ve her piksel için korelasyon hesaplanır. Hesaplanan değere göre kalıp görüntünün o konuma ne kadar uygun olduğu değerlendirilir. Kalıp eşleme işleminde piksel piksel değerlendirme yapılır. 25

26 Kalıp Kaynak Kalıp, küçük bir görüntü olur ve kaynak içerisinde gezdirilerek uygunluk değerlendirilir. İşlem ikili görüntülerde daha kolaydır. 26

27 Kalıp Eşlemenin Temelleri Kalıp Kaynak Yukarıdaki şekilde görüldüğü gibi ikili kalıp görüntüyü kaynak görüntü içinde arayan örneği inceleyelim. Kalıp, daha önce belirttiğimiz gibi sırayla piksel piksel kaynak görüntü içinde olası bütün konumlarda gezdirilmeye başlanır. 27

28 Kalıp Kaynak C = 0 Kalıp görüntüyü oluşturan matris ile kaynak görüntü içerisinde ilk konumda olan matris korelasyon işlemine tabi tutulur. Korelasyon işleminin sonucu 1 e yakın bir değer çıkarsa iki görüntü matrisi arasında bir benzerlik vardır. 0 a yakınsa benzerlik yoktur. 28

29 Kalıp Kaynak C = 1 İlk işlemi tamamlayan ve aradığı değerin bulamayan sistem Kalıp görüntüyü kaynak görüntü içerisinde olası ikinci konum getirir ve bulunan matris yeniden işleme tabi tutulur. 29

30 C = 0,345 Kalıp Kaynak C = 0,997 Kalıp Kaynak 30

31 Kalıp C = 0,905 Farklı tonlardaki görüntülerin eşleme işlemi sırasında nasıl işlem göreceğine dair bu örneği incelediğimizde, iki görüntü arasında ton farkı olsa bile korelasyon formülünden yararlanarak kalıp görüntüyü kaynak içerisinde bulabilmek mümkündür. 31

32 Kalıp Kaynak C = 0,201 Yapılan bir başka denemede zıt iki görüntü arasındaki korelasyon durumu incelenmiş ve işlem sonucunda benzerlik olmadığı görülmüştür. 32

33 En Küçük Kareler Yöntemiyle Görüntü Eşleme İki görüntü parçasının eşleştirilmesinde korelasyon katsayısının kullanımı, görüntülerdeki geometrik ve radyometrik farklılıklardan ötürü iyi bir yöntem değildir. Bu nedenle yapılan yeni arayışlar sonucunda, yine alt piksel gruplarının araştırılmasına dayanan yeni yöntemler geliştirilmiştir. Ancak bu yöntemler ilave olarak doğruluk değerlendirme, gözlemlerin ağırlık değerleri, hata tespitleri gibi işlemleri de kapsamaktadır Ardından bu gelişmeler sonucunda en küçük kareler yöntemine ulaşılmıştır En küçük kareler yöntemindeki temel fikir, arama penceresi ve şablon arasındaki gri değer farklılıklarının ölçülmesidir. Bu işlem sırasında geometri ve radyometrik düzeltmeler de uygulanır. 33

34 Doğrusal korelasyon yönteminden farklı olarak En Küçük Kareler Yönteminde bazı parametreler doğrudan işleme dahi edilir. Bu parametreler görüntü geometrisinin fonksiyonel modeli ve görüntüler arasındaki radyometrik farklılıkları ortaya çıkarır. Bu işlem iterasyonla gerçekleştirilir. Farklar bir çok etkiye bağlı olabilir: Geometrik Farklar: Algılayıcının yüksekliğine Obje görüntü mesafesine Objenin biçimine Obje yapısının zamanla değişimine Radyometrik Farklar Işık değişimine Objelerin yansıtma özelliğine Algılayıcı özelliğine 34

35 Gerçekçi bir fonksiyonel model radyometrik farklar için doğrusal dönüşümün, geometrik farklar içinse afin dönüşümün öngörülmesidir. f ( x1, y1) c0 c1. g( x2, y2) doğrusal x y 1 1 u x v y o2 02 x c y c 2 4 c c 3 5 u v afin f ( x01 u, y01 v) c0 c1. g( x02 x uc2 vc3, y02 y uc4 vc5 ) Radyometrik düzeltme fotoğraflar arasındaki parlaklığın kısmi olarak dengelenmesidir. Eğer ışınım gözlem açısına bağlı değilse doğrusal yaklaşım anlamlıdır. Afin dönüşüm bir yaklaşım sağlar. Küçük ve orta ölçeklerde ve görüntüdeki küçük oranlarda uyundur: Daha doğru bir model projektif dönüşümdür. 35

36 Sorunlar Kötü pozlanma (Çözülmesi güç) Araştırma uzayı problemi (araştırma uzayı sınırlı olmalı) Eşleşme biriminin benzersizliği Eşleşme birimlerinin geometrik distorsiyonları 36

37 C' C'' P' P'' P Geometrik distorsiyon yok ise 37

38 C'' C' P' P'' Ölçek farklılığı P Görüntü pencereleri içindeki pikseller eşleşemezler 38

39 Uçuş yönü x- ekseni dönüklüğü y- ekseni dönüklüğü z- ekseni dönüklüğü Açısal distorsiyon 39

40 C' C'' P' P'' P Arazi Eğimi 40

41 C' C'' Yüzey distorsiyonu 41

42 Fotogrametrik Ürünler Ortofoto Ortofoto Ürün Türleri Sayısal Ortofoto Sayısal Ortofotonun Doğruluğu ve Görüntü Kalitesi Sayısal Ortofotonun Üstünlükleri Arazi Modelleri Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) Ortofoto ve Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) İlişkisi Sayısal Arazi Modeli (SAM) Sayısal Yüzey Modeli (YM) SYM/SAM ve YM Arasindaki Fark Topoğrafik Harita Kent Haritaları 3B Şehir Modelleri Bu sunuda çoğunlukla; Fotogrametri Ders Notları, Prof. Dr. Ahmet YAŞAYAN vd., T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 2295, Acıkoğretim Fakültesi Yayını No: 1292 adlı kaynak kullanılmıştır.

43 GİRİŞ Fotogrametri, günümüzde yaygın olarak kullanılan bir veri toplama yöntemidir. Bu veri toplama işlemi farklı ölçeklerde ve hassasiyetlerde olabilir, farklı ürünler elde edilebilir. Fakat tüm bu işlemlerin ortak noktası çalışma alanına ait tüm konum bilgilerinin istenilen hassasiyette toplanabilmesi ve toplanılan bu verilerin farklı gösterimlerle sunulabilmesidir.

44 GİRİŞ Fotogrametri; hızlı, hassas ve güvenilir veri toplama olanağı sunduğu gibi, ürün çeşitliliği konusunda da üstündür. Halihazır haritaların üretilmesi, sayısal yükseklik modellerinin oluşturulması, ortofoto üretimi ve arazi simülasyonları gibi alanlarda kullanılmaktadır.

45 GİRİŞ Fotogrametrik veri üretim aşamaları Kaynak: Fotogrametri Ders Notları, Prof. Dr. Ahmet YAŞAYAN vd., T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 2295, Acık öğretim Fakültesi Yayını No: 1292

46 GİRİŞ Fotogrametrik yöntemle veri üretimi; Yüksek ve homojen doğruluk, Zaman kazancı, Düşük maliyet, Sürekli güncelleme kolaylığı ve Bilgi sistemlerine ve proje üretimine yönelik alt yapının sağlıklı bir şekilde oluşturulması gibi üstünlüklere sahiptir.

47 GİRİŞ Günümüzdeki fotogrametrik ürünlerin hepsi sayısal formatta üretilmektedir. Analog fotogrametri döneminde, çizgisel haritalar üretilip kağıt altlıklara basılıyordu. Analog ve analitik fotogrametri döneminde üretilen kağıt altlıklara basılan ürünler günümüzde de kullanılmaktadır. Fotogrametrik yöntemle üretilen ürünler farklı form ve formatta üretilmektedir.

48 GİRİŞ Günümüzde yaygın olarak üretilen fotogrametrik ürünler genel olarak aşağıdaki şekilde ifade edilebilir: Ortofoto, Coğrafi veriler, Sayısal arazi modeli, Sayısal yükseklik modeli, Vektörel haritalar, 3 boyutlu modeller.

49 ORTOFOTO Ortofoto, geometrik niteliği çizgi harita düzeyinde olan fotoğrafik bir üründür. Genellikle bu foto-haritanın üzerine eşyükselti eğrileri de çizilmiştir. Kullanımı kolaylaştırıcı yazılar ve rakamlar eklenmiştir. Hava fotoğraflarından üretilen bu tür haritalar alışılmış çizgi haritalar gibi kullanılabilmektedir.

50 ORTOFOTO Klasik anlamda ortofoto üretiminin temeli fotoğrafın tümünün rödresmanı yerine küçük parçalar halinde rödrese edilmesi ve bu şekilde fotoğrafın tümünde yükseklik farklarından ileri gelen hatanın düzeltilmesine dayanır. Bunun için arazinin yükseklik bilgisi gereklidir. Perspektif resimlerdeki resim eğikliği ve arazideki yükseklik farkları nedeniyle oluşan görüntü kaymalarının giderilmesi sonucu elde edilmiş, harita gibi belli bir ölçeği olan fotografik görüntüdür.

51 ORTOFOTO SYM Kullanılarak OrtoFoto/Görüntü Üretimi

52 ORTOFOTO Sayısal yükseklik modeli ve ortofoto arasındaki ilişki

53 ORTOFOTO ÜRÜN TÜRLERİ Ortofotoğraf (orto-foto): Eğiklik ve diferansiyel alanlarda yükseklik etkileri giderilmiş ve ölçeklendirilmiş, bir haritanın geometrik niteliklerine sahip bir fotoğraftır. Ortofoto Harita: Çizgi haritalar gibi belirli bir pafta bölümleme sistemine göre üretilmiş, koordinat çizgileri, yer isimleri vb. kartoğrafik bilgiler eklenmiş ortofotodur. Ortofoto Mozaik: Birden fazla ortofotonun bir araya getirilmesi ile elde edilen tek bir birleşik görüntüdür. Stereo-mate: Stereo görüş veren, yükseklik bilgileri eklenmiş ortofotodur.

54 ORTOFOTO ÜRÜN TÜRLERİ Ortofoto

55 ORTOFOTO ÜRÜN TÜRLERİ Ortofoto harita Kaynak: EMİ Harita

56 ORTOFOTO ÜRÜN TÜRLERİ Ortofoto harita Kaynak: BUSKİ

57 ORTOFOTO ÜRÜN TÜRLERİ Ortofoto harita

58 ORTOGÖRÜNTÜ Uydu: Quickbird-2 Projeksiyon: UTM Datum: ED50 Uzaysal/Konumsal Çözünürlük: 60 cm Ölçek: 1/5000 Dilim Genişliği: 3

59 SAYISAL ORTOFOTO Sayısal ortofoto, sayısal fotoğraflardan sayısal yöntemle elde edilen bir ortofotodur. Klasik ortofotoda olduğu gibi ilgili alanın yükseklik bilgilerine gerek vardır. Sayısal ortofoto, sayısal görüntü kullanılarak, fotoğraf çekim anındaki kamera eğikliği ve arazi yükseklik farklarından oluşan hataları gidermek suretiyle yeni bir sayısal görüntü elde etme yöntemidir. Sayısal fotogrametrik sistemlerin sorunsuz olarak uygulanabildiği ve en çok başarı sağladığı alanlardan biri de sayısal ortofoto üretimidir.

60 SAYISAL ORTOFOTO Sayısal ortofoto üretim iş adımları: Orta noktası referans koordinat sisteminde XY koordinatına karşılık gelen boş ortogörüntü matrisinin oluşturulması, Sayısal arazi modeli yardımıyla XY koordinatına karşılık gelen Z koordinatının belirlenmesi, İzdüşüm denklemleri ve ortofoto üretilecek fotoğrafa ilişkin iç ve dış yöneltme elemanları kullanılarak XYZ koordinatına karşılık gelen fotoğraf koordinatlarının hesaplanması,

61 SAYISAL ORTOFOTO Dış yöneltme parametreleri klasik yollarla yada FN Dengelemesi ile yada Doğrudan Yöneltme (GPS/IMU) hesaplanabilir Hesaplanan fotoğraf koordinatlarından piksel koordinatlarının Affin dönüşümü ile hesaplanması, Hesaplanan piksel koordinatına ilişkin gri değerin komşu pikseller yardımıyla enterpolasyonla hesaplanması, Hesaplanan gri değer boş ortogörüntü matrisinde ilgili piksele atanır.

62 + => V E R İ L E R + => Ü R Ü N L E R Dijital Ortofoto Üretimi için Akış Diyagramı (Kılıç 2009 YTÜ) 62

63 SAYISAL ORTOFOTO DOĞRULUĞU VE GÖRÜNTÜ KALİTESİ Üretilen ortofotonun geometrik doğruluğu, dış yöneltme elemanlarının doğruluğuna, sayısal arazi modelinin doğruluğuna, fotoğraf ve piksel koordinat sistemleri arasındaki dönüşüme bağlıdır.

64 Ortofotonun görüntü kalitesi ise güneş ışığı eğim açısı, kullanılan kamera, filmin ayırma gücü (sayısal kameralarda çözünürlük), çekimde kullanılan filtreye, diyafram ve poz süreleri gibi etkenlere bağlıdır. Bunlar uygun şekilde belirlenmezse komşu ortogörüntüler arasında parlaklık ve kontrast farklılıkları oluşur. Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 64

65 SAYISAL ORTOFOTONUN CBS KAPSAMINDA BAŞLICA ÖZELLİKLERİ Yukarıda yapılan genel yaklaşımların ışığında, sayısal ortofotolara CBS kapsamında önemli bir veri kaynağı olma özelliği sağlayan üstünlükleri aşağıda sıralanmıştır: Sayısal ortofotolar, piksel büyüklüğü kadar doğruluğa sahip çizgisel harita (topoğrafik harita) ile aynı, hatta çoğu kez daha yüksek doğruluktadır ve her piksel, bir referans gridine (UTM, Lambert vb.) göre kesin olarak belirlenmiş konuma sahiptir. İki veya daha fazla sayıda ortofoto, radyometrik düzeltme ve mozaikleme teknikleri kullanılarak, orijinal uydu görüntüsü ya da hava fotoğrafından daha yüksek kalitede homojen renkli görüntü elde etmek için eşleştirilebilir.

66 SAYISAL ORTOFOTONUN CBS KAPSAMINDA BAŞLICA ÖZELLİKLERİ Mevcut haritaların güncelleştirilmesinde veya mevsim farklılığından dolayı ışık koşulları ve bitki örtüsü değişiminin yarattığı sonuçların gözlenmesinde kolaylık sağlar. İki sayısal ortofotoyu, radyometrik kesiklikler olmaksızın eşleştirme kolaylığından yola çıkarak, geniş bir bölgeyi kapsayan sayısal ortofoto setleri oluşturmak mümkündür. Sayısal ortofotoların raster görüntüler olması nedeni ile, renkli ve renkli kızılötesi resimlere sınıflandırma teknikleri kolayca uygulanabilir. Çok zamanlı (multitemporal); çok ölçekli (multiscale) ve çok spektrumlu (multispectral) özellikler sayısal ortofotolara özgün niteliklerdir.

67 SAYISAL ORTOFOTONUN CBS KAPSAMINDA BAŞLICA ÖZELLİKLERİ Çok ölçekli ve spektrumlu nitelikler, sayısal ortofotoların çeşitli uydu görüntüleri veya hava fotoğrafları ile kıyaslanarak daha güçlü bir yorumlama olanağının ortaya çıkmasına neden olur. Ayrıca harita güncelleştirmesinin yanında CBS ye bütünleyici veri sağlama özelliğini de beraberinde taşır. Çizgisel ve tematik haritalarda yer alan önemli bazı detay bilgilerinin ortofotolar üzerine aktarılması sonucu daha zengin içerikli bir ürün yaratılabilmektedir. Sayısal ortofotolar, tüm bunların yanında, alan hesabı, uzunluk, açı vb. hesaplama işlemlerine de olanak sağlamaktadır.

68 SAYISAL ORTOFOTONUN CBS KAPSAMINDA BAŞLICA ÖZELLİKLERİ Çevre ile ilgili çalışmalarda çok sık kullanılan perspektif görüntüler için, sayısal arazi modeli üzerine sayısal ortofotonun giydirilmesi, diğer önemli bir üstünlük olarak göze çarpmaktadır. Bu üstünlüğün doğal bir uzantısı olan stereo ortofotolar, orto görüntülere yeni kullanım alanları açmaktadır. Değişik uydu görüntü verileri ile birleşme sonucunda daha kaliteli görüntü çıktıları elde edilebilmektedir. Örneğin; SPOT pankromatik görüntülerinin yüksek geometrik doğruluğu ile TM görüntülerinin çok spektrumlu bilgi özelliğinin birleştirilmesi ya da sürekli bulutla kaplı yeryüzü alanlarında SAR görüntüleri ile SPOT görüntüleri birleştirilerek SAR görüntülerine yorumlama kolaylığı getirilmesi bu konuya ilişkin tipik uygulamalardır.

69 SAYISAL ORTOFOTONUN CBS KAPSAMINDA BAŞLICA ÖZELLİKLERİ Sayısal ortofotolar; raster verilerin (sayısal arazi modeli, sınıflandırılmış görüntüler), vektör verilerin (poligon, çizgi, nokta, örn; parsel sınırları, yol orta eksenleri, petrol kuyuları) ve öznitelik bilgilerinin arakesiti durumundadır. Yeni orto görüntülerin eskisi ile kıyaslanması sonucu, değişim yakalama çalışmalarında (change detection) kullanılabildiği gibi, yeni görüntüler CBS bilgileri ile bütünleştirilerek yerleşim alanları, yol ağı gibi detaylardaki değişimleri de saptamak olasıdır. Özetle, mono ve stereo ortofotolar; CBS kullanıcı kitlesinin gereksinim duyduğu bilgileri elde etmede, geniş olanaklar sağlayan temel veri kaynağı niteliğindedir. Bunun sonucu olarak, raster formatta zengin detay bilgisi sunumu ve vektör veri toplamaya olanak tanıması ona diğer CBS kapsamlarının zorunlu bir tamamlayıcısı olma özelliğini kazandırmaktadır.

70 SAYISAL ORTOFOTONUN ÜSTÜNLÜKLERİ Sayısal ortofotonun klasik ortofotoya göre üstünlükleri; Ekranda görüntülenebilir. Bu olanak ekranda tasarımı olanaklı kılar. Bu tür sayısal ürün, sayısal harita ile de birleştirilebilir. Daha zengin bir bilgi kaynağı sağlar. Ortogörüntü, CBS ile de bütünleştirilebilir. Ekranda sayısallaştırma kolaylaşır. Haritalar yerine bu tür altlıklardan daha kolay sayısallaştırma yapılabilir.

71 ARAZİ MODELLERİ Yeryüzü, matematiksel olarak tanımlanamayacak derecede düzensiz üç boyutlu bir şekildir. Tam olarak tanımlanabilmesi için sonsuz sayıda noktaya gereksinim vardır. Bu da olanaksız olduğundan, belirli sayıdaki nokta kümesi seçilir ve yüzey bu noktalardan yararlanılarak temsil edilmeye çalışılır. Yeryüzünün uygun bir şekilde temsili, yerbilimlerinde, çok sayıdaki mühendislik ve mimarlık alanında (geomatik, inşaat, jeoloji), askeri uygulamalarda ve diğer birçok alanda büyük bir ihtiyaçtır.

72 ARAZİ MODELLERİ Topoğrafik bir yüzey, genellikle uygulamada sayısal bir model olarak üç şekilde gösterilir. Sayısal Yükseklik Modeli (SYM-DEM), Sayısal Arazi Modeli (SAM-DTM) Sayısal Yüzey Modeli (YM-DSM)

73 SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) Yeryüzü topoğrafyasını en sade ve çıplak şekilde; X, Y ve Z yükseklik değeriyle üç boyutlu olarak ifade eden model olarak tanımlanabilir. SYM ler özellikle topoğrafik bir yüzeyin sayısal gösterimi için kullanılmaktadır. SYM leri dijital anlamda nokta ve çizgi elemanları ile arazi yüzeyinin geometrik gösterimini sağlarlar. SYM ler yeryüzü topoğrafyasını en basit şekilde yansıtan en genel ve yaygın model olarak tanımlanmaktadırlar.

74 Yumuşak veya sert kırıklı çizgilerle ve noktalarla tanımlanabilen morfolojik detaylarla tamamlanan, düzenli veya düzensiz dağılımdaki noktalarla arazi yüzeyinin temsil edilmesidir. Noktalar ve çizgiler, aralarındaki lokal enterpolasyonlarla birlikte arazi yüzeyini temsil ederler. Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 74

75 SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) Sayısal Yükseklik Modeli Kaynak:

76 SYM nin başlangıç verileri topoğrafyayı yansıtan noktaların XYZ koordinatlarıdır Temel olarak arazideki su toplama ve su ayırımı çizgilerini belirleyen noktalar ve eğimin değiştiği yerlerdeki noktalar SYM üretiminde kullanılır Yeryüzünün topoğrafik yapısını tam olarak bilgisayara aktarabilmek için böyle milyonlarca nokta gerekir Bu kadar çok noktanın koordinatlarının ölçülerek tespit edilmesi hem zahmetli hem de zaman alıcı bir iştir Genel bir yaklaşım olarak mümkün olduğunca az, ancak gerçekleri de yansıtan noktaların arasında enterpolasyon yapılarak yeni noktaların yükseklikleri türetilir Enterpolasyon sonucu SYM kareler halinde hücreler yada üçgenler halinde elde edilir 76

77 SYM ni oluşturmak için gereken noktalar çeşitli ölçüm yöntemleri ile toplanabilir Mevcutsa eşyükselti eğrileri ve yükseklik noktalarının kullanımı en ekonomik ve hızlı veri toplama yöntemidir Arazide total station vb aletlerle ölçüm yapmak, fotogrametrik ölçüm yöntemlerini kullanmak SYM için veri toplamada yararlanılan diğer yöntemlerdir. Mevcut eşyükselti eğrilerinin de kaynağı bu iki ölçme yönteminden toplanan verilerdir Her yöntemin sonucu; noktalar ve noktalardan oluşturulan yüzeydir. Bir projede kullanılacak yöntem seçimini; istenen doğruluk, maliyet ve hız faktörleri etkiler 77

78 Fotogrametrik yöntemlerle SYM oluşturmada veri kaynağı; fotoğraflar, uydu görüntüleri yada lazer verileridir. SYM için klasik yöntemde stereo görüntülerden operatör tarafından sayısallaştırılan eş yükselti eğrileri kullanılmakta, otomatik yöntemde ise noktalar eşleştirme teknikleri ile üretilmektedir. SYM, genelde sayısal fotogrametrik harita yapımı projelerinde bir yan üründür, ortofoto yapımı içinse temel kaynaklardan biridir Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 78

79 Veriler toplandıktan sonra hata analizinin yapılması gerekir Genel yaklaşım yükseklik kesin değeri bilinen noktaların modelden çıkan değerlerini karşılaştırmaktır Bir SYM nin yeryüzü şekillerini yansıtıp yansıtmadığı, bir hücrenin etrafındaki piksel değerlerinden yeniden değerlenebildiği fokal istatistik ile veya gölge verisi (hillshade) oluşturularak da gözlemlenebilir Sonuçlar yeterli ise SYM oluşturmaya devam edilmektedir Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 79

80 SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) SYM ler genellikle yaygın olarak raster formatında veya üçgenlenmiş düzensiz ağ (TIN- Triangulated Irregular Network) ile temsil edilir. SYM ler ayrıca sayısal bir görüntü gibi depolanır ve görüntüdeki pikseller yükseklik verilerini içerir. Yani, hücrelerin sayısal değerleri yükseklikleri gösterir.

81 SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) TIN Kaynak: %E2%80%93-vector-functions

82 SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) TIN ise rastgele dağılmış X, Y, Z koordinatları bilinen noktalar yardımıyla hesaplanan komşu, kesişmeyen üçgenler topluluğu olarak tanımlanabilir. TIN in vektör yapısı rastgele dağılmış nokta, çizgi ve poligon verileri üzerine kurulmuştur. TIN, eğim, bakı, yüzey alanı ve uzunluğu, hacim hesaplamaları, eşyükselti eğrileri ve yükseklik verilerinin enterpolasyonu için kullanılmaktadır.

83 ORTOFOTO ve SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) İLİŞKİSİ Ortofotolar/ortogörüntüler, orjinal fotoğrafın/görüntünün eğiklik dönüklük ve yükseklik farkından ileri gelen ötelemelerin, SYM lerden sağlanan yükseklik verileri yardımıyla düzeltilerek yeniden örneklenmesi suretiyle oluşturulan fotoğraflardır/görüntülerdir. Araziyi modelleyen SYM doğruluğu ve uzaysal/konumsal çözünürlüğü üretilen ortofotoların/ortogörüntülerin çözünürlüğü ve doğruluğunu doğrudan etkilemektedir.

84 ORTOFOTO ve SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ (SYM) İLİŞKİSİ a) Uygun olmayan SYM kullanarak üretilen büyük ölçekli ortofoto görüntüde bina kenarları distorsiyona uğramıştır. b) Uygun SYM kullanıldığında görüntü üzerindeki detaylar doğru olarak görülmektedir.

85 SAYISAL ARAZİ MODELİ (SAM) SAM genellikle tam 3B yerine 2.5 boyutlu model olarak adlandırılmaktadır. SAM arazi yüzeyinin belirgin topoğrafik özelliklerinin ve arazinin gerçek şeklinin daha iyi biçimde sayısal olarak sunulmuş biçimidir. SAM, topoğrafya üzerindeki bina, bitki örtüsü, orman vb. farklı yükseklik değerlerine sahip detayları içermez.

86 SAYISAL ARAZİ MODELİ (SAM) Sayısal Arazi Modeli Kaynak:

87 SAYISAL ARAZİ MODELİ (SAM) SAM ın oluşturulabilmesi için, seçilen yüzey noktalarının X, Y, Z koordinatları ile uygun bilgisayar programlarına ihtiyaç vardır. Programlar yardımıyla, uygun bir enterpolasyon yöntemi seçilerek dayanak noktalarına bağlı olarak yeni noktaların koordinatları elde edilir. Böylece elde edilen bütün veriler, başka bilgi sistemleri için veri olarak kullanılabilir.

88 SAYISAL YÜZEY MODELİ (YM) Sayısal yüzey modeli (YM), SAM ve SYM ye benzer. Farkı ise yükseklik bilgilerinin bina, ağaç, kule ve diğer objelerin yüzeyine ilişkin olmasıdır. Sürekli ve tek değerli olduğu kabul edilir. Başka bir deyişle, yüzey, herhangi bir ani yükseklik değişimi, zirve, çukur, dik yamaç, uçurum, ya da fay kırığı gibi yüzeyin sürekliliğini bozan yapıları içerir.

89 SAYISAL YÜZEY MODELİ (YM) Sayısal Yüzey Modeli Kaynak:

90 SYM/SAM ve YM ARASINDAKİ FARK SYM/SAM ve YM arasındaki fark Kaynak:

91 YM SYM/SAM Uzaktan Algılama Dersi, Ders Notları 91

92 TOPOĞRAFİK HARİTA Yeryüzünün veya bir parçasının fiziksel görünüşünü belli bir ölçek içinde eşyükselti eğrileri yardımıyla yatay düzlem üzerinde gösterilmesiyle elde edilen çizgisel haritalara topoğrafik haritalar denir. Topoğrafik haritalar üzerinde, yeryüzünde bulunan tüm unsurlar kendilerine özgü simgelerle işaretlenmişlerdir. Topoğrafik haritalar, haritası oldukları bölgelerde bulunan yapay ve doğal objeleri, (binalar, köprüler, yollar, akarsu ve durgun su objeleri, bitki örtüsü ve arazi engebesini) kartografik işaretlerle göstererek bilgi veren ürünlerdir.

93 TOPOĞRAFİK HARİTA Kaynak: Fotogrametri Ders Notları, Prof. Dr. Ahmet YAŞAYAN

94 TOPOĞRAFİK HARİTA Topoğrafik haritanın özellikleri: Topoğrafik haritaları diğerlerinden ayıran özellik yeryüzünün şeklini eşyükselti eğrileri ile göstermesidir. Arazi biçimleri haritada kolayca anlaşılabilecek sembollerle gösterilir. Haritanın üst kısmı kuzeyi gösterir. Harita ölçeği sayesinde harita üzerinde ölçüm ve hesaplamalar yapılabilir. Göller, nehirler, kasabalar ve benzerleri harita üzerinde isimleri ile gösterilir.

95 TOPOĞRAFİK HARİTA Türkiye de haritalar, Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliğine göre üretilmek zorundadır. Yönetmeliğin fotogrametrik çalışmalar bölümünde, büyük ölçekli haritaların fotogrametri yöntemiyle yapımında uygulanacak ilkeler belirtilmiştir. Düşey fotoğraf, ölçekleri yapılacak harita ve ortofoto ölçeğine bağlı olarak belirlenir. Bu ölçeklerin 1/5000 olması durumunda fotoğraf ölçeği 1/16000 den, 1/2000 olması durumunda 1/10000 den, 1/1000 olması durumunda da 1/5000 den küçük olamaz. 1/500 ölçekli haritaların yapımı için de fotoğraf ölçeği 1/3500 den küçük olamaz.

96 KENT HARİTALARI Bir kentin tümünün ya da bir bölümünün, nüfus yoğunluğu, açık alanlar, okullar, anayollar, dolaşım yoğunluğu gibi koşul ve özelliklerini gösteren haritalardır. Bu tür haritalarla kentin doğal gelişimi, altyapısı, sektörlere ait kurum ve kuruluşların dağılımı, kent içi arazi kullanımı, nüfus ve göç hareketleri gibi çok sayıda farklı alanda planlama çalışmalarına altlık teşkil edecek veriler hazırlanabilmektedir. Kent haritalarının hazırlanma amacı kentsel alanlarda bilgi sistemlerinin hazırlanmasına altlık teşkil etmektir.

97 KENT HARİTALARI Kent Haritası Örneği Kaynak:

98 ÜÇ BOYUTLU MODELLER Günümüzde, özellikle kentsel alanlardaki yeni tasarımlar, yerleşim alanı planlama, imar uygulamaları, koruma alanlarındaki tarihi mekânların restorasyon ve tanıtım amaçlı modellenmesi, kent bilgi sistemi kapsamında üç boyutlu kadastro uygulamalar, mekânsal nesneleri içine alan park ve bahçe gibi peyzaj düzenlemeleri, mekânsal alanlarda yol planlaması, orman ile mekan arasındaki ilişkileri düzenleme ve turizm amaçlı bir çok konu için, sanal ortamda gerçek dünyaya uyumlu olarak oluşturulmuş üç boyutlu görselleştirilmiş güncel modellere ihtiyaç duyulmaktadır.

99 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ Ayrıca görselleşmiş modeller üç boyutlu coğrafi bilgi sistemlerine altlık oluşturulması açısından da oldukça önemli hale gelmiştir. Fotogrametri ve CBS artık ayrılmaz bir bütün olduğu tartışılmaz bir gerçektir. Bu bütünlüğü gelişen teknoloji ile tamamlayan ise üç boyutlu şehir modelleridir. Üç boyutlu şehir modelleri teknik olarak elde edilen son grafik ürün olmasına karşın, CBS için görselleştirmenin en ön noktasını oluşturmaktadır.

100 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ 3 boyutlu şehir modeli Kaynak:

101 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ 3 boyutlu şehir modeli Kaynak:

102 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ Üç boyutlu modelleme ve animasyon destekli arazi ve şehir modellerinin oluşturulması ve elde edilen ürünlerin CBS tabanlı kullanımı için yapılan çalışmalar aşağıdaki gibi sıralanabilir: Üç boyutlu modelleme (Modelling), Görüntü kaplama (Rendering), Animasyon (Animation), Üç boyutlu sorgulama (3D Query).

103 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ Hava fotoğrafı ile kaplanmış 3B model

104 ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ 3 Boyutlu şehir modeli üzerinde uçuş animasyonu

105 KAYNAKLAR Fotogrametri Ders Notları, Prof. Dr. Ahmet YAŞAYAN, T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 2295, Acıkoğretim Fakültesi Yayını No: 1292 Fotogrametri I,II ve III Ders Notları, Prof. Dr. Ahmet YAŞAYAN, YTÜ, 1996 Fotogrametri I Ders Notları,, BEÜ, Fotogrametri, O. Altan, S. Külür, G. Toz, H. Demirel, Z. Duran, M. Çelikoyan, Karl Krauss, 7. Baskıdan çeviri, İTÜ, Nobel Yayın Dağıtım, 2007, Yrd. Doç. Dr. Aycan Murat MARANGOZ, BEÜ, Fotogrametri I-II Ders Notları, Doç. Dr. Hüseyin Topan, BEÜ Fotogrametrinin Temelleri Ders Notları, Doç. Dr. Naci YASTIKLI, YTÜ Fotogrametri Ders Notları, Prof. Dr. Fatmagül Kılıç, YTÜ, 2009 eobs.edu.tr (BEÜ Müh. Fak. Geomatik Müh. Bölümü) geomatik.beun.edu.tr Koç D. Ve Türker M IKONOS PANKROMATİK UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ OLUŞTURULMASI, Harita Dergisi, Sayı: 134, 31-43, Temmuz