T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ"

Transkript

1 T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ GPS DESTEKLĠ MOBĠL YERSEL FOTOGRAMETRĠ SĠSTEMĠ Ġbrahim ASRĠ DOKTORA TEZĠ Harita Mühendisliği Anabilim Dalı ġubat-2011 KONYA Her Hakkı Saklıdır

2

3 TEZ BĠLDĠRĠMĠ Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıģ ve akademik kurallar çerçevesinde elde edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıģmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm. DECLARATION PAGE I hereby declare that all information in this document has been obtained and presented in accordance with academic rules and ethical conduct. I also declare that, as required by these rules and conduct, I have fully cited and referenced all material and results that are not original to this work. Ġbrahim ASRĠ Tarih:

4 ÖZET DOKTORA TEZĠ GPS DESTEKLĠ MOBĠL YERSEL FOTOGRAMETRĠ SĠSTEMĠ Ġbrahim ASRĠ Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı DanıĢman: Yrd. Doç. Dr. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU 2011, 107 Sayfa Jüri Doç. Dr. Mustafa TÜRKER Doç. Dr. Ġbrahim KALAYCI Doç. Dr. S.SavaĢ DURDURAN Yrd. Doç. Dr. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU Yrd. Doç. Dr. Taner ÜSTÜNTAġ GeliĢen algılayıcı sistemler ve hızla artan konumsal bilgi ihtiyacı karģısında harita yapım sistemlerinin de vizyonu sürekli değiģmektedir. Buna paralel olarak günümüz harita üretim sektörü için hareketli platformlar üzerinde birkaç farklı algılayıcının bir araya geldiği doğrudan konum bilgisini üreten sistemler geliģtirilmektedir. Bu sistemlerin en belirgin kombinasyonu ise GPS ve Fotogrametri tekniklerinin birlikte kullanılmasıdır. Bunun yanında bu teknolojilerin pahalı algılayıcılardan oluģması araģtırmacıları düģük maliyetli sistem kullanımına yönetmektedir. Bu tez çalıģmasında pahalı sistemlere nazaran oldukça ucuz maliyetli konumu belirlenecek noktanın yanına varmadan doğrudan konum bilgisi üretecek GPS Destekli Mobil Yersel Fotogrametri Sistemi tasarlanmıģ, oluģturulmuģ, testleri yapılmıģ ve görüntü eģleme tekniği ile de desteklenmiģtir. Anahtar Kelimeler: Mobile Harita Yapımı, GPS, Fotogrametri, DüĢük Maliyetli, Görüntü EĢleme, Sanal Kamera, Sanal Kontrol noktası iv

5 ABSTRACT Ph.D THESIS GPS SUPPORTED MOBILE TERRESTRIAL PHOTOGRAMMETRY SYSTEM Ġbrahim ASRĠ THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF SELÇUK UNIVERSITY THE DEGREE OF DOCTOR OF PHILOSOPHY IN GEOMETICS ENGINEERING Advisor: Asst. Prof. Dr. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU 2011, 107 Pages Jury Assoc. Prof. Dr. Mustafa TÜRKER Assoc. Prof. Dr. Ġbrahim KALAYCI Assoc. Prof. Dr. S. SavaĢ DURDURAN Asst. Prof. Dr. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU Asst. Prof. Dr. Taner ÜSTÜNTAġ Impacts of advanced technology and rapidly increasing needs of today s societies to information change the vision of mapping technologies. We now see some integrated systems which combine several surveying receivers and sensors on a moving platform and provide spatial coordinates directly. This kind of combined systems commonly uses photogrammetric and GPS techniques together. On the other hand, researchers tend to find most economical combinations since those previously developed systems are highly cost effected. In this study, contrary to expensive system, a combined system which is cheap, utilizes GPS and terrestrial photogrammetry and does not need to be touched to the details was developed and tested and also supported by digital image matching. Keywords: Mobile Mapping, GPS, Photogrammetry, Low Cost, Image Matching, Virtual Camera, Virtual Control Point v

6 ÖNSÖZ Akademik hayatın en önemli eģiklerinden biri olan bu doktora çalıģmasında akademik hayatımın baģından bu zamana kadar bana danıģmanlık yapan tez çalıģmasının her adımında maddi ve manevi desteğini esirgemeyen değerli hocam Yrd.Doç.Dr. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU na, yine özellikle GPS konusunda ve tezin uygulama konusunda ayrıca birçok aģamasında emeği geçen Doç.Dr. Ġbrahim KALAYCI hocama öncelikle Ģükranlarımı sunarım. Yazılım konusunda desteklerini esirgemeyen Doç. Dr. Temel BAYRAK, Yrd.Doç.Dr. Fevzi KARSLI, Dr. Abdullah VARLIK, ArĢ. Gör. Mustafa DĠHKAN a teģekkür ederim. Bunun yanında burada ismini sayamadığım maddi manevi desteğini esirgemeyen birçok hocalarım, arkadaģlarım ve yakınlarıma da teģekkür ederim. Son olarak her aģamada beni sabır ve muhabbetle destekleyen kıymetli ailem, eģim ve çocuklarıma teģekkürü borç bilirim. Ġbrahim ASRĠ KONYA-2011 vi

7 ĠÇĠNDEKĠLER ÖZET... iv ABSTRACT... v ÖNSÖZ... vi ĠÇĠNDEKĠLER... vii KISALTMALAR... ix ġekġller DĠZĠNĠ... x TABLOLAR DĠZĠNĠ... xii 1. GĠRĠġ KAYNAK ARAġTIRMASI MATERYAL VE METOT Mobil Harita Yapım Sistemleri Mobil Harita Yapım Sistemlerinin GeliĢimi Foto-Kayıt (Photo-Logging) Video-Kayıt (Video-Logging) Mobil Harita Yapımı (Mobile Mapping) Çoklu Algılayıcı Entegre EdilmiĢ Mobil Harita Yapım Sistemleri Veri toplama Konum Belirleme ve Harita Yapım Algılayıcıları Bazı Özel Mobil Harita Yapım Uygulama Alanları Anlık Mobil Harita Yapımı Görüntü EĢleme Görüntü ĠĢleme Epipolar Geometri Görüntü EĢleme Tanımı ve Dijital Fotogrametrik Kullanımı Görüntü EĢleme Yöntemleri ġekle (Detaya) Dayalı Görüntü EĢleme ĠliĢkisel (Sembolik) EĢleme Alana Dayalı Görüntü EĢleme Alana Dayalı Görüntü EĢleme Yöntemleri Affin DönüĢümü Ölçeksel DeğiĢmeyen Özellik DönüĢümü (SIFT) Algoritması Rastgele Örnek UyuĢumu (RANSAC) Algoritması Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Fotogrametrik Matematiksel Model Fotogrametrinin Matematiksel Modeli Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Uzay Geriden Kestirme Çözümü Mercek Distorsiyon Düzeltmeleri Hesabı Yapay Zekâ ve Yapay Zekâ Teknikleri vii

8 Yapay Zekâ Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Ağları Genel Tanımı Yapay Sinir Ağları nın Özellikleri Yapay Sinir Hücresi Yapay Sinir Ağları nda Katmanlar Yapay Sinir Ağları nda Öğrenme Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli GenelleĢtirilmiĢ Delta Kuralı GPS DESTEKLĠ YERSEL MOBĠL FOTOGRAMETRĠ SĠSTEMĠ, TANIM, TASARIM VE SĠSTEM ÇÖZÜMLERĠ Sistem Sistem Tasarımı Sistem oluģturulması Kamera Kalibrasyonu Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Uzay Önden Kestirme Yazılımı ve Testi Sistem Geometrisinin Belirlenmesi Platformun Araç Üzerine Monte Edilmesi Araç Üzerindeki Sistemin Test Edilmesi Sistem Verilerinin Değerlendirilmesi Sanal Kontrol Noktası Tekniği Kamera KarĢılaĢtırılması Sanal Kamera Çözümü Üç Kameralı Sistem Totalstation ve GPS Verilerinden Yapılan Sanal Kontrol Noktası DönüĢümü ile Çözüm Platform Koordinat Sisteminde Çözüm Sanal 3. Kamera ile Çözüm Platforma Yakın Sanal Kontrol Noktaları Ġle Çözüm Sanal Kontrol Noktalılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi Nokta EĢleme Sistemin Nihai Testi ve Sistemle Halihazır harita üretimi SONUÇLAR VE ÖNERĠLER KAYNAKLAR EKLER EK-1 Uzay Önden Kestirme Matlab Kodu EK-2 Uzay Geriden Kestirme Matlab Kodu EK-3 Sanal Kamera Matlab Kodu Ek-4 Üç Kameralı Uzay geriden Kestirme Matlab Kodu Ek-5 Üç Kameralı Uzay Önden Kestirme Matlab Kodu ÖZGEÇMĠġ viii

9 Kısaltmalar GDMYFS UGK UÖK MHYS GPS RTK YSA SIFT RANSAC GÜ drc KISALTMALAR : GPS Destekli Mobil Yersel Fotogrametri Sistemi : Uzay Geriden Kestirme : Uzay Önden Kestirme : Mobil Harita Yapım Sistemleri : Global Positioning System- Küresel Konum Belirleme Sistemi : Real Time Kinematic-Gerçek Zamanlı Konum Belirleme : Yapay Sinir Ağları : Ölçeksel DeğiĢmeyen Özellik DönüĢümü Algoritması : Rastgele Örnek UyuĢumu Algoritması : GümüĢhane Üniversitesi : Derece ix

10 ġekġller DĠZĠNĠ ġekil 2.1. GPS Van Sistemi ve Kamera Görüntüsü (URL-1)... 4 ġekil 2.2. VISAT Sistemi (URL-2)... 5 ġekil 2.3. Immersion 94 mobil veri toplama sistemi (Debevec, 1999)... 6 ġekil 2.4. Elle taģınabilen MHYS (Ellum, 2001)... 6 ġekil 2.5. Ġnsan gücüyle taģınabilen MHYS (Seo ve ark. 2004, Asri 2005, Forlani ve Pinto 2007 ve Remondino 2007)... 7 ġekil 2.6. Çoklu konum belirleme ve haritalama algılayıcı entegre MHYS (Ishikawa ve ark. 2006)... 7 ġekil 2.7. Lazer tarayıcı noktalarının fotogrametrik değerlendirme ile beraber kullanıldığı sistem (Alshawa ve ark. 2009)... 8 ġekil 2.8. Tarihi kayıt için düģük maliyetli doğrudan yöneltme yapılan fotogrametrik kayıt sistemi... 9 ġekil 2.9. Roncella ve ark. nın (2005) ataletsel araçlar kullanmadan oluģturduğu alım sitemi ġekil Wong (2006) düģük maliyetli mobil fotogrametrik alım sisteminin görünümü ġekil 3.1. Harita Yapım Uygulamaları için çoklu algılayıcı entegrasyonu (URL -3) ġekil 3.2. Eski bir foto-kayıt sistemi (Breyer, ve Lalan, 2006) ġekil 3.3. GPS destekli Video-Kayıt Sistemi (Breyer ve Lalan, 2006) ġekil 3.4. ġekil 3.3. deki Video-Kayıt sisteminin kamera görüntüleri ġekil 3.5. Doğrudan konumlandırma konsepti (Tao, 2000) ġekil 3.6. Harita yapım amaçlı entegre çoklu algılama sistemi (Özçelik, ve BeĢdok, 2009) ġekil 3.7. Görüntü iģlemenin iģ akıģı (Yıldırım, 2003) ġekil 3.8. Epipolar sınırlama, epipolar düzlem (P,P,P ) ve epipolar doğrular e. ve e. (Heipke, 2005) ġekil 3.9. Epipolar eģleme (Öztürk ve Koçak, 2007) ġekil Görüntü eģleme (Öztürk ve Koçak, 2007) ġekil KarĢılıklı ĠliĢki prensibi: Sol görüntüde seçilen iliģki penceresinin sağ görüntüdeki karģılığının, bir araģtırma penceresi içerisinde piksel piksel kaydırılarak bulunması (Heipke, 2005) ġekil Çapraz korelasyon (Öztürk ve Koçak, 2007) (3.1) ġekil KarĢılıklı iliģki yöntemi kullanılarak yapılmıģ, doğru sonuç elde edilmiģ görüntü eģleme iģlemi (Varlık ve ark. 2009) ġekil KarĢılıklı iliģki yöntemi kullanılarak yapılmıģ, hatalı sonuç elde edilmiģ görüntü eģleme iģlemi (yanlıģ eģleme mismatch ) (Varlık ve ark. 2009) ġekil En Küçük Kareler Görüntü EĢleme prensibi; a - ) sol görüntü ve bu görüntüde çizilmiģ 15x15 piksellik iliģki penceresi b- ) sağ görüntü ve en küçük karesel eģleme sonunda iliģki penceresinin aldığı son konum (Varlık ve ark. 2009) x

11 ġekil En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yöntemiyle yapılmıģ hatalı bir eģleme (Varlık ve ark. 2009) ġekil Fotogrametrinin Matematiksel Modeli (Duran, 2003) ġekil Yersel Fotogrametrik ĠzdüĢüm (Duran, 2003) ġekil YSA elemanları (Albayrak, 2011) ġekil Genel olarak bir YSA yapısı (Albayrak, 2011) ġekil Çok katmanlı algılayıcı modeli (Albayrak, 2011) ġekil 4.1. Google SketchUp programında 3B olarak çizilen platform ġekil 4.2. GDMYFS platformu ġekil 4.3. PhotoModeler kamera kalibrasyon slaytı ġekil 4.4. Laboratuardaki UÖK düzeneği ġekil 4.5. Laboratuardaki UÖK düzeneği ve koordinat eksenleri ġekil 4.6. Laboratuar duvar ve aletler üzerine yerleģtirilen kontrol noktaları ve ölçümü ġekil 4.7. MYO önünde oluģturulan test alanı ġekil 4.8. Test alanındaki kontrol noktalarının ve alım istasyonlarının dağılımı ġekil 4.9. Araç üzerine monte edilen platform ġekil Araç üzerine monte edilen platformun geometrik yapısının belirlenmesi ġekil Yerdeki ve duvardaki tesis edilen (Δ) ve serbest ölçülen(o) detay noktaları ġekil GPS alıcılarının bilgisayar ile kontrolü ġekil Araç üzerindeki sistemle gerçekleģtirilen bir alım istasyonu ġekil 4.14 a) Test alanındaki kontrol noktalarının oluģturulması b) Test alanındaki kontrol noktalarının resim üzerindeki görünümü c) Yeni bir alım istasyonundaki sanal kontrol noktalarının dağılımı d) Yeni bir alım istasyonundaki sanal kontrol noktalarının resim üzerindeki görünümü ġekil Sanal kameranın temsili görüntüsü ġekil kameralı sistem görünüģü ġekil kameralı sistemdeki a) sol resim (Canon 550D) b) sağ resim (Olympus C8080) c) orta yukarıdaki resim (Canon 550D) ġekil Yapay sinir ağları ile sanal kontrol noktası kestirimi için 40 istasyonlu uzay ġekil Yapay sinir ağları ile sanal kontrol noktası kestirimi için 120 istasyonlu uzay ġekil Nokta eģleme programı arayüzü ġekil Görüntülerin gri tona dönüģtürülerek programa yüklenilmesi ġekil SIFT algoritması ile özellikli noktaların seçimi ġekil RANSAC algoritması ile ortak noktaların eģlenmesi ġekil ĠliĢki ve araģtırma pencerelerinin seçilmesi ġekil EĢleme iģleminin gerçekleģmesi ġekil Tesis edilen (Δ) ve serbest ölçülen (O) detay noktaları ġekil Yakın sanal kontrol noktası için kullanılacak test alanındaki noktalar ġekil Alım yapılan güzergahın sistemden elde edilen değerlerle çıkartılmıģ hâlihazır haritası ve resim alım istasyonlarının dağılımı xi

12 TABLOLAR DĠZĠNĠ Tablo 2.1. Mevcut konumsal veri toplama tekniklerinin kıyaslanması (Ellum, 2001)... 3 Tablo 2.2. Dünyadaki bazı mobil harita yapım sistemleri ve özellikleri (Tao 2000, Wong 2006, Ellum 2001) Tablo 3.1. EĢleme yöntemleri, benzerlik ölçümleri ve eģleme varlıkları arasındaki iliģkiler Tablo 3.2. Biyolojik sinir sistemi ile yapay sinir sistemi arasındaki benzerlikler Tablo 4.1. Ölçülen ve hesaplana koordinat değerleri ve farkları Tablo 4.2. Sıfıra indirgenmiģ platform koordinatları Tablo 4.3. Platform koordinat sisteminde elde edilen kamera çekim merkezleri ve dönüklükleri Tablo 4.4. Belirlenen sistem geometrisi ile test alanındaki çalıģabilirlik analizi Tablo 4.5. Seçilen 3 istasyondaki ölçülen ve dönüģümden hesaplanan koordinatlar ile farkları Tablo 4.6. Herhangi bir istasyondaki sanal kontrol noktası kullanılarak çözüm ile platform koordinat sistemindeki çözüm farklarının karģılaģtırılması Tablo 4.7. KarĢılaĢtırılan kameralar ve özellikleri Tablo 4.8. Farklı kamera kombinasyonlarının duyarlılıklarının karģılaģtırılması Tablo 4.9. Hesaplanan ve ölçülen piksel değerleri Tablo Sanal kamera ile çözüm yapılan dıģ yönetme parametreleri Tablo Sanal kamera ile çözümden elde edilen değerlerin karģılaģtırılması Tablo GPS ve Totalstation ile belirlen platform köģelerinin koordinatlarının karģılaģtırılması, Tablo GPS ve Totalstation verilerinden dönüģüm ile elde edilen değerlerin karģılaģtırılması Tablo Platform koordinat sisteminde 3 kameralı sistem çözümü koordinat farkları Tablo Sanal kamera kullanarak yapılan çözüm ile oluģan koordinat farkları Tablo Yakın sanal kontrol noktaları ile elde edilen koordinat farkları Tablo istasyonlu uzayda YSA ile elde edilen test verilerinin karģılaģtırılması 84 Tablo istasyonlu uzayda YSA ile elde edilen test verilerinin karģılaģtırılması Tablo Alımı yapılan noktaların karģılaģtırılması xii

13 1 1. GĠRĠġ Teknolojik geliģmeler harita veya konum bilgisi üretim iģlerine her geçen gün farklı bir nitelik kazandırmaktadır. Özellikle son zamanlarda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) nin hızlı, az maliyetli ve nitelikli konum ve öznitelik veri ihtiyacını karģılamak maksadıyla değiģik veri toplama sistemleri geliģtirilmeye baģlanmıģtır. Algılayıcı sistemlerdeki ve uydu bazlı sistemlerdeki göz kamaģtırıcı geliģmeler farklı ölçme ve görüntüleme sistemlerinin bir arada kullanılması durumunu ortaya çıkarmaktadır. Bu çoklu sistemler hava fotogrametrisindeki hareketli ölçme sistemini yersel fotogrametride de uygulama imkânını sağlamıģtır. Yersel fotogrametrik sistemlere hava fotogrametrisinden daha ziyade hedef objelere yakın olması nedeniyle çok farklı algılama sistemleri entegre edilebilmektedir. Fotogrametrinin ana amacı, uzaktaki cisimlerin geometrik Ģekil ve konumlarını fotoğraflar yardımıyla elde etmektir. Bu kapsamda fotogrametrik değerlendirme iģlemi için gerekli ön iģlem olan yönetmelerin yapılabilmesi için kullanılacak parametrelerin tespiti de önem kazanmaktadır. Bu nedenle cisim üzerine kontrol noktaları tesis edilmekte ve bu kontrol noktalarının jeodezik ölçümünde de jeodezik ağlardan yararlanılmaktadır. Çoğu zaman bu iģlemler ekonomi ve sürat açısından fotogrametrik değerlendirme iģlemini olumsuz yönde etkilemekte, en önemlisi de cisimlerin yanına varmadan ölçü elde etme prensibi tam olarak yerine getirilememektedir. Bütün bu teknolojik geliģmeler ve fotogrametrinin ana amacına ulaģmak için yapılan çalıģmalar zamanla Mobile Harita Yapım Sistemlerini ortaya çıkarmıģtır. Mobile Harita Yapım Sistemlerinin iki temel bileģeni bulunmaktadır. Bunlardan birincisi konumlandırma algılayıcıları diğeri ise harita yapım algılayıcılarıdır. Konumlandırma algılayıcıları sistemin konumunu dolayısıyla harita yapım algılayıcısının konumunu bir koordinat sisteminde tespit etmek için, harita yapım algılayıcıları ise uzaktaki cisimlerin konumlarının tespitinde kullanılır. Günümüzde hem harita yapım sistemi hemde harita yapım sistemini konumlardırmak için kullanılan donanım oldukça pahalıdır. Bu nedenle daha ucuz sistemlerin geliģtirilmesi mobil harita yapım teknolojisinin önemli bir problemi olarak önümüzde durmaktadır. Bunun yanı sıra diğer önemli bir problem ise, yine harita yapım sisteminin konumlandırılmasında karģımıza çıkan, sistemin referanslandığı ve kullandığı koordinat sistemi eksenleri etrafındaki dönüklüklerin yüksek doğrulukla belirlenmesi problemidir. Ayrıca, bu tür bir çalıģmaya konu olan diğer bazı temel problemleri tanımlamak gerekirse;

14 2 Fotogrametrinin uzaktantığını, yani cisimle baģka bir deyiģle hedef obje ile temassızlığının tam anlamıyla sağlanması için kontrol noktası olmadan fotogrametrik yöneltmenin yapılması gereksinimi Mobil Harita Yapım Sistemlerinin yaygın kullanımı için düģük maliyetli sistem geliģtirme gereksinimi Mobil Harita Yapım Sistemlerinin anlık konum bilgisi üretme eğilimi olarak sıralanabilir. Bu temel problemlere çözüm olarak yapılan çalıģmanın baģlıca amaçları ise; En yaygın konumlandırma algılayıcılarından GPS kullanılması ile Fotogrametrik değerlendirme için gerekli dıģ yöneltme parametrelerinin tespit edilmesinde ilk defa bu çalıģmayla ortaya konan sanal kontrol noktası teknik ve yaklaģımıyla fotogrametrik çözümün obje ile temassızlığının tamamen sağlanması DüĢük maliyetli algılayıcılar kullanılarak düģük maliyetli Mobil Harita Yapım Sistemi geliģtirmek. Bunun paralelinde düģük maliyetli algılayıcıların getireceği doğruluk kaybını ise farklı hesaplama teknikleri ile ortadan kaldırmak veya en aza indirmek Bütün algılayıcılardan (GPS, Dijital Kamera) bilgisayar kontrolü sayesinde anlık veri almak ve dolayısıyla anlık konum bilgisi üretmek Ģeklinde özetlenebilir. Bu problem ve amaçlar ıģığında hareketli bir platform üzerinde en yaygın konumlandırma algılayıcılarından GPS ile yine en önemli harita yapım algılayıcılarından dijital kameralar birlikte kullanılarak bir ölçme sistemi tasarlanmıģ, oluģturulmuģ, testleri yapılmıģ, ortaya çıkan problemlere ise farklı yaklaģımlarlaçözümler (YSA, sanal kontrol noktası, sanal kamera vb.) aranmıģ, dijital görüntü eģleme teknikleri ile ölçülecek detayların diğer görüntüde bulunması desteklenmiģ, sistem belli bir alanın alımında kullanılarak test edilmiģ ve sonuçları paylaģılmıģtır.

15 3 2. KAYNAK ARAġTIRMASI Son 30 yıllık geçmiģte konumsal veri ihtiyacında büyük bir patlama görülmüģtür. Bu ihtiyacı karģılamak için sayısız kaynak ve yöntem mevcuttur. Artan bu veri ihtiyacını yüksek doğrulukta, yüksek yoğunlukta, hızlı üretim ve daha az maliyetle etkili bir Ģekilde karģılamak temel vizyon olmuģtur. Bunun için farklı konumsal veri toplama yöntemleri geliģtirilmiģtir. Yersel ölçmeler ve hava fotogrametrik ölçmeler sürekli olarak geliģmiģtir. Noktasal konum bilgisi üreten GPS tekniğinin haritacılıkta yoğun kullanımı ile klasik yersel ölçmelerde farklı bir noktaya doğru yönelmiģ ancak yine düģük maliyetli ve kısa sürede toplanması istenen konumsal bilgi ihtiyacına tek baģına cevap vermemiģtir. Bunun için GPS ve klasik teknikler çeģitli konumlandırma ve uzaktan algılama gibi çoklu algılama sistemleri ile hava ve karasal platformlarda birleģtirilerek alternatif ölçme sistemleri geliģtirilmiģtir. Bu sistemler Zamanla Mobil Harita Yapım Sistemleri (MHYS) olarak literatürde yerini almıģtır. MHYS hem hava hem de karasal sistemler olarak ortaya çıkabilirler Hava MHYS hava Ģartları ve görüntüleme eksiklikleri gibi bilindik hava fotogrametrik yöntemlerle aynı kısıtlamalara sahiptir. Karasal MHYS birçok proje için bilindik karasal veri toplama sistemlerine göre çok daha kullanıģlı sistemlerdir. KullanıĢlı olması ve hızlı veri toplama açısından klasik karasal tekniklere üstünlük sağladığı gibi görüntüleme sistemlerinin objeye yakınlığı ve hava Ģartlarından daha az etkilenmesi vb. yönünden hava MHYS ne üstünlük sağlamaktadır. Bunun yanında azda olsa dezavantajları mevcuttur. Tablo 2.1. de karasal MHYS ile diğer yöntemlerin karģılaģtırılması yapılmıģtır. (Ellum, 2001) Yakın Resim Fotogrametrisi Tablo 2.1. Mevcut konumsal veri toplama tekniklerinin kıyaslanması (Ellum, 2001) Teknik Dezavantajları Avantajları Yeterli kontrol kurulumu zor ve pahalıdır. Klasik Karasal Ölçmeler GPS Ölçmeleri Yoğun iģçilik ve yavaģ, GeniĢ alanlarda yoğun veri toplamak için uygun değil, Gereksiz veri toplama ġehir merkezi ve ağaçlık alanlarda uygun değil, GeniĢ alanlarda yoğun veri toplamak için uygun değil, Gereksiz veri toplama Resimlerden hızlı veri toplama, Veri depolanması ve tekrar kullanılması Daha az gereksiz veri toplama Yüksek rölatif doğruluk Daha az beceri gerektirir, Yüksek rölatif ve mutlak doğruluk

16 4 Hava Fotogrametrik Ölçmeler Karasal MHYS Kontrol kurulumu zor ve pahalıdır. Eksik gözlem: sadece havadan görünen noktalar toplanabilir. Pahalı veri toplama seferleri. Hava Ģartlarına bağlı Ġlk sistem kurulumu yüksek maliyetli. Kompleks Resimlerden hızlı veri toplama, Veri toplama kısmen otomatikleģtirilebilir, Veri depolanması ve tekrar kullanılması, Daha az gereksiz veri toplama Çok az veya hiç kontrol gerektirmez. GeniĢ alanlarda hızlı ve yoğun veri toplama. Çok uygun maliyetli veri elde etme. Veri depolanabilir ve tekrar kullanılabilir. Daha az gereksiz veri toplama 1970 yıllarda basit konumlandırma teknikleri ile film kameraları ile otoyolların izlemesi ile baģlayan MHYS sistemleri daha sonra GPS ve video görüntüleme teknolojilerinin geliģimi ile nitelikli bir sitem haline gelmeye baģlamıģlardır. Lapucha ve ark yılında GPS/INS entegrasyonu ve video kamera ile bir otoyol ölçme sistemi geliģtirmiģlerdir. Mobil Otoyol Envanter Sistemi (Mobile Highway Inventory System: MHIS) adı verilen sitemle yapılan ilk denemede yaklaģık olarak konum bilgisini 0.5 m, hız bilgisini 10 cm/s, eğim bilgisini % 0.5, ve eğiklik bilgisini 0.2 derece ile elde etmiģlerdir. Novak 1990 yılında GPS ve çeģitli algılayıcıları entegre ettiği otomatik yol çevre bilgileri toplayan hareketli bir stereo görüntüleme sistemi kurmuģtur (ġekil 2.1.). GPSVan adı verdiği bu sistemde GPS anteni ve görüntüleme sistemleri arasındaki ofseti toplu jeodezik dengeleme ile belirledi. Obje konum doğruluğu ise yaklaģık 10 cm olmuģtur. ġekil 2.1. GPS Van Sistemi ve Kamera Görüntüsü (URL-1) Schwarz ver ark yılında yaptıkları bir çalıģmada yol envanteri ve CBS uygulamaları için VISAT ismi verdikleri mobil ölçme sistemi geliģtirmiģlerdir. INS, çift

17 5 frekanslı GPS, CCD kameraların entegre edildiği bu sistemle 50 m'lik bir karayolu koridorunun her iki tarafında 0.3m veya daha iyi doğruluğa ulaģmıģlardır. Daha sonra bu sistem 8 CCD kamera 1 SVHS kamera ile geliģtirilmiģtir (El-Sheimy ve Schwarz, 1996). Coetsee ve ark yılında GPSVan sistemini 1 CCD kamera, 1 SVHS kamera ve düģük maliyetli INS ile yeniden oluģturarak dört çekerli araçlar, demir yolu araçları veya deniz taģıtları ile CBS amaçlı veri toplama uygulamalarında kullanılabileceğini göstermiģlerdir. ġekil 2.2. VISAT Sistemi (URL-2) Birçok kara, deniz vb. araçlarda kullanılan MHYS ler değiģik uygulamalar için insan gücü ile taģınabilen platformlar Ģeklinde de oluģturulmuģtur. Bunlardan en eskisi Naimark ve ark. tarafından 1994 yılında tekerlek hareketine göre mesafe belirleyen ve iki film kamerası entegreli insan gücü ile çalıģan Immersion 94 adı verilen sistemdir. Bu sistemle elde edilen fotoğrafik verilerden fotorealistik sanal çevre analizleri yapılmıģtır (Debevec, 1999). Alexander 1996 yılında bir GPS, iki dijital kamera ve dijital kumpasın entegre olduğu 3 boyutlu veri toplama sistemi tasarlamıģtır.

18 6 ġekil 2.3. Immersion 94 mobil veri toplama sistemi (Debevec, 1999) Ellum (2001) yaptığı tez çalıģmasında insan eliyle taģınabilen MHYS geliģtirmiģtir. GeliĢtirilen bu sistem bir inclinometer, bir dijital manyetik kumpas, çift frekanslı GPS alıcısı ve klasik bir dijital kameranın çok alıcılı bir haritalama sistemi içerisine entegrasyonudur (ġekil 2.4.). Sistemin test edilmesi sonucu mutlak obje uzay konum koordinatlarının doğruluğunu m arasında elde etmiģtir. ġekil 2.4. Elle taģınabilen MHYS (Ellum, 2001) Ġnsan gücüyle taģınabilen sistemler birçok amaç için geliģtirilmiģtir. Hatta seri üretim entegre sistemler geliģtirilmiģtir (ġekil 2.5.) (Seo ve ark. 2004, Asri 2005, Forlani ve Pinto 2007 ve Remondino 2007)

19 7 ġekil 2.5. Ġnsan gücüyle taģınabilen MHYS (Seo ve ark. 2004, Asri 2005, Forlani ve Pinto 2007 ve Remondino 2007) MHYS lerde harita yapım algılayıcısı olarak çoğunlukla görüntüleme algılayıcıları kullanılsa da bunlara ek olarak değiģik algılayıcılarda uzun süredir kullanılmaktadır. Lazer mesafe ölçerler ( Reed ve ark. 1996, Li ve ark. 1999) veya lazer tarayıcılar (Li ve ark. 2001, Graefe 2001) bunlardan en önemlileridir. Hatta bu yüzden harita yapım algılayıcılarına uzak algılayıcılarda denmektedir (Ellum, 2001). Özellikle lazer tarayıcıların ve birçok algılayıcının Ishikawa ve ark örneğinde olduğu gibi bir araya geldiği MHYS sistemleri bu alandaki ulaģılmıģ teknolojinin en son ve yaygın ticari örneklerindendir. (ġekil 2.6.). ġekil 2.6. Çoklu konum belirleme ve haritalama algılayıcı entegre MHYS (Ishikawa ve ark. 2006)

20 8 Büyük firmalar yukarda bahsedilen özellikle lazer entegreli çoklu algılayıcı sistemleri üretip satma ve hizmet verme yönünde bir eğilim göstermektedirler. Ancak bu sistemlerin kadastral amaçlı kullanımlara imkân sağlayacak doğrulukta olanları yüksek maliyetli algılayıcılardan oluģmakta bu da sistemlerin fiyatını oldukça arttırmaktadır. Bu sistemlerin maliyeti genelde yu bulmaktadır. Bu nedenle bu sitemler daha çok özel kullanıcılar için bir çözüm olmaktadır. Yaygın kullanımlar için araģtırmacılar düģük maliyetli ( altında) sistemler tasarlamaktadırlar (Bendea ve ark. 2009). DüĢük maliyetli sistemler için düģük maliyetli ve düģük hassasiyetli algılayıcılar kullanılmakta ve bunlar genelde fazla hassasiyet gerektirmeyen CBS uygulamalarında kullanılmaktadır (Madeira ve ark. 2008, Gontran ve ark. 2003, Jaakkola ve ark 2010). Fazla hassasiyet gerektiren kadastral vb. uygulamalarda ise özel yazılımlarla veya farklı tekniklerin beraber kullanılması ile hassasiyet arttırılmaktadır. Chiang ve ark 2009 yılında düģük maliyetli GPS, INS, IMU ve Micro Electro Mechanical Systems (MEMS), entegre bir sistem tasarlayıp kalman filtreleme algoritması ve yapay sinir ağları ile hassasiyetini arttırmıģlardır. Alshawa ve ark yılında Yersel Lazer Tarayıcı, Kamera ve MEMS GPS den oluģan basit bir sistem tasarlayıp fotogrametrik çözüm ile yaklaģık konum bilgisini elde etmiģler. Sonrasında ise Lazer noktalarını kontrol noktası olarak kullanılarak hassas konum bilgisini elde etmiģlerdir (ġekil 2.7). ġekil 2.7. Lazer tarayıcı noktalarının fotogrametrik değerlendirme ile beraber kullanıldığı sistem (Alshawa ve ark. 2009)

21 9 DüĢük maliyetli ve ya yüksek maliyetli bütün sistemlerin temel hedefi doğrudan konum belirlemektir. Fotogrametrik olarak bunun mümkün olabilmesi içinde iç ve dıģ yöneltme elamanlarının bilinmesi gerekmektedir. Mobil sistemlerin çoğunda dıģ yöneltme elemanlarından dönüklükler analog veya dijital ataletsel araçlarla ölçülmektedir. Öyle ki mobil olmayan sistemlerde bile doğrudan konumlandırma için kullanılmaktadır (Kirchhöfer ve ark.) (ġekil 2.8). ġekil 2.8. Tarihi kayıt için düģük maliyetli doğrudan yöneltme yapılan fotogrametrik kayıt sistemi Mobil sistemlerde ataletsel araçların kullanılmadığı bir entegrasyon genelde pek görülmese de Roncella ve ark yılında yaptıkları çalıģmada fotogrametrik olarak sinyal kesilmesi ve otomatik eģleme iģlemlerini yazılım ile çözmeye çalıģmıģlardır. Ġki kamera ve iki GPS anteni ile yapılan sistemde ġekil 2.9. görüldüğü üzere Y ekseni etrafında dönüklük olmadığı kabul edilerek çözüm üretilmeye çalıģılsa da ancak istenen sonuca ulaģılamamıģtır.

22 10 ġekil 2.9. Roncella ve ark. nın (2005) ataletsel araçlar kullanmadan oluģturduğu alım sitemi Wong (2006) yaptığı master tez çalıģmasında bizim tez önerimizdeki çalıģmaya benzer bir çalıģma yapmıģtır. Bir araç üzerine yerleģtirdiği 2 GPS alıcısı ve 2 kameradan oluģan bir sistemle mobil harita yapım sistemi oluģturmuģtur. ġekil 10. Araç alımı yapılacak konuma geldiğinde duruyor 1-2 dk. bekledikten sonra diğer konuma hareket ediyor. Veriler Photomodeler yardımıyla değerlendirilerek elde edilen 3 Boyutlu koordinatlar GPS verilerinde de yararlanılarak Matlab yazılımında oluģturulan bir arayüz ile değiģik çalıģmalarda altlık olarak kullanılmak veya altlık haritaların güncellenmesi için 2 boyutlu konum bilgisine dönüģtürülmüģtür. ġekil Wong (2006) düģük maliyetli mobil fotogrametrik alım sisteminin görünümü.

23 11 Tablo 2.2. Dünyadaki bazı mobil harita yapım sistemleri ve özellikleri (Tao 2000, Wong 2006, Ellum 2001) Sistem ARAN CDSS DGI Gator Communi cator GeoVAN GI-Eye GeliĢtirici / AraĢtırmacı Roadware Corp., ON, Canada Geodetic Institute Aachen Data Chromatics, Inc., USA University of Florida GeoSpan Corp., CO, USA NAVSYS Corp., CO, USA Konum Belirleme Algılayıcıları Accelerometers/IMU/ GPS GPS, 2 odometers barometer GPS GPS, digital compass inclinometer GPS/DR GPS/IMU Harita Yapım Algılayıcıları 1 VHS, 2 or more CCD, Laser 2 monochrome CCD 1 CCD 2 CCD digital cameras 8 CCD, voice recorder 1 CCD GIM NAVSYS Corp. GPSVan The Ohio State University, Columbus, OH, USA GPS/Gyro/wheel counter 2 CCD, voice recorder GPSVisio n Lambda Tech Int l Inc., WI, USA GPS, INS 2 color CCD Indoor MMS National Research Council, Canada Wheel encoders 8 CCD, biiris laser Kiss MoSES Laser scanner MMS ON- SIGHT RGIAS Roadview Road Radar TruckMA P VISAT WUMM S Univ. of Bundeswger Munich and GeoDigital, Germany University of the Federal Armed Forces Munich Wuhan Technical University TransMap Corp., OH, USA Rowe Surveying and Engg.Inc.USA Mandli Communications, Inc, WI, USA Road Radar Ltd., Canada John E. Chance and Associate, Inc., LA, USA University of Calgary Wuhan Technical Univ. of Surveying and Mapping,China GPS/IMU/Odomete r/barometer GPS, navigation-grade IMU, odometer, barometer, inclinometer GPS GPS, INS GPS GPS/IMU/ Inclination Odometer/ Barometer GPS Multi-antenna GPS/gyro GPS/IMU GPS 1VHS,2CCD, Voice Recorder 2 CCD (possible laser scanner and colour video camera) CCD digital camera, laser scanner 4 color CCD Video/Laser Progressive Scan CCD Ground Penetrating Radar, 1 Video Laser range finder, 1 Video 8 monochrome CCD, 1 colour VHS 3 color CCD, Laser Range Finder

24 12 MHYS ardıģık görüntülerden hızlı konumsal veri elde etmeyi hedefler. Bu sebeple birçok ardıģık görüntü toplanmaktadır. Bu görüntülerden faydalı doğru bilgi elde etmek önemli kritik konulardandır. Bunun için Tao 2000 yılında ardıģık resimlerden görüntü iģleme yardımıyla yarı otomatik obje iģaretleme yaklaģımında bulunmuģtur. ÇalıĢmada çözüme katkı sağlayacağı düģünülen bir diğer konu da Yapay Sinir Ağları (YSA) olmuģtur. Bilindiği gibi birçok önemli buluģların temelinde doğanın taklit edilmesi gerçeği yatmaktadır ve bu yüzden insanlar sürekli doğayı taklit etmeye çalıģmıģtır (Özbay, 1999). Bu taklit etme çabalarının yeni ürünlerinden biriside de YSA dır. Normal hesaplama tekniklerinden farklı bir yaklaģım ortaya koyan YSA konum bilgisi üretme çalıģmalarında da kullanılmaya baģlanmıģtır. Çorumluoğlu ve ark 2005 yılında yaptıkları çalıģmada, GPS teknikleri kullanılarak üretilen GPS elipsoidine ait WGS84 elipsoit yüksekliklerinden faydalanarak ve YSA aracılığıyla oluģturulan fonksiyonel modeller yardımıyla yükseklikle ilgili yönetmelik hükümlerinde belirtilen doğruluk sınırlarının içinde kaldığı ve yüksek doğrulukla çalıģılan alan içerisinde ortometrik yüksekliklerin üretiminin mümkün olacağı gösterilmiģtir. Hasaltın ve BeĢdok, 2004 yılında yaptıkları bir çalıģmada görüntü iģleme problemlerinde yaygın olarak kullanılan ve klasik bir yaklaģım olan iki boyutlu ayrık fourier dönüģümü (FFT) ile yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağları kullanılarak gerçekleģtirilen dönüģümlerin performansları karģılaģtırılmıģtır. FFT kullanılarak gerçekleģtirilen dönüģüm sonuçları ile YSA kullanılan görüntüler karģılaģtırıldığında performans bakımından fark görülmediğini ayrıca YSA nın iģ hacmi ve zaman açısından avantaj sağlayabileceğini vurgulamıģlardır. Bu çalıģma ile aynı eksendeki MHYS daha öncede belirtildiği üzere farklı algılayıcıların entegrasyonunu içermektedir. Chiang ve El-Sheimy, 2004 yılında yaptıkları çalıģmada GPS-INS entegrasyonu konusunda günümüzde yaygın olarak kullanılan Ġteratif Kalman Filtreleme yönteminin yerine Yapay Sinir Ağları yönteminin kullanılması yönünde araģtırma yapmıģlardır. Sayısal fotogrametri uygulamalarında karģılaģılan ve özellikle kenar belirleme, görüntü segmentasyonu ve detay çıkarımı konularında karģılaģılan sorunların giderilmesi amacıyla yapılan çalıģmalarda, Yapay Sinir Ağları tekniğinin Ġteratif Kalman Filtreleme yöntemine göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiģtir.

25 13 3. MATERYAL VE METOT 3.1. Mobil Harita Yapım Sistemleri Mobil harita yapım teknolojileri hakkında Tao ve Li tarafından 2007 yılında yayınlanan Advances in Mobile Mapping Technology isimli kitapta ve yine Tao`nun 2000 yılında yaptığı inceleme makalesinde kapsamlı bir özet ortaya konulmuģtur. Harita yapım biliminin dijital harita yapım alanında sürekli olarak ilerlediği bilinen bir gerçektir. Son on, on beģ yıllık süreçte özellikle dijital teknolojilerin etkisiyle Fotogrametri, Uzaktan Algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaysal konum belirleme teknolojilerinin entegrasyonu mümkün olmuģ ve bu da harita yapım sektörünün hızla geliģmesi ve muazzam bir Ģekilde büyümesiyle sonuçlanmıģtır. Modern dijital harita yapım teknolojisi birçok disiplinin birleģimi, çoklu platform düzeltmeleri, çoklu algılayıcı entegrasyonu, çoklu veri bütünleģmesi ile karakterize olmuģtur. Çoklu platform ve çoklu algılayıcı entegreli harita yapım teknolojisi hızlı konumsal veri toplama yönünde açık bir eğilim ortaya koymuģtur. Algılayıcılar; uydular, uçaklar, helikopterler, kara araçları, deniz veya su araçları, hatta arazi personeli tarafından elde taģınabilen araçlar gibi farklı platformlar üzerine monte edilebilmektedir. Ġnternet ve kablosuz iletiģim ağlarının kullanımın artması ve algılayıcı ağlardaki son geliģmeler verimli bir Ģekilde veri transferi ve veri iģlemesi için önemli olanaklar sağlamıģtır. Bunun sonucu olarak ta harita yapımı mobil ve dinamik bir hal almıģtır. Mobil harita yapımı; bir konumsal veri toplama aracı olarak kullanılan platform üzerine monte edilen harita yapım algılayıcıları ile tanımlanır. Mobil harita yapımı üzerine alıģtırmalar 1980 lerin sonlarına kadar uzanır. Ġlk çalıģmalar kara yolu alt yapı haritalarının hızlı olarak üretilmesi ve ulaģım hatlarının envanterine duyulan ihtiyaç nedeniyle sürdürüldü. Bu süreçte, kameralar, yön bulma ve konum belirleme algılayıcıları (örneğin Küresel Konum Belirme-Global Positioning System: GPS) ve ataletsel ölçme birimi (Inertial Measurement Unit: IMU) gibi araçlar birbirine entegre ve harita yapım amacı doğrultusunda bir mobil araç üzerine monte edildi. Objelerin yön bulma ve konum belirleme algılayıcıları kullanılarak konumlandırılan resimlerden ölçümü ve haritalarının yapımı gerçekleģtirilebildi. Ġlk zamanlarda, araģtırmacılar tarafından bu heyecan verici araģtırma alanını tanımlamak için değiģik terimler kullandı.

26 14 Kinematik ölçme, dinamik harita yapımı, araç bazlı harita yapımı vs. gibi terimler bilimsel literatürde yer aldı de Mobil Harita Yapım Teknolojisi (Mobile Mapping Technology) üzerine ilk uluslar arası sempozyum ABD nin Ohio eyaletinin Columbus Ģehrindeki The Ohio State Üniversitesinin Harita Yapımı Merkezinde yapıldı. Daha sonra Mobile Mapping-Mobil Harita Yapımı terimi kabul gördü ve çoğunlukla bu terim kullanıldı. ġekil 3.1. Harita Yapım Uygulamaları için çoklu algılayıcı entegrasyonu (URL -3) Mobil harita yapımının inkiģaf ve geliģmesi öncelikle dijital görüntüleme ve doğrudan konumlandırma teknolojilerindeki geliģmeler sayesinde mümkün olmuģtur ların sonuna kadar yürütülen çalıģmalar daha çok ticari amaçlı karasal bazlı mobile harita yapım sistemleri üzerine yoğunlaģmıģtır. Bu mobil harita yapım sistemlerinin geleneksel karayolu ölçmeleri ve harita yapımı üzerinde büyük bir etkiye

27 15 sahip olacağı yönünde yüksek bir beklenti oluģturdu. Ancak piyasa kabulü beklenen düzeye aģağıdaki nedenlerle ulaģamamıģtır: (1) UlaĢım ölçmeleri için teknoloji dağılımında bir iģ akıģı konusu vardı. Mobil harita yapım sistemleri aracılığıyla üretilen orijinal projeyi son hale getirmek amacıyla eksik objelerin alımı için arazi ekibinin sık sık yeniden arazi ölçümü yapması gerekiyordu. Bu yüzden böyle sistemlerin verimliliği garanti edilemiyordu. (2) Sistemin oluģturulmasının ve yaygın hale gelmesinin yüksek maliyeti, rutin yol güzergâh araģtırmaları için böyle sistemlerin kullanımını ilk zamanlar sınırlı kılmıģtır. Sınırlandırmalara rağmen ulaģım, telekomünikasyon, acil müdahale ve yol kenar bilgisi değerlendirilmesine yönelik mühendislik uygulamaları vb. amaçlı çalıģmalarda karasal mobil harita yapımına karģı artan bir talep görüldü. Birçok özel sistem ve hizmet modeli çeģitli uygulamalar için geliģtirildi. Bazı Ģirketler müģteri çekmek için yol görüntüleme servisleri veya tıklama baģına ödeme Ģeklinde ücretlendirme modeli geliģtirdiler. Bu model sayesinde müģteri bir sistem veya yazılım paketine sahip olmak yerine, yol görüntü verisini satın alabilmekte ve sadece resimlerden toplanan veya ölçülen obje sayısı için ödeme yapabilmektedir Mobil Harita Yapım Sistemlerinin GeliĢimi ayrılabilir. Genel olarak mobil harita yapım teknolojisinin geliģimi aģağıdaki üç aģamaya Foto-Kayıt (Photo-Logging) 1970 li yıllarda foto-kayıt sistemleri birçok karayolu taģımacılığı departmanı tarafından üst yapı performansını izleme, iģaretleme, bakım iģleri, tecavüzler vb. alanlarda kullanıldı. Bu tür hizmetlere genellikle 2 veya 3 yıllık aralıklarla gereksinim duyulmaktadır. Bu amaçlarla araçlara monte edilen çoğu film kameraları minibüs tipi araçların ön camları yönünde araca takılarak fotoğraf çekimi için kullanıldılar. Kameralara ek olarak ayrıca, bir atalet cihazı (jiroskop ve ivmeölçer vb.) ve bir tekerlek hareket sayacı (km sayacı gibi) da çekilen fotoğrafların anlık konumlarını belirlemek maksadıyla kullanıldılar. Bu sayede, her bir fotoğraf, çekim zamanı ve coğrafi konum

28 16 bilgisi ile beraber tespit edilmiģ oldu. Bu fotoğraflar otoyol performansının baģlıca resimsel kaydı olarak depolandı (Birge, 1985). ġekil 3.2. Eski bir foto-kayıt sistemi (Breyer, ve Lalan, 2006) Bu sistemlerde araç konumunun kaba doğruluğu ve sadece bir kamera konfigürasyonu kullanması nedeniyle 3B obje ölçümü fonksiyonel olarak kullanılabilir değildi. Foto-kayıt ın en büyük dezavantajı depolama ve iģlemenin film tabanlı olmasıdır. Filmlerin kırılgan ve film iģlemenin maliyetli olmasından dolayı mühendislik, planlama, yasal veya güvenlik faaliyetleri için eriģimi zaman almaktaydı.

29 Video-Kayıt (Video-Logging) GPS ve dijital video görüntüleme teknolojilerinin ortaya çıkması ile kullanıģsız foto-kayıt sistemlerinin yerini GPS bazlı video-kayıt sistemleri aldı. GPS tabanlı videokayıt sistemlerinin otoyol envanteri için hızlı ve düģük maliyet yaklaģımı sunduğu birçok proje ile ispatlanmıģtır. Toplanan video görüntüleri sürekli olarak GPS yön bulma ve konum bulma bilgileri kullanılarak küresel koordinat sistemine göre konumlandırılmaktadır. Film iģleme içermediğinden veri iģleme için geçen zaman önemli ölçüde düģmüģtür. Ayrıca dijital ve konumlandırılmıģ video verileri hızlı eriģime ve etkin bir yöneltmeye imkân verir. Otoyol video verilerinin yorumlanabilme yeteneği görüntü iģleme yazılımı kullanarak da güçlendirilmiģtir. Bu yöntem çoğu ulaģım departmanı tarafından kabul görmüģtür. Görsel envanter ve yol güzergâhı boyunca özellik dokümantasyonu bu tür sistemlerin ana amacı olarak ifade edilebilir (Tao ve Li, 2007). ġekil 3.3. GPS destekli Video-Kayıt Sistemi (Breyer ve Lalan, 2006)

30 18 ġekil 3.4. ġekil 3.3. deki Video-Kayıt sisteminin kamera görüntüleri Mobil Harita Yapımı (Mobile Mapping) Karasal mobile harita yapım sistemlerinin geliģmesi Kuzey Amerika daki iki araģtırma gurubu tarafından baģlatıldı. Bunlar ABD deki The Ohio State Üniversitesinin Harita Yapım Merkezi ve Kanada daki Calgary Üniversitesi Geomatik Mühendisliğidir. Video kayıt sistemleri diğerlerinin aksine mobil harita yapım sistemleri olarak geliģtirilmiģ entegre çoklu algılayıcılı veri toplama ve iģleme teknolojisi kullanılarak gerçekleģtirilen tamamen 3B harita yapım olanakları sunmaktadır. Mobil Harita Yapım Sistemlerinin yaygın bir özelliği, stereo görüntüleme ve 3B ölçüm sağlamak için mobil bir platform üzerine birden fazla kamera monte edilmesidir. ArdıĢık dijital görüntülerin doğrudan konumlandırması yön bulma ve konumlandırma teknikleri kullanılarak gerçekleģtirilir. Çoklu konum algılayıcılarında GPS, IMU ve pusula veri iģlemede konumlandırmanın doğruluğunu ve kuvvetini arttırmak için birlikte kullanılmıģlardır. Klasik harita yapımındaki yer kontrol noktası gereksinimi bu Ģekilde ortadan kaldırılabilir. Sistemler araç konumunu cm doğruluğa ve konumlandırılmıģ ardıģık görüntülerden ölçülen objelerin 3B koordinat doğruluğunu da metre veya metre altı doğruluğa ulaģtırabilir. Bunun paralelinde ise geniģ format dijital kameralar, lazer tarayıcılar (LIDAR) ve Ġnterferometrik Yapay Açıklıklı Radar (IfSAR veya InSAR) harita yapım sistemleri gibi hava algılayıcılarında etkileyici geliģme yaģandı. Son 10 yıldır uydu algılayıcıları

31 19 özellikle yüksek çözünürlüklü ticari görüntüleme uyduları (örn., IKONOS, QuickBird, OrbView-3) harita yapımında önemli rol oynamıģtır. Birde algılayıcı yönünden ucuz ve küçük algılayıcıların hem profesyonel ve hem de genel kullanıcılar için artan kullanımı ve kablosuz, mobil ve gezici ağ eriģimi mobil harita yapımını geniģ bir kullanıma ulaģtırmıģ ve yaygın hale getirmiģtir. Mobil harita yapımındaki yeni teknolojik eğilim aşağıdaki şekilde ifade edilebilir; 1-Düşük maliyetli doğrudan konumlandırma cihazları ile mobil ve taşınabilir algılayıcıların artan kullanımı 2-Bir biri ile ilişkili çoklu platform algılayıcıları ile ortak harita yapımı Telekomünikasyon bant geniģliği ve bilgisayar gücündeki geliģmiģ kapasitenin verdiği iliģkili veri toplama artık teknik bir hipotezdir. Harita yapımı ya tek bir algılayıcı ağı ile ya da birçok algılayıcı ağının oluģturduğu bir ağ ile gerçekleģtirilebilir. Son zamanlarda bu alanda büyüyen ve heyecan verici geliģmeler görülmektedir. Örneğin; sabit yer algılayıcıları ağı, karasal mobil harita yapım sistemi, hava sistemleri ve hatta uydu sistemleri günümüzde tamamen çok düzeyli haritalama ve izleme için entegre edilebilmektedir. Gerçek zamanlı iletiģim bağlantıları sayesinde iliģkili toplanan veri kablosuz ağlar ve internet üzerinden dağıtılabilir ve eriģilebilir. Sonuç olarak verinin toplanması, iģlenmesi, transferi ve yönetimi sorunsuz Ģekilde entegre bir iģ akıģı ile kontrol edilir. Bu durum gerçekten akıllı bir algılama için heyecan verici bir çerçeve sunmaktadır. Uygulama yönü ile harita yapımının genel kullanıcılar arasında popülarite kazandığını görmek çok daha heyecan vericidir. Hava ve uydu görüntülerini geniģ ölçüde kendi online harita servislerinde kullanan Google, Microsoft ve Yahoo vb. internet devleri sayesinde kitlesel kullanıcılar günümüzde coğrafi verilerin değerinin farkında ve daha fazla önem vermekte. Bu servisler hızlı ve düģük maliyetli görsel veriye ulaģmak için bu sistemleri kullanmaya baģlamıģlardır (Tao, 2003). Çoklu platform ve çoklu algılayıcı entegreli teknolojiler hızlı mekânsal veri elde etme eğilimi nedeniyle oluģturulmuģtur. Çoklu algılayıcılı sistemler, uydular, uçaklar veya helikopterler, kara araçları, deniz veya su araçları, hatta arazi personeli tarafından elde taģınabilen araçlar gibi farklı platformlar üzerine monte edilebilir. Bunun sonucu olarak her araç veya arazi personeli küresel entegre veri elde etmeden sorumlu potansiyel bir veri toplayıcı olarak ortaya çıkar. Karasal Mobil Harita Yapım

32 20 Sistemlerinin (Mobile Mapping Systems: MMS) vardığı son geliģme bu entegre teknolojinin tipik bir uygulamasını ortaya koymaktadır Çoklu Algılayıcı Entegre EdilmiĢ Mobil Harita Yapım Sistemleri Bir Mobil Harita Yapım Sistemi üç bileģen içerir. Bunlar; veri toplama, bilgi çıkarma ve bilgi yönetimi. Bunlardan en önemli olanı veri toplama bileģenidir Veri toplama Doğrudan Konumlandırma Mobil Yapımının en önemli konsepti doğrudan konumlandırmadır. Doğrudan konumlandırmanın kavramsal Ģeması Ģekil 3.5. da gözükmektedir. Doğrudan konumlandırma yer kontrol noktası olmadan harita yapım algılayıcısının dıģ yöneltmesinin belirlenmesi ve fotogrametrik blok triyangülasyonu ile ilgilidir. Örneğin bir kamera algılayıcısı kullanılması durumunda çekilen her görüntü konumlandırma parametreleri yani üç konum parametresi ve 3 durum parametresi ile tespit edilebilir. Sonuç olarak 3B obje ölçümü fotogrametrik önden kestirme kullanılarak doğrudan yapılabilir. Doğrudan konumlandırma için üç model vardır. Bunlar; bağımsız mod, entegre mod ve birleģik mod dur. ġekil 3.5. Doğrudan konumlandırma konsepti (Tao, 2000)

33 21 Bağımsız Mod: GPS uydu sinyal kesintisinin meydana gelmesi kaçınılmaz oluģundan dolayı profesyonel bilgi sağlamak için GPS in tek baģına kullanılması güvenilir değildir. Loran C, CDMA tabanlı sistemler gibi mevcut hücresel konum belirleme sistemleri benzeri radyo navigasyon sistemlerinden bazılarının kullanımı mümkün olsa da çoğu, mobil harita yapımı için yeterli doğruluk vermez. Konumlandırma için bağımsız mod mobil harita yapımı için kalıcı bir çözüm değildir. Ancak yüksek doğruluk gerektirmeyen yerlerde video-kayıt uygulamaları için çoğunlukla kullanılmaktadır. Entegre Mod: Entegre harici atalet konumlandırma sistemlerinin kullanımı günümüzde konumlandırma için alıģılmıģ yaygın bir yaklaģımdır (Schwarz ve Wei, 1994; Lithopoulos ve ark, 1996; Skaloud ve ark, 1996; Grejner-Brzezinska ve ark., 1999). Uygulamaya bağlı olarak farkı seviyede entegrasyon ve farklı yollarla algılayıcı kombinasyonu geliģtirilebilir. Örneğin GPS ile INS, GPS ile IMU vb. BirleĢik Mod: Hava fotogrametrisinde doğrudan konumlandırma için birleģik mod yüksek performans, güvenilirlik ve ekonomik faktörlerden dolayı pratikte çoğunlukla kullanılır. Bu mod ta GPS ve Fotogrametrik gözlemlerin her ikisi de triyangülasyon blok dengelemesi içerisinde birleģtirilir. Böylece sistematik GPS hataları toplu dengeleme ile kontrol edilebilir ve düzeltilebilir (Ackermann, 1996). Çok az kontrol noktası bu birleģik modta datum problemini çözmek için gereklidir. Mobil harita yapım sistemlerinde resim bağlama noktaları, akıllı Ģerit fotogrametrik triyangülasyonunu oluģturmak için kullanılan bindirmeli resim dizilerinden elde edilebilir. Böylece kameranın yöneltme parametreleri de elde edilebilir. Bu teknik GPS/INS gözlemleri ile konumlandırılan verinin kalite kontrolü için kullanılabilir. Bunun yanında GPS sinyallerinin sürekliliğinin engellendiği köprü vs. geçiģlerinde yöneltme gözlemlerinde oluģan veri kayıplarında kullanılabilir (Chaplin ve Chapman, 1998; Tao ve ark., 1999). Doğrudan konumlandırma veri iģleme zamanı açısından hızlı geri dönüģüm ve yer kontrol ölçmelerinin maliyetini düģürme gibi harita yapım prosedürleri konusunda önemli faydalar getirir. Doğrudan konumlandırma tekniği mobil harita yapımına uygulanabilir. Hatta Havai LIDAR ve Havai SAR harita yapım sistemleri gibi yeni nesil havai mobil harita yapım sistemlerinin geliģmesine neden olmuģtur. Bu sistemlerin nihai hedefi herhangi bir yer kontrol noktasına bağlı olmadan tamamen otomatik harita yapım sisteminin oluşturulmasıdır ( Tao, 2000).

34 Konum Belirleme ve Harita Yapım Algılayıcıları Mobil harita yapım sistemlerinin geliģiminde çoklu algılayıcıların yanı sıra entegre algılayıcı iģleme metotlarının kullanımı da önemli bir rol oynamıģtır. Genel olarak sistemlerde baģlıca iki algılayıcı tipi vardır. Bunlar; konum belirleme ve harita yapım algılarcılarıdır. Konum belirleme algılayıcıları: a) Çevre-bağımlı harici konumlandırma algılayıcıları: GPS, Radyo navigasyon sistemleri, Loran-C, hücresel konum belirleme araçları vb. b) Bağımsız atalet konum belirleme algılayıcıları: INS veya IMU, kaba pusula sistemleri, jiroskop, ivmeölçer, kumpaslar, kilometre sayaçları, barometreler vb. Harita Yapım Algılayıcıları; a) Pasif görüntüleme algılayıcıları: video veya dijital kameralar, multispektrum veya hiper-spektrum tarayıcılar b) Aktif görüntüleme algılayıcıları: Lazer mesafe ölçerler veya tarayıcılar, sentetik açıklıklı radar (SAR) vb. Ses kaydedici ve konuģma tanıyan araçlar, dokunmatik ekranlar, ısı veya hava basınçölçerler, gravite ölçerler vb. gibi diğer algılayıcılar da entegrasyon için kullanılabilir (Tao 2000).

35 23 ġekil 3.6. Harita yapım amaçlı entegre çoklu algılama sistemi (Özçelik, ve BeĢdok, 2009) Konum belirleme algılayıcıları araç yöneltmek içindir. Onlar mobil harita yapım platformunun mutlak konumunu WGS-84 gibi küresel bir koordinat sistemine göre belirlemek için kullanılır. Harita yapım algılayıcıları ise detay alımı içindir. Bunlar lokal koordinat sistemindeki araca göre objelerin (detayların) konumsal bilgisini sağlar. Buna ilaveten harita yapım algılayıcılarından detaylara ait öznitelikler de elde edilebilir. Konum belirleme ve harita yapım algılayıcılarının geometrik olarak birlikte çalıģması için hassas kalibrasyona ihtiyaç duyulur. Algılayıcıların hassas senkronizasyonu da (zamansal) yapılmalıdır Bazı Özel Mobil Harita Yapım Uygulama Alanları Mobil harita yapımının bilindik haritacılık uygulamalarının yanında Alhadad 2005 de bahsedilen bazı özel uygulamaları da Ģunlardır; Karayollarındaki Uygulamaları: Mobile harita yapım teknolojilerinin uzun soluklu kullanıldığı alanlardan biridir. Trafik iģaretlerinin envanteri, hız sınırı ve park yasağı ihlallerini görüntüleme, yol ağı veritabanı oluģturma, lazer teknolojisi ile birlikte kullanıldığında yol yüzey koģullarının kontrolü vb. alanlar mobil harita yapım sistemlerinin karayollarındaki kullanımlarından bazılarıdır.

36 24 Enerji Nakil Hatlarındaki Uygulamaları: Enerji nakil hatlarındaki kule direk vb. yapıların en üst ve en alt noktalarının ölçülmesi, düģük hatların belirlenmesi, envanter ve keģif çalıģmaları vb. kullanılabilir. Hassas Tarımdaki Uygulamaları: Hassas Tarımda mobile harita yapım teknolojileri CBS ile birlikte özellikle değiģim izlemesi (nerede, ne zaman, nasıl) yapılarak etkili bir tarım planlamasına imkân tanır. Sadece değiģim izleme ile değil bunun yanında toprak Ģartları ve kalite tespitleri vb. baģka uygulamalar ile bu etkili planlamaya katkıda bulunabilir. Acil Arama ve Kurtarma Servisleri Ġçin Altyapı Haritaları Yapım Uygulamaları: 911, 112 vb acil arama kurtarma servisleri için binaların, önemli noktaları, telefon kulübesi, vb. yerlerin konum ve özellikleri toplanarak bir veritabanı oluģturulabilir Anlık Mobil Harita Yapımı Mobil harita yapımının amacı ölçme iģlemi devam ederken mekana ait konum ve öznitelik bilgisini dijital ve dinamik olarak elde etmektir. CBS veritabanı için veri iģleme ve üretimi ölçme sonrası büroda değerlendirme Ģeklinde yapılabilir. Diğer taraftan harita veya CBS veri tabanı gibi ürünlerde ölçme sırasında anlık harita bilgisi elde edilmesi gerekebilir. Birçok uygulamada büroda ölçme sonrası değerlendirme bazı problemlere yol açmaktadır. Örnek olarak; bir güzergah boyunca ölçme iģlemi yapılması düģünüldüğünde güzergah takibi için önemlidir (Alhadad, 2005). Biraz daha somut bir örnek vermek gerekirse askeri koģullarda ve acil arama kurtarma hizmetlerinde ve anlık konum bilgisi gerekli birçok uygulamada anlık mobil harita yapımı kaçınılmaz olabilmektedir.

37 Görüntü EĢleme Günümüzde, haritacılık, bilgisayar bilimleri, elektronik vb. pek çok alanda geliģen görüntüleme teknolojilerinin sağladığı görüntülerden artan bir eğilimle yararlanılmaktadır. Özellikle görüntülerden yararlanmanın en yaygın yolu onlardan bilgi elde etmek ve bu bilgileri yorumlamaktır. Bilgi elde etme ve yorumlama iģi ise hız çağının bir gereği olarak otomatik olarak yapılması her zaman kullanıcıların nihai hedefi olmuģtur. Ayrıca görüntüleme teknolojilerinin sağladığı bazı görüntüleri doğrudan yorumlamak ve kullanmak mümkün olmamaktadır. Görüntüden bilgi elde etmek ve yorumlamak için yapılan tüm bu iģlemler Görüntü İşleme olarak adlandırabilir, Görüntü ĠĢleme Dijital bir resim haline getirilmiģ olan gerçek yaģamdaki görüntülerin, bir girdi resim olarak iģlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiģtirilmesi veya iyileģtirilmesi sonucunda yeni bir resmin oluģturulmasıdır (ġekil 3.7.) (Yıldırım, 2003). ġekil 3.7. Görüntü iģlemenin iģ akıģı (Yıldırım, 2003) Sayısal görüntü iģleme denildiğinde, görüntüler üzerinde görüntünün kalitesini artıran, görüntü zenginleģtirme, histogram analizi, kontrastlık iģlemlerinin yapılması gibi sayısal iģleme adımları olan görüntü iģleme tekniklerinin uygulanması akla gelir (Öztürk ve Koçak, 2007).

38 Epipolar Geometri Fotogrametrik görüntüler merkezi izdüģüm ve perspektif projeksiyon yöntemleri kullanılarak elde edilen görüntülerdir. Merkezi perspektif projeksiyon, epipolar geometri olarak adlandırılan çok önemli geometrik bir özellik sağlar (ġekil 3.8.). Ġki görüntü dikkate alınırsa, üç boyutlu uzayda epipolar düzlem, konu obje noktasını ve her iki görüntünün projeksiyon merkezini içeren düzlem olarak tanımlanır. Bu düzlem, her iki görüntüyü epipolar doğru olarak adlandırılan doğrularla keser. Eğer iki görüntünün de karģılıklı yöneltmesi biliniyorsa, bir görüntüde verilen bir nokta için diğer görüntüde epipolar doğru hesaplanabilir ve bu noktaya karģılık gelen nokta mutlaka epipolar doğru üzerinde bulunur. Böylece görüntü eģleme problemi, iki boyutlu iģlemden bir boyutlu bir iģleme dönüģür. Epipolar doğrular boyunca eģlemeyi kullanabilmek için, her iki görüntü bütün stereo modelde düģey veya y-paralaksı giderilerek normal duruma dönüģtürülmelidir. Sonuç olarak, eģlemenin sadece baz doğrusu yönünde yapılması gerekir. Epipolar sınırlamayı kullanabilmek için bir ön iģlem gerekli değildir. Bir görüntüde verilen bir nokta için, diğer görüntüdeki epipolar doğru karģılıklı yöneltme parametreleri kullanılarak hesaplanabilir ve eģleme bu epipolar doğrular boyunca sürdürülür (Öztürk ve Koçak, 2007). ġekil 3.8. Epipolar sınırlama, epipolar düzlem (P,P,P ) ve epipolar doğrular e. ve e. (Heipke, 2005) Epipolar sınırlama, belirsizlik problemlerinin çözümü ve hesaplama süresini azaltmak için çok önemlidir. KarĢılıklı yöneltme parametrelerinin yaklaģık değerleri bilinse bile, eģlenik noktalar için baza dik doğrultuda araģtırma alanını azaltmak

39 27 amacıyla epipolar sınırlama kullanılmalıdır (ġekil 3.9.). Yalnız epipolar sınırlamanın sadece görüntü çiftleri için hesaplanabildiği göz önünde bulundurulmalıdır (Öztürk ve Koçak, 2007). ġekil 3.9. Epipolar eģleme (Öztürk ve Koçak, 2007) Görüntü EĢleme Tanımı ve Dijital Fotogrametrik Kullanımı EĢ, kelime anlamı olarak; bir diğerine benzer ya da aynı olandır. EĢleme; eģitini ya da benzerini bulmak veya yapmak anlamında kullanılır. Aynı Ģekilde eģleme problemi de, iliģki kurma olarak ifade edilir. Veri setleri; görüntüleri, haritaları, obje modellerini ve CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) verilerini temsil eder. Digital görüntü eģleme, en azından kısmen aynı manzarayı içeren iki veya daha fazla sayısal görüntüden elde edilen temel elemanlar arasındaki iliģkinin otomatik olarak kurulmasıdır(ġekil 3.11.). Temel elemanlar, görüntülerden çıkarılan detaylar veya gri düzey ton pencereleri olabilir (Erdoğan, 2007). Görüntü eģleme ile ilgili ilk çalıģmalar 1950 li yılların sonlarında baģlamıģtır. Temelde çözüm analog yönteme dayanmakta olup, korelatörler donanımsal olarak stereo modeldeki gri seviyelerini karģılaģtırmaktaydı. EĢleme probleminin sonuçlanmasının neden çok uzun zaman aldığı düģünülebilir. Bu soruya verilecek ilk cevap, piksel olarak adlandırılan en temel görüntü elemanının bilgi içeriği dikkate alınarak açıklanabilir. 15 μm ile taranan bir hava fotoğrafı yaklaģık olarak 285 milyon pikselden ve her bir gri tonu da arasında bir değerden oluģur. Bu değerlerin büyüklüğü, tek tek piksellere dayalı bir eģlemenin imkansız olduğunu göstermektedir. Bu nedenle görüntü eģlemede farklı yöntemler geliģtirilmiģtir (Heipke, 1996). Bu

40 28 yöntemleri ġekle Dayalı Görüntü EĢleme (Feature Based Image Matching), Alana Dayalı Görüntü EĢleme (Area Based Image Matching) ve ĠliĢkisel Görüntü EĢleme (Relational Image Matching) yöntemleri olarak üç Ģekilde sınıflandırabiliriz (Varlık ve ark. 2009). Fotogrametrik iģlem adımlarının çoğunluğu bir Ģekilde eģleme ile iliģkilidir. Ġç yöneltmede fotoğraf kenar göstergesinin iki boyutlu modelinin eģlenmesi, karģılıklı yöneltmede ve fotogrametrik nirengide nokta transferi, sayısal arazi modellerinde bir görüntü bölümünün diğer görüntü bölümleriyle eģlenerek üç boyutlu arazi noktalarının elde edilmesi eģlemeye verilebilecek örneklerdir (Öztürk ve Koçak, 2007). Ayrıca Sayısal Yükseklik Modelleri oluģturmak için yeniden görüntü eģlemeye baģvurulur. Dijital fotogrametri, otomatik fotogrametrik iģlemeyle ilgilidir, verinin ölçümü, analizi ve yorumunu kapsar. Bu fotogrametrik iģlem zincirinin birçok adımı eģlemeye bağlıdır. Otomatik stereo yöneltmenin yapılabilmesi ve sayısal arazi modeli oluģturma iģlemlerinde görüntü eģlemeye ihtiyaç duyulur. Otomatik stereo yöneltmenin ana problemi bindirmeli iki görüntüdeki eģlenik noktaları bulmaktır. Problem genelde iki adımda çözülmektedir. Birinci adımda, görüntülerde örtüģen alanlar bir kaba eģleme yapılarak belirtilir. Ġkinci adımda bu iģlemi çok hassas bir nokta eģleme iģlemi takip eder. Genelde birinci adımda Ģekle dayalı görüntü eģleme yöntemleri, ikinci adımda ise çok hassas olan alana dayalı görüntü eģleme yöntemleri kullanılmaktadır (Varlık ve ark. 2009). ġekil Görüntü eģleme (Öztürk ve Koçak, 2007).. Dijital fotogrametri de amaç, dijital görüntülerden en az insan katılımıyla 2 veya 3 boyutlu topoğrafik ve tematik veri çıkarmaktır. Dijital fotogrametride, dijital görüntülerin karģılıklı ve mutlak yöneltmesi analitik fotogrametrinin prensipleriyle yapılır. Bu iģlemin otomatik yapılabilmesi için her iki bindirmeli görüntüdeki aynı

41 29 noktalar otomatik veya yarı otomatik olarak bulunmalıdır. Bir stereo modelin oluģturulup, bu modeli yer kontrol noktalarına göre yerleģtirmek ve böylece istenilen harita projeksiyon sistemini ortaya koymak için gerekli yöneltme iģlemlerinin yapılması Ģüphesiz analog ve analitik stereo çizim aletlerinde olduğu kadar dijital fotogrametrik sistemlerde de zorunludur. Stereo modelin oluģturulması için bir görüntüdeki bir alanın, bir Ģeklin veya bir noktanın diğer dijital görüntülerde yerinin araģtırılması gerekir. Bu araģtırma iģlemine görüntü eģleme denir. Görüntü eģleme herhangi bir görüntü analiz iģleminin hemen hemen tamamında anahtar elemandır (Varlık ve ark. 2009) Görüntü EĢleme Yöntemleri Görüntü eģleme, son zamanlarda dijital fotogrametri ve bilgisayarla görmede baģlıca araģtırma konusu olmuģtur. ÇeĢitli eģleme algoritmaları arasındaki en önemli fark, eģlemede kullanılan temel elemanların farklı olmasıdır (Erdoğan, 2007). Bu güne kadar yapılan araģtırmalarda çok sayıda eģleme yöntemi kullanılmıģ, hatta bilindik temel yöntemlerin birlikte kullanılması ile farklı yöntemler geliģtirilmiģtir (Yao, 1997). Çok sayıdaki bu yöntemleri üç temel baģlık altında toplanabilir. ġekle (Detaya) Dayalı Görüntü EĢleme Yöntemleri ĠliĢkisel (Sembolik-Yapısal) Görüntü EĢleme Yöntemleri Alana Dayalı Görüntü EĢleme Yöntemleri (ÜstüntaĢ, 2006) ġekle (Detaya) Dayalı Görüntü EĢleme Bu yöntemde her iki görüntüde belli Ģekillerin çıkartılması gerekir. EĢlemede ikinci adım bu Ģekiller arasında yapılan eģlemedir. Birinci adımda genellikle noktalar veya kenarlar çıkartılır. Bunun için operatörler veya kenar belirleyicileri kullanılır. Ġkinci adımda referans görüntü (model görüntü) seçilir ve muhtemel eģleme noktalarının geçici listesi meydana getirilir. Bu iģte eleman niteliklerinin benzerliğini anlayabilmek için Çapraz ĠliĢki katsayısı kriter olarak kullanılır. Çoklu çözümler olduğunda, bunların tutarlılığı kontrol edilir ve en iyi çözüm seçilir. DeğiĢik ölçü tutarlılıkları mevcuttur. En önemlilerinden biri paralaks büyüklüğüdür. Yükseklikler ve paralaksların yerel olarak çok az değiģtiği varsayımı altında belirli bir çözüm civardaki yerel çözümlerden biri ile çakıģacaktır. Bu yöntemin

42 30 dezavantajları, Ģekil çıkartılması esnasında kaybolan bilginin tekrar elde edilememesi, zayıf sınırlama yapmaları ve çok karıģık algoritma gerektirmeleridir. Bazı yöntemler piksel altı hassasiyeti sağlarlar, fakat Alana Dayalı yöntemlerin hassasiyet düzeyine eriģemezler (Ackerman ve Hahn, 1992) ĠliĢkisel (Sembolik) EĢleme ĠliĢkisel eģleme görüntülerin sembolik tanımlarını karģılaģtırır ve bir maliyet fonksiyonuyla benzerlikleri ölçer. Sembolik tanımlar gri değerlere veya türetilmiģ detaylara baģvurur. Bu tanımlar grafik, ağaç veya anlamsal ağlar olarak gösterilirler. Diğerlerinin tersine, iliģkisel eģleme geometrik benzerlik özelliklerine katı bir Ģekilde bağlı değildir. Bir benzerlik kriteri olarak Ģekil veya konumu kullanma yerine, topolojik özellikleri karģılaģtırır (Erdoğan, 2007) Alana Dayalı Görüntü EĢleme Bu yöntemde temel fikir sol görüntüdeki bir parçanın (iliģki penceresi) sağ görüntüdeki karģılığının bulunmasıdır. Bunun için her iki parçanın f1[u,v] ve f2[u,v] gri değerleri karģılaģtırılır. En önemli alana dayalı eģleme yöntemleri Çapraz ĠliĢki ve En Küçük Kareler Görüntü EĢlemesidir. Birincide her iki görüntüde aynı büyüklükte olan iki parçanın f1 ve f2 gri değerleri arasındaki korelasyonun en yüksek olduğu yer araģtırılır, En Küçük Kareler Görüntü EĢlemede ise gri değer farkları minimum olacak Ģekilde sağdaki resim deforme edilir. Bu eģleme yöntemleri hassastır, Çapraz ĠliĢki ile 1-2 piksel hassasiyetle eģleme yapılırken En Küçük Kareler Görüntü EĢleme ile piksel altı hassasiyete inilebilir. En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yönteminin esas dezavantajı çok iyi yaklaģık değerler gerektirmesidir (Altan, 1998). Tablo 3.1. EĢleme yöntemleri, benzerlik ölçümleri ve eģleme varlıkları arasındaki iliģkiler. EĢleme Yöntemi Benzerlik Ölçümü EĢleme Varlıkları Alana Dayalı EĢleme Korelasyon, E K Y Gri Değerler ġekle Dayalı EĢleme Maliyet Fonksiyonu Noktalar, Kenarlar, Bölgeler ĠliĢkisel EĢleme Maliyet Fonksiyonu Görüntünün Sembolik Tanımı

43 Alana Dayalı Görüntü EĢleme Yöntemleri Alana bağlı eģlemede gri tonlardan oluģan küçük pencereler, eģleme elemanları olarak kullanılır. Gri değerler bileģenlerine göre muhtemelen ağırlık merkezini de oluģturan pencere merkezi, eģlenecek bir noktanın yerinin belirlenmesinde kullanılır. Alana bağlı eģleme düzgün dokulu görüntü bölümlerinde yüksek bir doğruluk potansiyeline sahiptir. Gri tonların aydınlatma vb. nedenlerle ortaya çıkabilecek radyometrik değiģimlere duyarlılığı, eģlemede çeģitli lokal uçları da içeren büyük bir araģtırma alanın kullanılması ve ele alınması gereken veri hacminin büyük olması, bu eģleme yönteminin zayıf taraflarını oluģturmaktadır. Örtülü alanlarda ve zayıf dokularda kaba hatalar ortaya çıkabilir (Erdoğan, 2007). En önemli Alana Dayalı Görüntü EĢleme yöntemleri KarĢılıklı ĠliĢki (Çapraz korelasyon) ve En Küçük Kareler Görüntü eģlemesidir. a) Karşılıklı İlişki Yöntemi (Cross Correlation) KarĢılıklı ĠliĢki yönteminde, sol ve sağ görüntüdeki iki parça arasındaki korelasyon (iliģki) değeri hesaplanır. Sol görüntüde referans olarak alınan küçük bir parça (5x5 pikselden daha küçük olmayan ĠliĢki penceresi olarak adlandırılan dörtgen) seçilir ve kendisinin Sağ görüntüdeki yeri, dörtgen parçaya yaklaģık olarak karģılık gelen bir araģtırma bölgesi (araģtırma penceresi olarak ta adlandırılır) üzerinde piksel piksel araģtırılarak bulunur (Gruen, 1998), ġekil KarĢılıklı ĠliĢki prensibi: Sol görüntüde seçilen iliģki penceresinin sağ görüntüdeki karģılığının, bir araģtırma penceresi içerisinde piksel piksel kaydırılarak bulunması (Heipke, 2005)

44 32 Genel olarak pencerenin her bir piksel pozisyonunda merkezlendirilmiģ veya normalize edilmiģ KarĢılıklı ĠliĢki katsayısı (ρ) hesaplanır. Hesaplanan ρ korelasyon katsayısının maksimum olduğu piksel model ve parça arasındaki en iyi eģlemenin konumunu verir. ġekil Çapraz korelasyon (Öztürk ve Koçak, 2007). Ġki parça arasındaki iliģkiyi yüksek bir yaklaģımla bulan, her bir piksel konumunda merkezlendirilmiģ veya normalize edilmiģ korelasyon katsayısının (ρ) hesaplanıģı Ģöyledir. (3.1) Korelasyon katsayısı ρ[-1, 1 ] aralığındadır. En iyi eģleme maksimum ρ(x,y) yi veren pikseli merkez alan dörtgendir. Hatalı ve zayıf eģlemeler küçük ρ ile ortaya çıkar (örneğin ρ < 0,5 ). Hesaplanan katsayı ρ = -1 ise iki iliģki penceresi arasında hiçbir iliģki olmadığı anlaģılır. Eğer ρ=1 ise dörtgenler arasında tam bir iliģki vardır. Buna rağmen

45 33 büyük ρ her zaman iyi ve doğru eģlemeleri göstermez. (Örneğin çoklu çözüm durumlarında veya parça ve modelde zayıf iģaret durumları). KarĢılıklı ĠliĢki yöntemi anlaģılması basit, gerçekleģtirilmesi kolay, hesabı hızlıdır. KarĢılıklı ĠliĢki yönteminde ana problem, (parça ve model) iliģki pencereleri arasında yalnızca iki değiģim parametresine izin vermesidir. Parça ve model arasındaki dönüklükler, ölçek ve diğer deformasyonlar hesaba katılamaz. Bir görüntüde verilen bir nokta için diğer görüntüde uygun bir nokta dönüklük, ölçek veya deformasyonlar nedeniyle bulunamayabilir. Örneğin; Sol Resimdeki bir objenin uzunluğunun Sağ resimde daha kısa veya uzun görünmesi, Sağ Resimdeki araģtırma penceresi içerisinde benzer obje (tekrarlamalı modeller) olması, gri değerlerdeki düzensizlikler (noise), veya yarı Ģeffaf obje yüzeylerinden dolayı eģlemenin birçok durumu olabilir ve çözüm doğru olmayabilir. Bu nedenle KarĢılıklı ĠliĢki yöntemi yumuģatılmıģ görüntülerde ve düģeye yakın görüntülerde kullanılmalıdır. AĢağıda KarĢılıklı ĠliĢki yöntemiyle yapılan uygulamalardan bazı görüntüler verilmiģtir (Varlık ve ark. 2009). ġekil KarĢılıklı iliģki yöntemi kullanılarak yapılmıģ, doğru sonuç elde edilmiģ görüntü eģleme iģlemi (Varlık ve ark. 2009). ġekil KarĢılıklı iliģki yöntemi kullanılarak yapılmıģ, hatalı sonuç elde edilmiģ görüntü eģleme iģlemi (yanlıģ eģleme mismatch ) (Varlık ve ark. 2009).

46 34 ġekil de görüldüğü gibi, sol görüntüde iģaretlenmiģ bir bina köģesinin sağ görüntüdeki yeri KarĢılıklı ĠliĢki yöntemi kullanılarak eģlenmiģ ve sağ görüntüdeki eģleniği doğru olarak bulunmuģtur. Buna karģılık ġekil de ise sol görüntüde seçilen obje ( bina bacası ), sağ görüntüdeki araģtırma penceresi içerisinde aranırken seçilen objeye benzer baģka bir obje (tekrarlı doku) olduğu için yanlıģ eģleme yaparak hatalı bir sonuç vermiģtir (Varlık ve ark. 2009). b) En Küçük Kareler Görüntü Eşleme Yöntemi Seksenli yılların baģında geliģtirilen En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yöntemi esneklik ve hassasiyet yönünden oldukça etkili bir yöntemdir ve halen pek çok dijital fotogrametrik eģleme görevinde kullanılmaktadır. En Küçük Kareler Görüntü EĢlemede, KarĢılıklı ĠliĢki yönteminde olduğu gibi Sol ve Sağ Resimdeki aynı büyüklükte olan iki görüntü parçasının (iliģki penceresinin) f 1 [u,v] ve f 2 [u,v] gri renk değerleri kullanılır. KarĢılıklı ĠliĢki yönteminden temel farkı Sol ve Sağ Resimdeki iliģki pencereleri arasındaki iliģki katsayısını bulmak yerine f 1 [u,v] ve f 2 [u,v] gri değerler farkları minimum olacak Ģekilde sağdaki resim deforme edilmesidir. Bu deformasyon bir Affin dönüģümü ile modellenir. Böylece sağ görüntüdeki parça sol görüntüdeki parçaya en iyi eģlenecek Ģekilde motive edilmiģ olur (Gruen ve Baltsavias, 1988). En Küçük Kareler yaklaģımına dayanan görüntü eģleme, en küçük kareler dengelemesini kullanarak eģleme pencereleri arasındaki gri değerlerin farklılıklarını minimize eder. Bunun için sol görüntüdeki seçilen dörtgen Ģeklindeki iliģki penceresinin sağ görüntüdeki yaklaģık yeri bilinmelidir. Ġlk dengelemeden elde edilen kesin değerler bir sonraki dengelemede yaklaģık değerler olarak kabul edilirler ve dengeleme bu Ģekilde belli bir inceliğe eriģinceye kadar devam eder (Gruen ve Baltsavias, 1987). En küçük Kareler Görüntü EĢlemesi, veri eģleme problemlerinin tüm çeģidi için çok güçlü bir tekniktir ve radyometrik düzeltmeler ile lokal geometrik görüntü düzeltmelerine izin verir. En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yöntemi uyuģumlu olarak bilinir, çünkü dengelemenin parametreleri kendi kendine ayarlanır (Gruen ve Agourıs, 1994). Örneğin; parametre seti eģlenebilen parçaların karıģık sinyal içeriğine göre kurulan çok yaklaģık bir hesap modeline uygun olarak hesaplanabilir ve otomatik düzeltilebilir. Hesaplama sonucunda parametrelere getirilen düzeltmelerden sonra aynı

47 35 iģlem bu düzeltilmiģ parametreler kullanılarak tekrar yapılır. Bu tekrarlama bir önceki ve bir sonraki hesap sonucu bulunan düzeltmeler arasındaki fark kalmayıncaya veya bu fark istenilen bir aralıkta kalıncaya kadar devam eder. ġekil En Küçük Kareler Görüntü EĢleme prensibi; a - ) sol görüntü ve bu görüntüde çizilmiģ 15x15 piksellik iliģki penceresi b- ) sağ görüntü ve en küçük karesel eģleme sonunda iliģki penceresinin aldığı son konum (Varlık ve ark. 2009). ġekil En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yöntemiyle yapılmıģ hatalı bir eģleme (Varlık ve ark. 2009). ġekil de En Küçük Kareler Görüntü EĢleme yöntemi kullanılarak yapılmıģ bir görüntü eģleme iģlem görüntüsü görülmektedir. Sol Görüntü üzerinde seçilen bina köģesinin, Sağ Görüntüdeki yeri bulunmuģ ve Sol görüntüde çizilen iliģki penceresinin

48 36 eģlemeden sonra Sağ Görüntüdeki deforme olmuģ Ģekli çizilmiģtir. ġekil de ise Sol Görüntüde seçilmiģ olan noktanın Sağ görüntüdeki yeri için çok yaklaģık bir değer verilmediği ve sol görüntü ve sağ görüntüdeki gri değerler farkları çok fazla olduğu için yanlıģ eģleme yapılmıģtır (Varlık ve ark. 2009) Affin DönüĢümü Fotogrametride resim koordinatlarından model koordinatlarına, model koordinatlarından arazi koordinatlarına geçiģte iki boyutlu bir dönüģüm olan Affin dönüģümü kullanılır. Jeodezide genellikle benzerlik dönüģümü kullanılmasına rağmen fotogrametri ve kartoğrafyada durum farklıdır. Çünkü film, kağıt vb. maddeler deformasyona uğradıkları zaman her iki eksen boyunca bozulmalar aynı olmaz. Bu durumda Affin dönüģümü tercih edilir (Varlık, 2008). Yukarıdaki nedenle dijital fotogrametrik görüntü eģlemede de affin dönüģümü sıklıkla kullanılır. Affin dönüģümünde sekil, dönüģümden sonra geometrik olarak bozulur. Açılar değiģir fakat doğrular yine doğrudur ve paralellik değiģmez. Affin dönüģümü parametrelerini bulmak için her iki görüntüde en az ortak üç noktaya ihtiyaç duyulur, üçten fazla nokta var ise bu parametreler En Küçük Kareler yöntemine göre dengeleme ile hesaplanır. Affin dönüģümünün benzerlik dönüģümünden temel farkı her iki eksen yönündeki ölçek faktörlerinin farklı olmasıdır. Affin dönüģümünde; - Her hangi bir doğrunun dönüģtürülmesi yine doğrudur. - Paralel doğular dönüģümden sonra yine paraleldir. - Bir doğru üzerindeki iki doğru parçasının birbirine oranı, dönüģümden sonrada aynıdır. - Açı koruyan bir dönüģüm değildir. Açılar dönüģümden sonra değiģirler. - Ölçek her bir doğru için aynıdır, yön ile birlikte ölçekte değiģir. - Geometrik sekilerlin alanları, dönüģümden sonra sabit bir miktar değiģirler, bu sabit miktar dönüģüm matrisinin determinantına eģittir (YaĢayan 1978).

49 Ölçeksel DeğiĢmeyen Özellik DönüĢümü (SIFT) Algoritması Görüntü eģlemede iki resim arasındaki dönüģüm parametrelerini belirlemek için iki resimdeki ortak detay noktalarının belirlenmesi gerekmektedir. Bu detay noktalarının her resimde manüel olarak belirlenmesi eģleme mantığına ters düģmektedir. Bu detay noktalarının otomatik belirlenmesi görüntü eģleme konusunda çalıģan araģtırmacıların önemli konularından biri olmuģtur. Bu yüzden Moravec, Harris, KLT ve SIFT gibi otomatik detay tanımlama yöntemleri geliģtirilmiģtir. Özgen 2008 yılında yaptığı tez çalıģmasında SIFT yöntemini aģağıdaki Ģekilde tanıtmıģtır. SIFT (Scale Invarıant Feature Transform) metodu, 1999 yılında David G. Lowe tarafından ortaya konulmuģ olup, David Lowe teorisinin patentini 2004 yılında almıģtır. David G. Lowe halen British of Colombia Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü nde ders vermekte ve araģtırmalarına devam etmektedir. SIFT algoritması dört asamadan oluģan bir algoritmadır: - Ölçeksel uzaydaki uç noktaların (minimum - maksimum) elde edilmesi: Algoritmanın ilk aģaması olan bu kısımda, tüm ölçekler ve resim konumları araģtırılır. Boyutsal ve döngüsel değiģime karsı dayanıklı potansiyel özellik noktalarının tanımlanması etkili bir Ģekilde gerçekleģtirilir. - Kilit noktaların konumlarının belirlenmesi: Her aday noktada konum ve ölçek belirlemek için ayrıntılı bir model oluģturulur. Kilit noktalar, özellik noktalarının kararlılığına göre seçilir. - Döngüsel değişime karsı dayanıklılık kazanılması: Kilit noktanın bulunduğu her konum için bir veya daha fazla yön atanır. Daha sonra yapılacak olan tüm iģlemler; yön, ölçek ve konum olarak ataması yapılmıģ kilit noktalar baz alınarak yapılacağından bu değiģimlere karsı dayanıklılık kazanılmıģ olunur. - Kilit nokta tanımlayıcıların bulunması: Her kilit nokta için etrafındaki alanda ve seçilen ölçeksel büyüklükte resim gradyentleri ölçülür. Bu gradyentler, parlaklık ve sekil değiģimlerine karsı kararlılık kazanılmasını temin edecek Ģekilde temsil edilirler. Bu algoritma SIFT olarak adlandırılır. Çünkü bu algoritma ile resim bilgileri ölçeksel bazda değiģmeyen koordinatlara dönüģtürülür. SIFT ile resmi ölçeksel ve konumsal bazda tam anlamıyla kapsayabilmek için fazla miktarda özellik noktası bulunur. Resmin içeriğine ve SIFT algoritmasında seçilen parametrelere göre değiģiklik göstermesine rağmen, tipik bir 500x500 piksellik resim için yaklaģık 2000 civarında SIFT noktası bulunur.

50 Rastgele Örnek UyuĢumu (RANSAC) Algoritması Görüntü eģleme çalıģmalarında SIFT ve benzeri otomatik detay çıkarım algoritmaları ile belirlenen detayların hepsinin her iki resimde de uyuģumlu olması düģünülemez. Bu nedenle yanlıģ ve uyuģumsuz detayların elemine edilmesi gerekmektedir. Bunun içinde son zamanlardaki yaygın yöntem RANSAC algoritmasıdır (Wei ve ark. 2008) yılında Fischler ve Bolles tarafından geliģtirilen yeni bir model olan Rastgele Örnek UyuĢumu (Random Sample Consensus: RANSAC) deneysel veri tanımlamak için uygun bir modeldir. RANSAC büyük hataların önemli bir yüzdesini içeren verinin değerlendirmesini ve düzeltmesini yapabilir. Ve bu nedenle hata yapabilen özellik bulucuların sağladığı verilere dayanan yorumlamanın olduğu otomatik resim analiz uygulamaları için ideal uygunluktadır. RANSAC yöntemi bilindik düzeltme tekniklerinin tersidir. BaĢlangıç çözümünü elde etmek için mümkün olduğunca çok veri kullanmak ve sonrasında geçersiz veri noktalarını elemine etmeye çalıģmak yerine RANSAC uygun küçük baģlangıç veri kümesi kullanır ve mümkün olduğunca bu küme tutarlı veri ile geniģletilir. Örneğin; iki boyutlu noktalar kümesine bir daire yayı uydurma görevi verildiğinde RANSAC yaklaģımı üç noktalı (bir daireyi belirlemek için üç noktaya ihtiyaç duyulmasından dolayı) bir küme seçecek, kastedilen dairenin merkezi ve yarıçapını hesaplayacak ve daire için önerilen uyumlulukta olan yeterince yakın noktaların (onların sapmaları yeterince küçük olan ölçme hatalarıdır) sayısını sayacaktır. Eğer yeterince uyumlu nokta varsa RANSAC karģılıklı tutarlı noktalar kümesince tanımlanmıģ daire parametreleri için iyileģtirilmiģ bir tahmin hesaplamak için en küçük kareler gibi bir düzeltme tekniği kullanacaktır. RANSAC modeli üç tane belirtilmemiģ parametre içerir: 1. Bir nokta modeli ile uyumlu olup olmadığını belirlemek için kullanılan hata toleransı 2. Tetkik etmek için alt küme sayısı 3. Doğru modelin bulunduğu uyumlu nokta sayı olan eģik değeri; t Özetle RANSAC araģtırılan bir veri kümesinin matematiksel modelini tahmin eden bir algoritmadır. AraĢtırılan veri hem tutarlı hem de tutarsızlık içerir. Tutarlı olanlar aynı parametre takımı ile tanımlanabilen bir veri kümesine karģılık gelirken tutarsız olanlar bir model tarafından tanımlanamaz. Bu yüzden hassas bir model uydurmak için bu tutarsız veriler ayıklanmalıdır. Burada iki temel problem vardır.

51 39 Birincisi; iki veri arasındaki en iyi eģlemeyi ve mevcut modellerden birini bulmak (sınıflandırma), ikincisi; seçilen modelin bağımsız parametreleri için en iyi değeri hesaplamak( parametre tahmini). RANSAC algoritması diğer klasik yöntemlerin veri setindeki tek bir kaba hatada baģarısız olduğu bu iki problemi oldukça fazla kaba hata olması durumunda bile çözüme ulaģtırabilir (Erdem, 2007) Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Fotogrametrik Matematiksel Model Fotogrametrinin Matematiksel Modeli Matematik model, cisim uzay koordinat sistemindeki noktaların fiziksel oluģum esaslarının matematiksel ifadelerle gösterimidir (ġekil 3.17.). Kolinearite koģuluna göre, cisim uzayındaki noktaları gösteren ıģınlar resim çekme makinesi izdüģüm merkezinden geçerek resim düzlemine bir doğru boyunca izdüģürülür. Bu Ģekilde oluģan görüntüler, yeniden inģa probleminin çözümünü iki adımda gerçekleģtirir. Ġlk adım, resim çekme makinesi iç yöneltme parametrelerinin (asal uzaklık ve asal nokta koordinatları) belirlenmesidir. Ġkinci adım ise dıģ yöneltme adımıdır. Burada Xo,Yo,Zo koordinatlarına sahip izdüģüm merkezi etrafında,, dönüklük değerleri ile çekilen resimlerin cisim uzay koordinat sistemindeki koordinatlarının hesaplanması amaçlanır (Kraus, 1997). z z y x y O (X 0, Y 0, Z 0) x Z y x 0 u i = x i -x 0 P N x 0 y 0 X p =X i -X o X 0 -(Z i-z 0) y Y y Z i X i X i-x o Yi-Y 0 P i (X i, Y i, Z i ) X o Y 0 N X y ġekil Fotogrametrinin Matematiksel Modeli (Duran, 2003)

52 40 Cisim uzay koordinat sistemi, noktaların X, Y, Z cisim koordinatlarını, resim koordinat sistemi x, y, z resim koordinatlarını gösteren sağ el kartezyen koordinat sistemidir (ġekil 3.18.). p ı ġekil Yersel Fotogrametrik ĠzdüĢüm (Duran, 2003) Resim ve cisim uzay koordinat sistemleri arası açısal iliģkiler, koordinat eksenleri arası doğrultu kosinüslerinin oluģturduğu (3x3) ortogonal dönüģüm matrisi ile belirlenir. Resim koordinat sisteminde p noktasının konumunu belirleyen resim vektörü; x p P y y ( 3.2) p 0 c olur. Burada x 0, y 0 asal nokta koordinatları, c ise odak uzaklığıdır. Resim çekme makinesi sonsuza odaklanmadıkça asal nokta uzaklığı, odak uzaklığına eģit değildir. Bu durumda asal uzaklık, odak uzaklığından f kadar sapma değerine sahiptir. x 0 0 c f f (3.3) Cisim uzay koordinat sisteminde P noktasının konum vektörü,

53 Z Z Y Y X X P p p P (3.4) olur. Kolinearite eģitliğine göre, p resim ve P cisim vektörleri arasındaki matematiksel bağıntı, P = k.d.p (3.5) c 0 y y x x 0 p 0 p = k.d. 0 P 0 p 0 p Z Z Y Y X X ( 3.6) Ģeklinde ifade edilir. Burada k ölçek faktörü olup, k p P ( 3.7) olarak ifade edilir. Resim koordinatlarının bilinen değerler olması durumunda cisim koordinatları, p k k.. 1 T D ( 3.8) x x y y c p p = p k.. 1 T D. 0 P 0 p 0 p Z Z Y Y X X ( 3.9) olarak elde edilir. k ölçek faktörünün Kolinearite eģitliklerinde her bir ıģın için ayrı ayrı belirlenmesi gerekmektedir. Bu durumda oluģan matematiksel ifadelerden k ölçek faktörü yok edilirse; ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( Z Z m Y Y m X X m Z Z m Y Y m X X m c x x f ( 3.10) ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( Z Z m Y Y m X X m Z Z m Y Y m X X m c y y f ( 3.11) matematiksel ifadeleri elde edilir (Duran, 2003).

54 Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Uzay Geriden Kestirme Çözümü Kolinearite eģitlikleri analitik fotogrametride matematik modelin en uygun deyimi olup, lineer olmadıkları için genellikle seri açınımı yoluyla lineerleģtirilirler. Ancak iç ve dıģ yöneltme elemanlarının bilindiği ve hatasız varsayıldığı durumlarda söz konusu eģitlikler kendiliğinden lineer olup, uzaysal kestirme problemlerinin çözümünde bu biçimde kullanılmaları da olanaklıdır. (BaĢ, 1985) Önceki konudaki kolinearite eģitliklerinde iç ve dıģ yöneltme parametreleri bilinmesi durumunda yeniden bir düzenleme yapılırsa; Bilinenler; : dönüklük açıları X c,,y c, Z c : pesfektif merkezinin koordinatları : asal noktasının koordinatları ve odak uzaklığı x, y : obje resim koordinatları Bilinmeyenler X, Y, Z : obje arazi koordinatları Dönüklük matrisi(m); (3.12) (3.13) Dönüklükler bilindiğine göre M matrisinin elamanları da bilinmektedir. AĢağıdaki kolinearite eģitliklerinde bilinenleri ve bilinmeyenleri düzenlersek (3.14)

55 43 (3.15) x x 0 c (3.16) y y 0 c (3.17) x x 0 c u, y y 0 c t (3.18) yukarıdaki eģitlikler açılıp bilinenler ve bilinmeyenler düzenlenirse; X ( u. m m ) Y( u. m m ) Z( u. m m ) u. m X u. m Y u. m Z m X m Y m Z 31 c 32 c 33 c 11 c 12 c 13 c (3.19) X ( t. m m ) Y( t. m m ) Z( t. m m ) t. m X t. m Y t. m Z m X m Y m Z 31 c 32 c 33 c 21 c 22 c 23 c (3.20) katsayılar düzenlenirse; a ( u. m m ), b Y( u. m m ), c ( u. m m ) d ( u. m X u. m Y u. m Z m X m Y m Z ) 1 31 c 32 c 33 c 11 c 12 c 13 c e ( t. m m ), f ( t. m m ), g ( t. m m ) h ( t. m X t. m Y t. m Z m X m Y m Z ) 1 31 c 32 c 33 c 21 c 22 c 23 c (3.21) yukarıdaki eģitlikler ikinci resim içinde yazılması durumunda aģağıdaki denklemler oluģur a X by c Z d e X f Y g Z h a X b Y c Z d e X f Y g Z h (3.22)

56 44 a1 b1 c1 d1 a1 b1 c1 d1 X X e1 f1 g1 h1 e1 f1 g1 h1. Y, A, x Y, l a2 b2 c 2 d 2 a2 b2 c 2 d 2 Z Z e f g h e f g h (3.23) Ax l 0 T T A Ax A l 0 T A Ax T A l N n T A A T A l Nx n 1 1 N. Nx N. n 1 x N. n 1 ( T T x A A). A l (3.24) Mercek Distorsiyon Düzeltmeleri Hesabı Sorunsuz bir mercek sisteminde cisimden gelen ıģık ıģınlar keskin bir Ģekilde, optik kurallarına uygun olarak, hiçbir distorsiyona uğramadan görüntü yüzeyine düģerler. Ancak genellikle mercekler bu Ģekilde mükemmel üretilmemiģtir. Bunun sonucu olarak da görüntü düzlemi üzerinde ıģık ıģını istenilen yere düģmeye bilir. Uygulamalarda iki tür distorsiyon dikkate alınmıģtır. Bunlar radyal ve teğetsel distorsiyonlardır. Radyal distorsiyon mercek yüzeyinin tam oval olmamasından kaynaklanıp, ıģık ıģınları mercekten olması gerekenden daha az ya da daha fazla bükülerek görüntü düzlemine düģerler. Bu ise görüntü asal noktasından baģlayarak görüntü çevresine doğru artarak ilerleyen eğiklikler Ģeklinde görüntü üzerinde kendisini gösterir. Görüntü asal noktasında ise distorsiyon bulunmamaktadır. Ġkinci distorsiyon türü olan teğetsel distorsiyon ise mercek yüzeylerinin ovallik merkezlerinin tam olarak birbirine denk gelememesinden kaynaklanır. Sonuç olarak da görüntü asal noktası ve görüntü düzleminin fiziksel merkezi arasında mesafe oluģmaktadır. Bu distorsiyonlar sebebiylede görüntü üzerinde düz olması gereken bir nokta aksine eğimli olarak oluģmaktadır. Doğru metrik ölçümler gereken uygulamalarda bu distorsiyonların giderilmesi gerekmektedir (BendeĢ, 2008). Yukarıdaki matematiksel modelle merceksel distorsiyon parametreleri eklenmesi gerekmektedir. Kamera kalibrasyonu yapılması

57 45 halinde elde edilecek distorsiyon parametreleri ile merceksel distorsiyon düzeltmesi aģağıdaki gibi hesaplanır. Bilinenler; x, y : Obje resim koordinatları. K1, K2, K3 : Çapsal (Radyal) bozulma katsayıları. P1, P2 : Teğetsel (Tanjant) bozulma katsayıları. Bilinmeyenler; xc, yc : Distorsiyon düzeltmesi getirilmiģ obje resim koordinatları drx : Çapsal (Radyal) distorsiyon düzetmesinin x yönündeki değeri. dry : Çapsal (Radyal) distorsiyon düzetmesinin y yönündeki. dpx : Teğetsel distorsiyon düzetmesinin x yönündeki değeri. dpy : Teğetsel distorsiyon düzetmesinin y yönündeki değeri. r : Resim üzerinde ölçülen bir noktanın resim merkezine olan radyal uzaklığı. xc = x + drx + dpx yc = y + dry + dpy : x yönündeki distorsiyon düzeltmesi : y yönündeki distorsiyon düzeltmesi Çapsal distorsiyon hesabı; xc = x ( 1 + dr ) yc = y ( 1 + dr ) dr = K1.r 2 + K2.r 4 + K3.r 6 r 2 = x 2 + y 2 Teğetsel distorsiyon hesabı; dpx = P1.(r x 2 ) + 2.P2.x.y dpy = P2.(r y 2 ) + 2. P1.x.y Yukarıdaki formüller obje resim koordinatlarına uygulanırsa distorsiyon düzeltmesi de getirilmiģ olur.

58 Yapay Zekâ ve Yapay Zekâ Teknikleri Yapay Zekâ Yapay zekâ, insan tarafından yapıldığında zekâ olarak adlandırılan davranıģların makina tarafından da yapılmasıdır. Yapay zekânın insan aklının nasıl çalıģtığını gösteren bir kuram olduğu da söylenebilir. Yapay zekânın amacı, makinaları daha akıllı hale getirmek, zekânın ne olduğunu anlamak ve makinaları daha faydalı hale getirmektir. Yapay zekâ; zekâ ve düģünme gerektiren iģlemlerin bilgisayarlar tarafından yapılmasını sağlayacak araģtırmaların yapılması ve yeni yöntemlerin geliģtirilmesi alanında çalıģan bir bilim dalıdır. Yapay zekânın amacı insanın zekâsını bilgisayar aracılığı ile taklit ederek bilgisayarlara öğrenme yeteneği kazandırabilmektir. Yapay zekâ çoğunlukla insanın düģünme kabiliyetini, beynin çalıģma sistemini, çevredeki doğal olayları veya doğanın biyolojik evrimini modellemeye çalıģan yöntemlerden oluģur. Bilgisayar teknolojisindeki geliģime paralel olarak sezgisel olarak çözülebilen ya da çözülmesi matematik teknikler ile mümkün olmayan problemleri çözmeye yönelik ileri teknikler yapay zekâ teknikleri olarak adlandırılır. Bunların baģlıcaları: Uzman Sistemler Bulanık Mantık Genetik Algoritma Yapay Sinir Ağlarıdır (Albayrak, 2011). Bu çalıģmada yukarıdakilerden sadece yapay sinir ağı yaklaģımı kullanıldığı için aģağıda yapay sinir ağlarından bahsedilip diğerlerine değinilmeyecektir Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Ağları Genel Tanımı Beynin üstün özellikleri, bilim adamlarını üzerinde çalıģmaya zorlamıģ ve beynin nörofiziksel yapısından esinlenerek matematiksel modeli çıkarılmaya çalıģılmıģtır. Beynin bütün davranıģlarını tam olarak modelleyebilmek için fiziksel

59 47 bileģenlerinin doğru olarak modellenmesi gerektiği düģüncesi ile çeģitli yapay hücre ve ağ modelleri geliģtirilmiģtir. Böylece YSA denen yeni ve günümüz bilgisayarlarının algoritmik hesaplama yönteminden farklı bir bilim alanı ortaya çıkmıģtır. YSA; yapısı, bilgi iģleme yöntemindeki farklılık ve uygulama alanları nedeniyle çeģitli bilim dallarının da kapsam alanına girmektedir (Öztemel, 2003) Yapay Sinir Ağları nın Özellikleri Yukarıda verilen açıklamalardan, YSA nın hesaplama ve bilgi iģleme gücünü, paralel dağılmıģ yapısından, öğrenebilme ve genelleme yeteneğinden aldığı söylenebilir. Genelleme, eğitim ya da öğrenme sürecinde karģılaģılmayan giriģler için de YSA nın uygun tepkileri üretmesi olarak tanımlanır. Bu üstün özellikleri, YSA nın karmaģık problemleri çözebilme yeteneğini gösterir. Günümüzde birçok bilim alanında YSA, aģağıdaki özellikleri nedeniyle etkin olmuģ ve uygulama yeri bulmuģtur. Doğrusal Olmama, Öğrenme, Genelleme, Uyarlanabilirlik, Hata Toleransı, Donanım ve Hız, Analiz ve Tasarım Kolaylığı (Albayrak, 2011) Yapay Sinir Hücresi YSA lar birbirine bağlı doğrusal/doğrusal olmayan birçok elemandan oluģurlar ve genellikle paralel iģlerler. YSA daki iģlem elemanları (düğümler) basit sinirler olarak adlandırılırlar. Bir YSA, birbirleriyle bağlantılı, çok sayıda düğümlerinden oluģur. Biyolojik sinir sistemi ile yapay sinir sistemi arasındaki benzerlik Tablo 3.2. de verilmektedir. Tablo 3.2. Biyolojik sinir sistemi ile yapay sinir sistemi arasındaki benzerlikler Biyolojik Sinir Sistemi Sinir Hücresi(Nöron) Sinaps Dendrit Hücre Gövdesi Akson Yapay Sinir Sistemi ĠĢlemci Eleman Ağırlıklar Toplama Fonksiyonu Transfer Fonksiyonu Yapay Nöron ÇıkıĢı

60 48 YSA, insan beyni gibi, öğrenme, hatırlama ve genelleģtirme kabiliyetlerine sahiptirler. Ġnsan beyninde öğrenme; yeni akson üretme, aksonları uyarma veya varolan aksonların güçlerini değiģtirme Ģeklinde olur. Her akson, üzerinden geçecek iģaretleri değerlendirebilecek kabiliyettedir. Aksonun bu özelliği, bir iģaretin belli bir sinir için ne kadar önemli olduğunu gösterir. Bir yapay sinir hücresi genel anlamda beģ kısımdan oluģur; I. Girdiler, II. Ağırlıklar, III. Toplama Fonksiyonu, IV. Aktivasyon (Transfer) Fonksiyonu ve V. Çıktılar. Girdiler Ağırlıklar Toplama Fonksiyonu Aktivasyon Fonksiyonu Çıktı Gird i1 w 1-j Girdi 2 w n-j Toplama Fonksiyonu Aktivasyon Fonksiyonu Çıktı Gird in ġekil YSA elemanları (Albayrak, 2011) Girdiler, diğer hücrelerden ya da dıģ ortamdan hücreye gelen bilgilerdir. Bilgiler, bağlantılar üzerindeki ağırlıklar üzerinden hücreye girer. Ağırlıklar, bir yapay hücreye gelen bilginin önemini ve bu bilginin hücre üzerindeki etkisini belirleyen uygun katsayılardır. Her bir giriģin kendine ait bir ağırlığı vardır. Ağırlıkların büyük ya da küçük olması önemli veya önemsiz olduğu anlamına gelmez. Ağırlığın değerinin eksi olması o girdinin negatif bir etki oluģturduğu, artı olması pozitif bir etki oluģturduğu anlamına gelir. Bir girdinin ağırlığının sıfır olması, o girdinin bir etkisi olmayacağı anlamına gelir, ancak ağırlığın sıfır çıkması artı veya eksi değer çıkmasından önemsiz değildir. Belki de bu ağ için en önemli sonuçlardan biridir.

61 49 Toplama Fonksiyonu, bir hücreye gelen net girdiyi hesaplar. Bunun için değiģik fonksiyonlar kullanılmaktadır. En yaygın olanı ağırlıklı toplamı bulmaktır. Girdiler kendi ağırlıkları ile çarpılarak toplanır. Bu Ģekilde ağa gelen net girdi bulunmuģ olur. n ĠEÇ= G i Ai i 1 (3.25) Burada; G girdileri, A ağırlıkları ve n toplam girdi sayısını, ĠEÇ iģlem elemanı çıktısını göstermektedir. Aktivasyon Fonksiyonu, hücreye gelen net girdi iģlenerek hücrenin bu girdiye karģılık üreteceği çıktıyı belirler. Aktivasyon fonksiyonunda bu çıktıyı belirlemek için değiģik formüller kullanılır. YSA larda en çok kullanılan aktivasyon fonksiyonları sigmoid aktivasyon fonksiyonu, doğrusal aktivasyon fonksiyonu, tanjant hiperbolik aktivasyon fonksiyonu ve keskin sınırlayıcı aktivasyon fonksiyonu olarak gösterilmiģtir (Öztemel, 2003). Bir YSA elemanında çıkıģ değeri aktivasyon fonksiyonuna bağlı olarak aģağıdaki gibi verilebilir. Ç = 1 İEÇ 1 e (Sigmoid Aktivasyon Fonksiyonu Ġçin) (3.26) Yapay Sinir Ağları nda Katmanlar YSA, hücrelerin birbirleri ile çeģitli Ģekillerde bağlanmalarından oluģur. Hücre çıkıģları, ağırlıklar üzerinden diğer hücrelere ya da kendisine giriģ olarak bağlanabilir ve bağlantılarda gecikme birimi de kullanılabilir. Hücrelerin bağlantı Ģekillerine, öğrenme kurallarına ve aktivasyon fonksiyonlarına göre çeģitli YSA yapıları geliģtirilmiģtir. Genel olarak hücreler, üç (3) katman halinde ve her katman içinde paralel Ģekilde bir araya gelerek ağı oluģtururlar. Bu katmanlar; girdi katmanı, ara (gizli) katman ve çıktı katmanlarıdır. Girdi katmanı, dıģ dünyadan veya diğer hücrelerden almıģ oldukları bilgileri ara katmanlara iletmekle sorumludurlar. Ara katmanda, girdi katmanından gelen bilgiler iģlenerek çıktı katmanına iletilir. Bir YSA yapısında birden fazla ara katman bulunabilir.

62 50 Çıktı katmanında, iģlem elemanları ara katmandan gelen bilgileri iģleyerek ağın girdi katmanında sunulan örnek için üretmesi gereken çıktıyı üreterek dıģ dünyaya veya diğer hücrelere gönderirler (Albayrak, 2011). ġekil Genel olarak bir YSA yapısı (Albayrak, 2011) Yapay Sinir Ağları nda Öğrenme Bilindiği gibi YSA önceden verilen örnekler yardımı ile sonuçları tahmin eden bir çözüm yöntemidir. YSA da iģlem elemanları arasındaki bağlantı ağırlık değerlerinin değiģtirilmesi iģlemine ağın eğitilmesi denir. Amaç, ağırlıkları değiģtirerek çözüm için en uygun ağırlık değerlerini belirlemektir. Uygun olan ağırlık değerleri elde edilmesi ağın genelleme yapabilme yeteneğini kazanması anlamına gelir. ĠĢte ağın hiç görmediği bir örnek için daha önceden görmüģ olduğu örnekler yardımı ile genelleme yaparak çözüm üretebilme yeteneğini kazanmasına adaptif öğrenme denir. Ağırlıkların değiģtirilmesi öğrenme kuralları olarak bilinen belirli kurallara göre yapılır. Ağın eğitimi tamamlandıktan sonra ağın öğrenip öğrenmediğini kontrol etmek (ağın performansını ölçmek) için yapılan denemelere ise ağın test edilmesi denir. Test aģamasında ağa hiç görmediği örnekler gösterilir ve ağın bu örneklere karģı ürettiği çıktı ile olması gereken çıktı karģılaģtırılarak ağın performansı ölçülür, baģka bir deyiģle; ağın öğrenip öğrenmediği kontrol edilir. Gözlem, eğitim ve hareketin doğal yapıda meydana getirdiği davranıģ değiģikliği öğrenme olarak tanımlanmaktadır. Bir takım yöntem, algoritma, yaklaģım veya gözlem

63 51 ile bir ağın ağırlıklarının bir probleme göre değiģtirilmesi ile öğrenme sağlanır. Genel anlamda üç (3) tip öğrenme Ģekli vardır: DanıĢmanlı öğrenme, danıģmansız öğrenme ve takviyeli öğrenme. Danışmanlı Öğrenme Bu öğrenme Ģeklinde ağa girdilerle beraber bu girdilere karģılık çıktılar da gösterilir. Ġstenilen çıkıģla ağın ürettiği çıktı arasındaki fark, ağdaki iģlem elemanları arasındaki ağırlıklar uygun bir Ģekilde değiģtirilerek istenilen düzeye indirilir. Böylece ağın öğrenmesi sağlanır. Widrow-Hoff tarafından geliģtirilen delta kuralı veya geri yayılım algoritması danıģmanlı öğrenme algoritmalarına örnek olarak verilebilir (Sağıroğlu ve ark., 2003). Danışmansız Öğrenme GiriĢe verilen örnekten elde edilen çıkıģ bilgisine göre, ağ sınıflandırma kurallarını kendi kendine geliģtirmektedir. Bu öğrenme Ģeklinde, istenilen çıkıģ değerinin bilinmesine gerek yoktur. Öğrenme süresince sadece giriģ bilgileri ağa uygulanır. Uygulanan giriģe göre, bu giriģ verileri arasındaki matematiksel iliģkilere göre bağlantı ağırlıkları ayarlanır. Aynı özellikleri gösteren desenlere aynı çıkıģlar, farklı çıkıģlarda ise yeni çıkıģlar oluģturulur. Grossberg tarafından geliģtirilen ART ve Kohonen tarafından geliģtirilen SOM öğrenme kuralı danıģmansız öğrenmeye örnek olarak verilebilir (Sağıroğlu ve ark., 2003). Takviyeli Öğrenme Bu öğrenme kuralı aslında danıģmanlı öğrenme kuralının özel bir Ģeklidir. Burada giriģ değerlerine karģılık çıkıģ değerlerinin bilinmesine gerek yoktur. Ağa herhangi bir çıkıģ verilmemekte ancak çıkıģın verilen giriģe karģılık uygunluğunu değerlendiren bir kıstas kullanılmaktadır. Optimizasyon problemlerini çözmek için Hinton ve Sejnowski nin geliģtirdiği Boltzman kuralı veya Genetik Algoritma takviyeli öğrenmeye örnek olarak verilebilir (Sağıroğlu ve ark., 2003). Yukarıda bahsedilen öğrenme Ģekillerinin yanında YSA larda uygulamaya göre iki çeģit öğrenme Ģekli vardır. Bunlar, çevrimdıģı öğrenme ve çevrimiçi öğrenmedir. Uygulama problemine göre bu yaklaģımlardan birisi seçilir. Sistem bilgilerini öğrenmek ve ağırlıklarını değiģtirmek için giriģ verilerini kullandığında buna eğitim

64 52 veya öğrenme modu denir. YSA ya uygulanan giriģlere göre, ağın hemen cevap vermesi durumundaki moda, çalıģma veya çoğu kez hatırlama modu da denir Çok Katmanlı Algılayıcı Modeli Bilindiği gibi YSA ile çözülmek istenen problemler, genellikle girdileri ve çıktıları arasındaki bağlantı lineer olmayan özelliğe sahip problemlerdir. Bu problemleri de tek katmanlı algılayıcı modeline sahip YSA larla çözmek mümkün olmamakta veya çok zor olmaktadır. ĠĢte çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) modeli bu tip problemlerin çözümü için geliģtirilmiģ bir YSA modelidir (Öztemel, 2003). Daha önce de anlatıldığı gibi, lineer olmayan bir özelliğe sahip XOR problemini çözme çalıģmaları sonucu bu model oluģturulmuģtur. Rumelhart ve arkadaģları tarafından geliģtirilen bu modele hata yayma modeli veya geri yayım modeli de denmektedir. ÇKA modeli danıģmanlı öğrenme yöntemini kullanır. Girdilere karģılık çıktılar da ağa sunulur. Bu model genellikle üç (3) katmandan oluģur: Girdi katmanı, ara katman (1 den fazla olabilir) ve çıktı katmanı. Bunlar daha önceden anlatıldığı için burada detaylarına inilmeyecektir. Buradaki iģlem elemanı sayısı tamamen uygulanan problemlerin giriģ sayısına bağlıdır. Ara katman sayısı ve ara katmanlardaki iģlem elemanı sayısı ise, denemeyanılma yolu ile bulunur. ÇıkıĢ katmanındaki eleman sayısı ise yine uygulanan probleme dayanılarak belirlenir. G1 Girdi Katmanı Ara Katmanı Çıktı Katmanı Ç1 G2 Ç2 G3 Ç3 EĢik Değeri 1 EĢik Değeri 2 ġekil Çok katmanlı algılayıcı modeli (Albayrak, 2011)

65 53 ġekil de öncekilere ek olarak bir eģik değeri görülmektedir. EĢik değeri iģlem elemanları değerlerinin, dolayısıyla ağın çıktısının sıfır (0) olmasını önleyen bir değerdir. Genellikle değeri sabit ve 1 e eģittir. Kullanılması tamamen program kullanıcısına bağlıdır. Problemlerde iģlem elemanı çıktısına eklenerek iģleme konur, eģik değeri olarak ifade edilirse sisteme katkısı (3.27) denkleminde olduğu gibidir (Albayrak, 2011). 1 Ç= 1 e İEÇ (3.27) GenelleĢtirilmiĢ Delta Kuralı GenelleĢtirilmiĢ Delta Kuralı (GDK) bir danıģmanlı öğrenme algoritmasıdır. Ağın öğrenebilmesi için ağın bir eğitim setine ihtiyacı vardır. Bu eğitim setinde hem girdiler hem de girdilere karģılık gelen çıktılar mevcuttur. GDK iki safhadan oluģur; çıktıların hesaplandığı Ġleri Doğru Hesaplama ve hatanın hesaplandığı Geriye Doğru Hesaplama. Bu Ģekildeki itereasyonler sonucunda elde edilen hatalardan bir sonraki itereasyonda düzeltme değerleri üretilerek ağa geri besleme yapılmıģ olur. ĠĢleme hata miktarı belli bir değerin altına düģünceye kadar devam edilir ve bu Ģart sağlanınca iģlem bitirilir (Öztemel, 2003).

66 54 4. GPS DESTEKLĠ YERSEL MOBĠL FOTOGRAMETRĠ SĠSTEMĠ, TANIM, TASARIM VE SĠSTEM ÇÖZÜMLERĠ Fotogrametrinin ana amacı, uzaktaki cisimlerin geometrik parametrelerini fotoğraflar yardımıyla elde etmektir. Bu kapsamda fotogrametrik değerlendirme iģlemiyle bu büyüklüklerin elde edilmesi için öncelikli iģlem, fotoğrafların yönetmelerinin yapılması ve yöneltme parametrelerinin tespiti de önem kazanmaktadır. Bunun için cisim üzerine kontrol noktaları tesis edilmekte ve bu kontrol noktaların jeodezik ölçümü içinde jeodezik ağlardan yararlanmaktadır. Çoğu zaman bu iģlemler ekonomi ve sürat açısından fotogrametrik değerlendirme iģlemini olumsuz yönde etkilemekte, en önemlisi de cisimlerin yanına varmadan ölçü elde etme prensibi tam olarak yerine getirilememektedir. Bu kısıtlamanın ortadan kaldırılması veya minimize edilmesi için değiģik çalıģmalar yapılmaktadır. Bunlar arasında kontrol noktalarının görüntü iģleme yöntemleri ile otomatik tanımlanması, benzer geometrik Ģekillerden yararlanma vb. sayılabilir. Hatta alternatif bir sistem olarak lazer tarama sistemleri kullanılsa da bunlarda yoğun veri içeriği, maliyet, vb durumlardan dolayı probleme tam çözüm olamamaktadır. GeliĢen algılayıcı sistemleri ve hızla artan konumsal bilgi ihtiyacı karģısında harita yapım sistemlerinin de vizyonu sürekli değiģmektedir. Bunun paralelinde ise hareketli platformlar üzerinde birkaç farklı algılayıcının bir araya geldiği doğrudan konum bilgisini üreten sistemler geliģtirilmektedir. Varılmak istenen hedef fotogrametrinin ana amacına uygun olarak cisimlerin yanına varmadan, uygun maliyet, zaman ve iģ gücüyle ölçümlerin yapılarak arazide mümkün olduğunca az kalıp iģ yoğunluluğunun büroya kalması hatta mümkünse birçok iģlemin otomatik olarak yapılabilmesidir. GPS Destekli Mobil Yersel Fotogrametri Sistemini (GDMYFS) varılmak istenen bu hedefe ulaģmak için tasarlanmıģ bir sistem olarak ifade edebiliriz Sistem GDMYFS mobil harita yapım sistemlerinin temel özelliği olan iki grup algılama sisteminden oluģmaktadır. Bunlardan birincisi konumlandırma algılayıcısı olarak

67 55 tanımlanan GPS alıcıları, diğeri ise harita yapım algılayıcısı olan dijital fotoğraf kameralarından oluģmaktadır. Sitemin temel çalıģma mantığı GPS alıcılarından faydalanılarak fotogrametrik ölçmenin iki temel prensibinden biri olan dıģ yöneltme elamanlarının sanal kontrol noktaları yardımıyla belirlenmesine ve kameralarla elde edilen görüntülerden de fotogrametrik olarak doğrudan obje koordinatlarının tepsine dayanır. Sanal kontrol noktalarının her yeni alım istasyonundaki koordinatları ise araç üzerine monte edilen GPS alıcılarının GPS gözlemleri sonucunda elde edilen koordinatlarından üretilir Sistem Tasarımı GDMYFS için oluģturulacak platformun bir aracın üzerine monte edilmesi nihai hedef olsa da, öncelikle geliģtirilen sistemin çalıģabilirliği ve yine geliģtirilen yazılımların testi için insan gücü ile hareket ettirilen bir sistem tasarlandı. Bunun yanında sistem platformu alternatif kamera GPS vb. araçların farklı kombinasyonunu test etmeye de elveriģli olacak Ģekilde tasarlandı. Bunlara ek olarak ayrıca, bir aracın üzerine çıkartılacağı da göz önünde bulundurmanın yanı sıra insan gücü ile hareket ettirmeye ve gerektiğinde sabitlemeye yarayan ayakları portatif bir Ģekilde planlandı. Bütün bu özellikler dikkate alınarak Google SketchUp programında 3B olarak çizimleri yapıldı (ġekil 4.1.) ġekil 4.1. Google SketchUp programında 3B olarak çizilen platform

68 Sistem oluģturulması 3B çizimleri yapılan platform Trabzon sanayisinde paslanma probleminin önüne geçmek için krom profilden imal ettirildi. Platforma 0.75 m, 1.25 m ve 2.00 m bazlarda stereo görüntü alımına imkan verecek Ģekilde bağlantılar yaptırıldı. 3 adet GPS alıcısı ve 2 adet kamera olacak Ģekilde sistem planlansa da bunun sağlanamadığı durumlar için tek GPS alıcısı ve tek kameranın portatif Ģekilde değiģtirilerek kullanılabilmesine olanak verecek bağlantılar yaptırıldı (ġekil 4.2.) m 1.25 m 2.00 m ġekil 4.2. GDMYFS platformu Kamera Kalibrasyonu ÇalıĢmada kullanılan bütün kameraların iç yöneltme parametrelerinin tesbiti ve kalibrasyonları PhotoModeler programı yardımıyla gerçekleģtirildi. Ġmkanlar dahilinde PhotoModeler programında yapılan kamera kalibrasyonu genel manada yeterli olsada daha uygun Ģartlarda yapılan bir kamera kalibrasyonunun sonuçlara daha olumlu katkıda bulunacağı Ģüphesizdir.

69 57 PhotoModeler kamera kalibrasyon slaytı (ġekil 4.3.) kullanılarak gerçekleģtirilen kalibrasyon sonucunda elde edilen değerler Tablo 4.7. de verilmiģtir. ġekil 4.3. PhotoModeler kamera kalibrasyon slaytı 4.2. Ġç ve DıĢ Yöneltme Parametrelerinin Bilinmesi Durumunda Uzay Önden Kestirme Yazılımı ve Testi Sistemin temel çalıģma prensibi, stereo görüntü çiftlerinin teker teker iç ve dıģ yöneltme elamanlarının tespit edilmesine ve sonrasında bu parametreleri kullanarak doğrudan obje koordinatlarının belirlemesine dayanmaktadır. Bu doğrultuda bölüm de matematiksel çözümü verilen uzay önden kestirme (UÖK) matematiksel modeli için Matlab programında kod yazıldı. Bu koda mercek distorsiyon düzeltmeleri de eklendi (Ek 1). Yazılan bu programın çalıģabilirlik testi laboratuar ortamında test edildi. Bunun için Asri nin 2005 yılında yüksek lisans tez çalıģmasında geliģtirdiği düzenek kullanıldı (Ģekil 2.5). Bu düzenek GPS veya totalstation ile kamera çekim merkezlerinin

70 58 ölçülmesine olanak tanımaktadır. Bunun için laboratuar ortamında bir test düzeneği hazırlandı. Aynı doğrultuda 3 nokta tesis edildi. Bu noktaların üzerine kurulan alet sehpalarının üzerine monte edilen tribraklardan en sağdakine totalstation kuruldu. Diğer ikisine, üzerine reflektör takılmıģ kamera çekim merkezinin konumunu belirlemeye yarayan düzenek sırası ile monte edilerek resimler alındı (ġekil 4.4.). ġekil 4.4. Laboratuardaki UÖK düzeneği Her iki resim alımı esnasında totalstation ile reflektörlere koordinat verilerek kamera çekim merkezleri ölçüldü. Bu ölçme iģlemleri X ekseni, aynı doğrultuda belirlenen bu 3 noktadan geçen lokal koordinat sistemine göre yapıldı. Alım sırasında kameraların bu eksenlere göre dönüklüklerinin neredeyse hiç olmaması için özen gösterildi (ġekil 4.5.).

71 59 X Y ġekil 4.5. Laboratuardaki UÖK düzeneği ve koordinat eksenleri Aynı koordinat sisteminde bu düzeneğin y ekseni yönünde bulunan duvar ve laboratuarda mevcut olan ve detay olarak kullanılan aletlerin üzerine tesis edilen kontrol noktalarına totalstation ile kağıt reflektör kullanılarak koordinat verildi (ġekil 4.6.). ġekil 4.6. Laboratuar duvar ve aletler üzerine yerleģtirilen kontrol noktaları ve ölçümü

72 60 Yazılan UGK kodu laboratuar ortamında elde edilen bu değerlerle test edilerek geliģtirilen kodun çalıģtığı tespit edildi (Tablo 4.1.). Tablo 4.1. Ölçülen ve hesaplana koordinat değerleri ve farkları Ölçülen koordinatlar Hesaplanan koordinatlar Farklar (m) N.No Y (m) X (m) Z (m) Y (m) X (m) Z (m) DY DX DZ Sistem Geometrisinin Belirlenmesi Laboratuar ortamında yazılımın test edilmesinden sonra sistemin GPS ile çalıģması için gerekli olan geometrik yapısının belirlenmesi için yeterli büyüklükte laboratuar ortamının olmaması nedeniyle GümüĢhane Üniversitesi Meslek Yüksekokulu yanında uygun bir alanda test alanı oluģturuldu (ġekil 4.7.). ġekil 4.7. MYO önünde oluģturulan test alanı Bu test alanında duvar üzerine iģaretlenen kontrol noktaları totalstation ile lokal olarak ölçüldü. Aynı koordinat sisteminde platformun GPS takılacak 3 köģesinin koordinatları reflektör yardımı ile 3 ayrı istasyonda ölçüldü ve bu üç ayrı istasyonda fotoğraf çekimleri yapıldı (ġekil 4.8.).

73 61 ġekil 4.8. Test alanındaki kontrol noktalarının ve alım istasyonlarının dağılımı Yine 3 istasyonda fotoğraf çekimleri yapıldı. Kontrol noktaları 1. Ġstasyonda platformun 1 nolu noktasına göre sıfıra indirgendi (Tablo 4.2.). Bu fotoğraflar matlab programında geliģtirilen fotogrametrik uzay geriden kestirme (UGK) kod yazılımı (Ek 2) ile kontrol noktaları kullanılarak değerlendirildi. Kamera çekim merkezleri ve dönüklükleri elde edildi. Bu Ģekilde tanımlanan platform koordinat sistemine göre de kamera çekim merkezleri ve kamera dönükleri elde edilmiģ oldu (Tablo 4.3.). Tablo 4.2. Sıfıra indirgenmiģ platform koordinatları N.No Y (m) X (m) Z (m) S S S

74 3. istasyon 2. istasyon Ġst. N.No 62 Tablo 4.3. Platform koordinat sisteminde elde edilen kamera çekim merkezleri ve dönüklükleri. K.No: Kamera Yo (m) Xo (m) Zo (m) Omega (drc) Phi (drc) Kappa(drc) 1 NIKON D NIKON D Belirlenen sistem geometrisi yine test alanında sistemin çalıģabilirliği için kullanıldı. Bunun için ilk istasyonda platform koordinat sisteminde belirlenen kamera dönüklüklerinin ve kamera çekim merkezlerinin diğer istasyonlara da taģınması gerekiyordu. Bu sebeple bütün istasyonlarda UÖK çözümü platform koordinat sisteminde yapıldı. Elde edilen obje koordinatları 3B benzerlik dönüģümü kullanılarak GPS koordinat sistemine dönüģtürüldü. Bu dönüģüm için platformun 1. istasyondaki GPS takılan köģelerinin platform koordinatları eski koordinatlar, diğer istasyonlardaki koordinatları yeni koordinatlar olarak kullanıldı. Tablo 4.4. deki sonuçlar elde edildi. Tablo 4.4. Belirlenen sistem geometrisi ile test alanındaki çalıģabilirlik analizi Ölçülen koord. (m) Hesaplanan koord. (m) Farklar (m) Y X Z Y X Z ΔY ΔX ΔZ ΔS Tablo 4.4. deki sonuçlar gösterdi ki sistem genel manada çalıģmaktadır. 1 nolu noktadaki farkların büyük çıkması özellikle 2. Ġstasyonun Ģekil 4.7. de de görüleceği üzere bu noktaya uzak olması ve resimlerin kenarına yakın olmasından kaynaklanmaktadır Platformun Araç Üzerine Monte Edilmesi Platformun insan gücü ile hareket ettirilen haliyle geometrik yapısı belirlendikten ve test alanında çalıģabilirliği test edildikten sonra pratikteki kullanımını test edebilme adına motorlu bir acın üzerine monte edilmesi iģlemi gerçekleģtirildi.

75 63 Bunun için portatif ayakları söküldü ve aracın üzerindeki bagaj barlarına kelepçeler yardımı ile monte edildi (Ģekil 4.9.). ġekil 4.9. Araç üzerine monte edilen platform Araç üzerine monte edilen platformun geometrik yapısı her ne kadar daha önce tespit edilse de kameraların bağlantıları sökülüp takıldığı için dönüklük ve çekim merkezi koordinatlarının değiģebilme olasılığı göz önünde bulundurularak test alanında tekrar UGK çözümü yapıldı ve sistem geometrisi tekrar hesaplandı. Bu hesaplama için test alanının GPS sinyalleri için çok uygun olmamasından dolayı platform köģelerine yine reflektör takıldı (ġekil 4.10.). ġekil Araç üzerine monte edilen platformun geometrik yapısının belirlenmesi

76 Araç Üzerindeki Sistemin Test Edilmesi Platformun araç üzeride iken de geometrik yapısı belirlendikten sonra geniģ bir alanda çalıģabilirliğini test etmek için uygun bir alan belirleme ihtiyacı doğdu. Bunun içinde GümüĢhane DSĠ ĠĢletme Müdürlüğünün Kampusu en uygun alan olarak seçildi. Seçilen bu alanda ilk önce yerlere ve duvarlara dağınık bir Ģekilde iģaretler tesis edildi (ġekil 4.11). Bu iģaretlerin jeodezik olarak ölçümü için GPS ile poligon noktaları atıldı. Atılan bu poligon noktalarından totalstation ile yerdeki ve duvardaki detay noktalarına ve resim üzerinden seçimi yapılabilecek noktalara koordinat verildi. ġekil Yerdeki ve duvardaki tesis edilen (Δ) ve serbest ölçülen(o) detay noktaları Daha sonra bu noktaları içine alabilecek 25 istasyonda araç üzerindeki sistemle alım yapıldı. Alım yapılırken GPS antenleri bluetooth ile kameralar ise USB kablo ile bir dizüstü bilgisayara bağlandı. Bu sayede GPS antenlerinin RTK koordinatları anlık olarak bilgisayara kaydedildiği (ġekil 4.12.). Fotoğraf çekimleri de bilgisayar kontrolü ile otomatik olarak gerçekleģtirildiği için görüntüler de anlık olarak bilgisayara kaydedildi (ġekil 4.13.). Her bir alım istasyonundaki alım iģlemleri ortalama 3-5 dakikada tamamlandı.

77 65 ġekil GPS alıcılarının bilgisayar ile kontrolü ġekil Araç üzerindeki sistemle gerçekleģtirilen bir alım istasyonu 4.5. Sistem Verilerinin Değerlendirilmesi Araç üzerindeki sistemle elde edilen veriler kullanılarak detayların koordinatları sistem geometrisinin belirlendiği test alanındaki gibi ilk önce platform koordinat sisteminde elde edildi. Sonrasında 3 GPS anteninin koordinatları kullanılarak 3B benzerlik dönüģümü ile GPS koordinat sistemine dönüģtürüldü. Elde edilen koordinatlar jeodezik ölçmelerle elde edilenlerle karģılaģtırıldı. Ancak Tablo 4.5. den de görüleceği

78 20. istasyon 6. istasyon 2. istasyon Ġst. N.No 66 gibi ölçülen ve dönüģümden hesaplanan koordinatlar arası farkların büyük değerlerde olduğu görüldü. Tablo 4.5. Seçilen 3 istasyondaki ölçülen ve dönüģümden hesaplanan koordinatlar ile farkları Platform Koord. Sis. (m) Ölçülen Koord. (m) Hesaplanan Koord. (m) Farklar (m) Y X Z Y X Z Y X Z ΔY ΔX ΔZ ΔS S D D D S S S S S S D D Y Y Y D D D D D Y Tablo 4.5. de D ile gösterilen noktalar duvardaki, Y ile gösterilen noktalar yerdeki ve S ile gösterilen noktalar iģaretsiz noktaları göstermektedir. Ayrıca platform koordinat sistemindeki Y ekseni kameralar arasındaki baza paralel, X ekseni ise Y eksenine dik ve objeye olan uzaklığı temsil etmektedir. Buna göre Ģu faktörlerin doğruluğa etki ettiği söylenebilir: noktanın yerde veya duvarda iģaretli veya iģaretli olmamasının yanı sıra resim orta noktasına olan uzaklığı ve buna ek olarak noktanın platforma uzaklığı Sanal Kontrol Noktası Tekniği Platform koordinat sisteminde çözüm yapıp sonra 3 boyutlu dönüģüm yapmak yerine sistemin geometrik yapısının çözüldüğü ve kalibrasyon alanı olarak ifade

79 67 edilebilecek alanda yüksek doğrulukla belirlenen kontrol noktaları yeni alım yapılacak istasyona taģındı. Bu iģlemin temel mantığı, aynı koordinat sisteminde koordinatları belirlenen platform GPS noktaları ile kalibrasyon alanındaki kontrol noktaları arasındaki uzaysal geometrik iliģki sabit olacağından platform nereye hareket ederse etsin bu iliģkinin tüm diğer yeni alım istasyon noktalarında da aynı kalacağı yaklaģımına dayanmaktadır. Bu sayede yeni alım istasyonunda platform GPS noktalarının kalibrasyon istasyonundaki duruma göre konumları değiģse de kalibrasyon alanındaki kontrol noktaları ile platform GPS noktaları arasındaki uzaysal geometrik iliģki değiģmediğinden yeni alım istasyonunda da aynı kalacaktır. Eğer bu kontrol noktalarının koordinatları (ki bu noktaların artık sanal kontrol noktaları olarak anılması daha yerinde olacaktır) belirlenebilirse, bu sanal noktaların da yeni istasyonda çekilen resimlerdeki resim koordinatları aynı olacaktır. UGK çözümü yapılıp yeni istasyonda elde edilen görüntülerin dıģ yöneltme parametreleri tespit edilerek bu görüntüler üzerindeki herhangi bir detayın UÖK yöntemi ile hesaplanan obje koordinatları, benzerlik dönüģümüyle bulanacak değerlerden daha düģük hata ile hesaplanabileceği düģünülmüģtür. Test alanında totalstation ile ölçülen kontrol noktalarının, herhangi bir alım istasyonunda sanal noktalar haline dönüģüp GPS antenlerinin takılı olduğu platforma göre konumları değiģmeyeceğinden aynı platforma takılı ve sabit olan kameralarla elde edilecek resimlerdeki resim koordinatları da değiģmez. Bu sebeple herhangi bir alım istasyonundaki sanal kontrol noktalarının koordinatları bu istasyonlardaki platform GPS noktalarından yararlanılarak 3B benzerlik dönüģümü ve test alanındaki koordinatları kullanılarak bulunursa, resim koordinatlarının da değiģmediği kabulü ve UGK çözümü ile dıģ yöneltme parametreleri de elde edilebilir (ġekil 4.14 a,b,c,d).

80 68 a) b)

81 69 c) d) ġekil 4.14 a) Test alanındaki kontrol noktalarının oluģturulması b) Test alanındaki kontrol noktalarının resim üzerindeki görünümü c) Yeni bir alım istasyonundaki sanal kontrol noktalarının dağılımı d) Yeni bir alım istasyonundaki sanal kontrol noktalarının resim üzerindeki görünümü

82 N.No 70 Tablo 4.6. Herhangi bir istasyondaki sanal kontrol noktası kullanılarak çözüm ile platform koordinat sistemindeki çözüm farklarının karģılaģtırılması Sanal Kontrol Noktası Ġle (m) Platform Koord. Sis. Çözüm (m) ΔY ΔX ΔZ ΔS ΔY ΔX ΔZ ΔS D D D D D D D D D D D D D Tablo 4.6. da Sanal kontrol noktası tekniği ile elde edilen platform koordinat sisteminde dönüģüm ile çözüm tekniği kullanılarak elde edilen detay koordinatlarının farkları gözükmektedir. Buradan anlaģılacağı üzere sanal kontrol noktası tekniği çalıģmıģ ancak nokta koordinat doğruluklarına iyi yönde etki etse de beklenen büyüklükte olmamıģtır Kamera KarĢılaĢtırılması Farklı kamera kullanımından da hataların gelebileceği düģünülerek farklı özellikteki kameralar da (Tablo 4.7.) test alanında karģılaģtırılmıģtır. Bu amaçla test alanındaki kontrol noktalarının bazıları UGK ile dıģ yöneltme parametrelerinin çözümü, bazıları da UÖK ile hesaplanan detay koordinatlarının testi için kullanıldı. Hesaplanan detay koordinatları ölçülenlerle karģılaģtırıldı (Tablo 4.8.).

83 71 Tablo 4.7. KarĢılaĢtırılan kameralar ve özellikleri Değer./Kamera Canon 550D Olympus C8080 NIKON D60 NIKON D90 GnĢ.(pix) Yüks.(pix) f GnĢ.(mm) Yüks.(mm) xo yo Pix. Büy (mic) Pix.Sayısı 18 MP 8 MP 10 MP 12 MP K K K P P Tablo 4.8. Farklı kamera kombinasyonlarının duyarlılıklarının karģılaģtırılması Olympus Canon Hesaplanan Koord. (m) Ölçülen Koord. (m) Farklar (m) Y X Z Y X Z ΔY ΔX ΔZ ΔS Olympus Olympus

84 72 Canon Canon Nikon D60-D Tablo 4.8. de görüldüğü üzere kameraların özellikleri ve kombinasyonu nokta konum doğruluklarını çok etkilemese de en iyi konum doğruluğu Canon 550 D nin beraber kullanımında ortaya çıkmıģtır Sanal Kamera Çözümü Yersel fotogrametrik çözümler için tavsiye edilen en az üç resimden obje koordinatlarının çözülmesidir. Bunun için ilk olarak sisteme bir 3. kamera eklemek yerine 3. kamera sanal olarak oluģturuldu. Test alanında kontrol noktalarından elde edilen 2 kameraya ait dıģ yöneltme parametrelerinden Canon 550D ye ait olanı kopyalandı. Ġki kameraya ait kamera çekim merkezlerinin koordinatlarının ortalaması alınarak elde edilen yeni kamera çekim merkezi koordinatının Z koordinatına 2.00 m eklenerek aynı sistemde 3. kamera sanal olarak oluģturuldu (ġekil 4.15.).

85 73 ġekil Sanal kameranın temsili görüntüsü OluĢturulan sanal kamera için ortada gerçek bir görüntü olmadığından kalibrasyon alanındaki kontrol noktalarının sanal kamera resim koordinatları da mevcut değildi. Bunların üretilmesi gerekiyordu. Bu sebeple sanal kameranın kopyalanıp sadece öteleme ile oluģturulan dıģ ve iç yöneltme parametrelerinden ve alandaki mevcut kontrol noktalarından yararlanarak çözüm yapılmak istendiğinde 3.10 ve 3.11 kolinearite eģitliklerinde bilinmeyenler sadece x,y resim koordinatları olacağından kontrol noktalarının sanal kamera resim koordinatları bu eģitlikler kullanılarak üretildi. Bu iģlem sonucunda elde edilen resim koordinatları distorsiyonsuz resim koordinatlarıdır. Yazılacak programın çalıģıp çalıģmadığını kontrol etmek için distorsiyon düzeltme iģlemlerini tersine iģletip distorsiyon düzeltmesi getirilmemiģ resim koordinatlarını bulmak gerekir. Bölüm deki distorsiyon denklemlerinde eldeki veriler yerine konulunca çıkan iki denklemdeki bilinmeyen distorsiyonlu x,y resim koordinatlarını Gauss Seidel iterasyon modeli ile elde etmek mümkündür. Bütün bu iģlemler için

86 N.No 74 matlab yazılımında fonksiyon ve kod oluģturularak (Ek 3) sanal kamera için piksel değerleri elde edildi. Ġlk önce sanal kamera yerine gerçek kamera değerleri kullanılarak hesaplanan piksel değerleri resim üzerinden ölçülenler ile karģılaģtırıldı (Tablo 4.9.). Tabloda görüldüğü üzere hatalar ortalama 1 piksel civarında kalmıģtır. Bunlarında, ölçülen piksel değerlerindeki, kontrol noktalarındaki ve kamera iç-dıģ yöneltme parametrelerindeki küçük hatalardan kaynaklandığı düģünülmektedir. Sonuç itibariyle bu sonuçlar sanal kamera ve sanal piksel hesabının çalıģtığını göstermiģtir. Tablo 4.9. Hesaplanan ve ölçülen piksel değerleri ölçülen piks. hesaplanan piks Farklar x y x y dx dy Sanal kamera yönteminin UGK de kullanımı için 2 kameralı UGK yazılımına 3 kamera için gerekli eklemeler yapıldı (Ek 4). Sanal kamera yöntemi sanal kontrol noktası yönteminde 3 kameradan UGK çözümü yapılarak dıģ yöneltme parametrelerinin

87 N.No 75 daha hassas hesabı için kullanıldı. Tablo da da görüldüğü gibi R1 (Canon 550) kamerasının kopyalanması ile oluģturulan Rs sanal kamerasının değerleri R1 kamerasına çok yakın çıkmıģtır. Tablo Sanal kamera ile çözüm yapılan dıģ yönetme parametreleri Camera Omega (drc) Phi (drc) Kappa (drc) Yo (m) Xo (m) Zo (m) R R Rs R R Rs Tablo de görüldüğü gibi 2 kameradan elde edilen dıģ yönelme parametreleri ile hesaplanan koordinatlardaki büyük hatalar sanal kamera ilave edilerek hesaplanan koordinatlarda biraz azalmıģtır. Tablo Sanal kamera ile çözümden elde edilen değerlerin karģılaģtırılması 2 Kamera UGK çözümü ile (m) 2+ sanal kam. UGK çözümü ile (m) ΔY ΔX ΔZ ΔS ΔY ΔX ΔZ ΔS Üç Kameralı Sistem Test alanında diğer noktalara göre uzakta bulunan 36 nolu noktada UÖK çözümünde 45 cm civarında vektörel bir hata gelmekte idi. Test alanında sanal kameraya ait kontrol noktalarının resim koordinatları bilindiği için yazılan 3 kameralı bir UÖK kodu (Ek 5) ile 36 nolu noktanın vektörel hatası 15 cm ye düģtürüldü. Diğer noktalarda ise bir miktar iyileģme görüldü. Ama herhangi bir istasyonda sanal kameraya ait hesaplanacak detay noktasının resim koordinatlarını belirlemek mümkün olmadığından gerçek bir 3. kamera ile çözüm yapılma yoluna gidildi. Bu sebeple araç

88 N.No 76 üzerindeki platforma sanal kameranın bulunduğu konumda gerçek bir kamera monte edebilmek için ilave bir aparat yaptırılarak sistem 3 kameralı hale getirildi (ġekil 4.16.). ġekil kameralı sistem görünüģü Test alanında 3 kameralı sistemle alım yapıldı. Bu alım esnasında diğer alımlardan farklı olarak platform üzerinde GPS anteni takılan noktalara aynı zamanda totalstation ile de koordinat verilerek GPS verilerinin kendi içindeki hassasiyeti de belirlenmiģ oldu (Tablo 4.12.). Tablo GPS ve Totalstation ile belirlen platform köģelerinin koordinatlarının karģılaģtırılması, GPS (m) Totalstation (m) Farklar (m) Y X Z Y X Z ΔY ΔX ΔZ ΔS S S S S S S

89 77 Bu alım esnasında kameralar özellikle konvergent Ģekilde yani yaklaģık m lik mesafede aynı bölgeyi görecek Ģekilde monte edildi (ġekil 4.17). a) b)

90 78 c) ġekil kameralı sistemdeki a) sol resim (Canon 550D) b) sağ resim (Olympus C8080) c) orta yukarıdaki resim (Canon 550D) 3 kameralı sistemde test alanındaki kontrol noktalarından UGK ile elde edilen dıģ yöneltme parametreleri kullanılarak UÖK ile kontrol noktalarının koordinatlarının tekrar hesaplatılmasıyla elde edilen koordinat hata değerleri 0-5 cm arasında kalmıģtır. Bu iç kontrolden sonra bu zamana kadar denenen bütün yöntemler ve hatta ilave birçok yöntem bu veriler üzerinde denenmiģtir Totalstation ve GPS Verilerinden Yapılan Sanal Kontrol Noktası DönüĢümü ile Çözüm. Sanal kontrol noktası tekniği, hatırlanacağı üzere test alanındaki dıģ yönetme parametrelerinin çözüldüğü kontrol noktalarının 3B benzerlik dönüģümü ile diğer alım istasyonlarına taģınması idi. Burada totalstation değerleri kendi içinde GPS değerlerinden daha hassas olduğu için GPS değerlerinin sonuca etkisi araģtırıldı. Totalstation değerlerinin sonuca azda olsa iyi yönde bir etkisi olsa da tercih noktasında önemli bir fark ortaya koymadığı Tablo 4.13 dan görülmektedir.

91 N.No 79 Tablo GPS ve Totalstation verilerinden dönüģüm ile elde edilen değerlerin karģılaģtırılması GPS ile Farklar (m) Total ile Farklar (m) ΔY ΔX ΔZ ΔS ΔY ΔX ΔZ ΔS d d mak mak min min ort ort GPS verilerinden gelen 3 cm ila 5 cm lik fark sonuçlarda neredeyse fark oluģturmamıģtır Platform Koordinat Sisteminde Çözüm Bir diğer test ise platform koordinat sisteminde çözüme gidilmesi için yürütülmüģtür. Bu kapsamda, platform koordinat sisteminde çözüm yapılıp GPS verileri kullanılarak dönüģüm yapılması sonucu elde edilen koordinatlarla, sanal kontrol noktası ile yapılan çözümden elde edilen koordinatlar arasında ciddi bir fark bulunamamıģtır (Tablo 4.14.).

92 N.No 80 Tablo Platform koordinat sisteminde 3 kameralı sistem çözümü koordinat farkları Pltf. Krd. Sist. Koord. (m) Pltf. Koord. Sist. Farkları (m) Y X Z ΔY ΔX ΔZ ΔS d d mak min ort Sanal 3. Kamera ile Çözüm Gerçek üçüncü kamera yerine sanal üçüncü kamera kullanılarak gerçek kameranın sonuca etkisine bakılmıģ oldu. bu iģlem sonucunda görüldü ki gerçek kamera kullanımı sonuçlara hissedilir yönde bir katkı sağlamaktadır (Tablo 4.15.).

93 N.No 81 Tablo Sanal kamera kullanarak yapılan çözüm ile oluģan koordinat farkları Sanal kamera ile çözüm (m) ΔY ΔX ΔZ ΔS d d mak min Ort Platforma Yakın Sanal Kontrol Noktaları Ġle Çözüm Jeodezik çalıģmalarda dönüģüm iģlemlerinde dönüģtürülecek noktaların ortak noktaların arasında kalması istenir. BaĢka bir değiģle çalıģma alanını iyi temsil etmesi gerekir. Ancak bizim platform köģelerimiz sanal noktalarımıza yaklaģık m uzaklıkta bulunmaktadır. 3B Benzerlik dönüģümü de açısal bazda bir çözüm ürettiği için platformdaki küçük bir açısal sapma sanal noktalarda daha fazla sapmaya neden olabildiğinden daha yakın sanal kontrol noktaları oluģturulmasının sonuçlara ne kadar etki edeceği de araģtırıldı. Bu yakın sanal kontrol noktalarıyla yapılan çözümün sonuçları biraz daha iyileģtirdiği görüldü (Tablo 4.16.).

94 N.No 82 Tablo Yakın sanal kontrol noktaları ile elde edilen koordinat farkları GPS ile Farklar (m) ΔY ΔX ΔZ ΔS d d mak min ort Sanal Kontrol Noktalılarının Yapay Sinir Ağları ile Kestirilmesi 3 boyutlu benzerlik dönüģümü sanal kontrol noktalarının alım istasyonuna taģınması için kullanılmaktadır. DönüĢüm iģlemi açısal bir hesaba dayandığından GPS noktalarındaki dönüklükler bu hesabı olumsuz yönde etkilemektedir. Bunun için sanal kontrol noktalarının alım istasyonuna taģınması iģlemi dönüģüm yerine modern hesaplama yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları ile gerçekleģtirilip gerçekleģtirilemeyeceği araģtırıldı. Öncelikle test alanındaki GPS noktaları ve kontrol noktalarını 25 m çaplı bir daire etrafında içeride kontrol noktaları kalacak Ģekilde kopyalayarak 40 adet istasyondan oluģan bir uzay oluģturuldu (ġekil 4.18).

95 83 ġekil Yapay sinir ağları ile sanal kontrol noktası kestirimi için 40 istasyonlu uzay Bu uygulamada YSA algoritması olarak ileri yönde beslemeli hatanın geriye yayılımlı ve danıģmanlı bir algoritması kullanılmıģtır. Bunun için 40 istasyonun sırası ile her 4 istasyondan birisi test 3 ü eğitim verisi olarak kullanılmıģtır. Yani 30 istasyon noktası eğitim veri seti, 10 istasyon noktası da test veri seti olarak kullanılmıģtır. Bu uzaydaki koordinatlar GPS koordinat sisteminde olduğu için her yerde geçerli olacak lokal bir koordinat tanımlamak gerekmektedir. Bunun için X ve Y değerlerinin maksimum ve minimum değerleri tespit edilerek bunlar uzay koordinatlarından çıkartıldı ve lokal bir koordinat sistemi tanımlandı. Bu koordinat sistemindeki değerler 0 ve 1 arasında normalize edilerek X ve Y için ayrı eğitime tabi tutularak test edildi (Tablo 4.17.). Z değerlerinin farklı durumlarını içeren bir uzay oluģturulmadığı için test sadece X ve Y değerleri için yürütülmüģtür.

96 84 Tablo istasyonlu uzayda YSA ile elde edilen test verilerinin karģılaģtırılması N.No N.No Ġst. Gerçek Y değerleri (m) Ġst. Gerçek X değerleri (m) YSA ile elde edilen Y değerleri (m) YSA ile elde edilen X değerleri (m) Farklar (m) Farklar (m) mak min ort mak min ort istasyonlu uzay yerine 120 istasyonlu bir uzayın daha iyi sonuç üretip üretemeyeceği de ayrıca araģtırılmıģtır. Bunun içen de yine kopyalama yolu ile yaklaģık 4 m olan alım istasyonu aralığının ortalama 1 m ye indirildiği 120 istasyonlu bir uzay oluģturuldu (ġekil 4.19.).

97 85 ġekil Yapay sinir ağları ile sanal kontrol noktası kestirimi için 120 istasyonlu uzay Bunun için 40 istasyonlu uzaydakine benzer sırası ile her 12 istasyondan birisi test 11 i eğitim verisi olarak kullanıldı. Yani 110 istasyon noktası eğitim veri seti 10 istasyon noktası da test veri seti olarak kullanıldı. Yine ilk önce lokale indirgeme ve normalize iģlemleri gerçekleģtirildi. Ardından X ve Y değerleri ayrı ayrı eğitilerek test edildi. Bu test iģlemlerinde nöron sayıları ve duyarlılık değerleri değiģtirilerek en uygun eğitim koģulu tespit edilmeye çalıģıldı. 120 istasyonlu uzayda daha iyi sonuçlar elde edildi (Tablo 4.18.).

98 86 Tablo istasyonlu uzayda YSA ile elde edilen test verilerinin karģılaģtırılması N.No N.No Ġst. Gerçek Y değerleri (m) Ġst. Gerçek X değerleri (m) YSA ile elde edilen Y değerleri (m) YSA ile elde edilen X değerleri (m) Farklar (m) Farklar (m) mak min ort mak min ort Ġstasyon sayısı arttıkça en uygun uzay elde edildiği yukarıdaki sonuçlardan ortaya çıkmıģtır. Ancak bunun yanında muhtemel her koģullu bir uzay tanımlamak için 2 boyutlu düzlemde yapılan kopyalamanın 3 boyutlu uzayda yapılarak Z değerini de YSA ile kestirmek gerekmektedir. Yine bütün eksenler etrafındaki dönmelerinde

99 87 dikkate alınacağı aynı istasyon konumundaki 6-7 hareketi de tespit ederek yaklaģık 1000 istasyonlu bir uzay tanımlanması gerekmektedir. Burada yapılan çalıģmada yukarıda bahsedilen koģulları temsil eden bir uzay oluģturmak mümkün olmadığından sadece X ve Y değerleri YSA ile kestirilmeye çalıģılmıģ kullanılabilirliği araģtırılmıģtır. Verilerden de anlaģılacağı üzere daha iģi koģullu uzayda daha iyi sonuçların elde edilebileceği anlaģılmıģtır Nokta EĢleme Sistemin çalıģmasında koordinatı hesaplanacak detayın resim koordinatlarını her resim üzerinde ölçmek hem zaman alıcı olmakta hem de hassasiyet açısından aynı noktanın manüel olarak bulunup ölçülmesi çok sağlıklı olmamaktadır. Bu nedenle ilk resim üzerinde seçilen bir noktanın diğer resim üzerindeki eģleniğini otomatik olarak bulan bir nokta eģleme programı da matlab`ta ayrıca yazılmıģtır. Nokta eģleme için yapılan çalıģmaların büyük bir çoğunluğu otomatik eģleme Ģeklinde olduğundan otomatik eģleme alanında birçok kod, yazılım ve toolbox bulunmaktadır. Ancak bunlar iki resimdeki ortak noktaların hepsini otomatik eģleyerek sayısal yükseklik modeli oluģturulması gibi benzeri çalıģmalarda kullanılmaktadır. Bu çalıģmada yapılan iģleme uygunluk açısından yarı otomatik bir eģleme iģleminin gerçekleģtirilmesi çok daha uygun bir yaklaģım olacaktır. Bu kapsamda yapılan eģleme iģlemi, bir detayın manüel olarak ilk resimde seçilerek diğer resimde otomatik eģlenmesini içerdiğinden yapılan iģlem yarı otomatik eģleme olarak adlandırılmaktadır. Yarı otomatik bir eģleme içinse iki resmin otomatik eģlemesinin yapılması bir kolaylık olarak ortaya çıkacaktır. Bu kolaylığı kullanmak için öncelikle iki resmin otomatik eģlemesi gerçekleģtirilip her bir pikselin diğer resimde yaklaģık geldiği yer belirlendiği için ilk resimde seçilen bir noktayı diğer resmin tamamında aramak yerine yaklaģık olarak belirlenen noktanın etrafını çevreleyen küçük bir pencerede aranması doğruluk ve hızı arttırmaktadır. Yazılan program çalıģtırıldığında ilkönce bir arayüz açılmakta ve bu ara yüzde yapılacak her iģlem adım adım gösterilmektedir (Ģekil 4.20.).

100 88 ġekil Nokta eģleme programı arayüzü Sol taraftaki menüden sağ ve sol resimler sırası ile seçilerek programa eklenir. Bu ekleme sırasında resimler gri tona dönüģtürülür (ġekil 4.21.). Çünkü renkli görüntüler 3 boyutlu matrislerle temsil edilir. 3 boyutlu matrislerde eģeleme yapılması oldukça zordur. ġekil Görüntülerin gri tona dönüģtürülerek programa yüklenilmesi

101 89 Sol taraftaki menüden otomatik eģleme butonuna basarak iki resim üzerindeki özellikli noktalar SIFT algoritması ile belirlenir (ġekil 4.22.). ġekil SIFT algoritması ile özellikli noktaların seçimi Daha sonra RANSAC algoritması ile bu noktaların iki resimdeki uyuģumsuz olanları çıkartılarak ortak olanların eģlenmesi yapılır (ġekil 4.23.). ġekil RANSAC algoritması ile ortak noktaların eģlenmesi

CALIBRATION OF MOBILE TERRESTRIAL PHOTOGRAMMETRIC SURVEYING SYSTEM

CALIBRATION OF MOBILE TERRESTRIAL PHOTOGRAMMETRIC SURVEYING SYSTEM Hareketli Yersel Fotogrametrik Ölçme Sisteminin Kalibrasyonu HAREKETLİ YERSEL FOTOGRAMETRİK ÖLÇME SİSTEMİNİN KALİBRASYONU Ġ. ASRĠ 1, Ö. ÇORUMLUOĞLU 2, Ġ. KALAYCI 3 1 Gümüşhane Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

Research On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes

Research On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 4, No: 3, 2012 (1-6) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 4, No: 3, 2012 (1-6) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1309-3983

Detaylı

GPS/INS Destekli Havai Nirengi

GPS/INS Destekli Havai Nirengi GPS/INS Destekli Havai Nirengi GPS/INS (IMU) destekli hava nirengide izdüşüm merkezi koordinatları (WGS84) ve dönüklükler direk ölçülür. İzdüşüm merkezi koordinatları kinematik GPS ile ölçülür. GPS ile

Detaylı

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava Kameralarının Sağlayacağı Faydalar.7 Pramit Oluşturma.10 Kolon

Detaylı

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Klasik fotogrametrik görüntü alımındaki değişim, dijital kameraların gelişimi ile sağlanmaktadır. Dijital görüntü, analog görüntü ile kıyaslandığında önemli

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11 15 Mayıs 2009, Ankara HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI M. Yakar

Detaylı

ÇED ve Planlama Genel Müdürlüğü Veri Tabanı (ÇED Veri Tabanı)

ÇED ve Planlama Genel Müdürlüğü Veri Tabanı (ÇED Veri Tabanı) ÇED ve Planlama Genel Müdürlüğü Veri Tabanı (ÇED Veri Tabanı) 1 GÜNDEM 1. Amacı 2. Veri Tabanı Kapsamı 3. Özellikleri 4. Uygulama 2 1-Amacı Mekansal (haritalanabilir) Bilgilerin Yönetimi Sağlamak (CBS)

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Cihan Ercan Mustafa Kemal Topcu 1 GĠRĠġ Band İçerik e- Konu\ Mobil Uydu Ağ Genişliği\ e- e- VoIP IpV6 Dağıtma Altyapı QoS ticaret\ Prensip Haberleşme Haberleşme

Detaylı

Fotogrametride işlem adımları

Fotogrametride işlem adımları Fotogrametride işlem adımları Uçuş planının hazırlanması Arazide yer kontrol noktalarının tesisi Resim çekimi Değerlendirme Analitik değerlendirme Dijital değerlendirme Değerlendirme Analog değerlendirme

Detaylı

Planlamada Uygulama Araçları

Planlamada Uygulama Araçları Planlamada Uygulama Araçları Yrd. Doç. Dr. Recep NİŞANCI, rnisanci@ktu.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM,yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr III. Ders_Ġçerik

Detaylı

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları FLI MAP Çeşitli helikopterlere monte edilebilen Fli Map in geliştirdiği taşınabilir lazer altimetre sistemi pazardaki hızlı, detaylı ve doğru veri toplama ihtiyaçlarını gidermek için geliştirilmiştir.

Detaylı

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Temel Haritacılık Kavramları_Ders#4 Yrd.Doç.Dr. H.Ebru ÇOLAK KTÜ. Mühendislik Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TEMEL HARİTA BİLGİLERİ Çevre Düzeni Planı: Ülke ve

Detaylı

Fotogrametriye Giriş

Fotogrametriye Giriş ye Giriş 2013-2014, BAHAR YY Fevzi Karslı (Doç. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü 23 Mart 2014 Pazar Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar, kaynaklar. 2. Hafta nin tanımı ve uygulama

Detaylı

Fotogrametriye Giriş

Fotogrametriye Giriş Fotogrametriye Giriş 2014-2015, Bahar YY Fevzi Karslı (Doç. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 7 Mart 2015 Cumartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,

Detaylı

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

5 İki Boyutlu Algılayıcılar 65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.

Detaylı

Fotogrametri Anabilim dalında hava fotogrametrisi ve yersel fotogrametri uygulamaları yapılmakta ve eğitimleri verilmektedir.

Fotogrametri Anabilim dalında hava fotogrametrisi ve yersel fotogrametri uygulamaları yapılmakta ve eğitimleri verilmektedir. FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI Fotogrametri eski Yunancadaki Photos+Grama+Metron (Işık+Çizim+Ölçme) kelimelerinden Eski Yunancadan bati dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık)

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ I GEOMETRİK ve MATEMATİK TEMELLER Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu FOTOGRAMETRİ I Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ JDF329 Fotogrametri I Ders Notu 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi İçerik Tanımlar

Detaylı

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Ömer SALGIN Hacı ġahin ġahġn Levent ÖZMÜġ Nevzat ÖZTÜRK

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Ömer SALGIN Hacı ġahin ġahġn Levent ÖZMÜġ Nevzat ÖZTÜRK Sayfa : 1/11 Sayfa : 2/11 TANIMLAR: Veri Yedekleme: Her birimin kendi verilerini, Birimine teslim edene kadar gerekli güvenlik önlemlerini alarak uygun donanımlarda belirtilen sürelerde saklaması. Veri

Detaylı

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Data Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN 1 Veri toplama -Yersel Yöntemler Optik kamera ve lazer tarayıcılı ölçme robotu Kameradan gerçek zamanlı veri Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN

Detaylı

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ LIDAR (Light Detection and Ranging) bir hava taşıtı ya da yersel tarayıcılar tarafından elde edilir. Bazı uygulamalarda sayısal kamera görüntüleri ile birlikte

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında

Detaylı

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, 2015-2016 AKADEMİK YILI DERS PLANI

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, 2015-2016 AKADEMİK YILI DERS PLANI 0010070001 Ölçme Bilgisi-1 3+1+0 3,5 6 0010070002 Harita Mühendisliğine Giriş 2+0+0 2 3 0010070003 Matematik-1 4+0+0 4 7 0010070004 Fizik-1 4+0+0 4 6 0010070005 Türk Dili-1 2+0+0 2 2 0010070006 Atatürk

Detaylı

Bağıl Konum Belirleme. GPS ile Konum Belirleme

Bağıl Konum Belirleme. GPS ile Konum Belirleme Mutlak Konum Belirleme Bağıl Konum Belirleme GPS ile Konum Belirleme büroda değerlendirme (post-prosessing) gerçek zamanlı (real-time) statik hızlı statik kinematik DGPS (kod) gerçek zamanlı kinematik

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA 1 Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama İçindekiler

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim

Detaylı

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR 0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR Kaynak Ders Kitabı: ÖLÇME TEKNĠĞĠ (Boyut, Basınç, AkıĢ ve Sıcaklık Ölçmeleri), Prof. Dr. Osman

Detaylı

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr Pilot Bölge Uygulaması Altyapı bilgi sistemlerine altlık olacak

Detaylı

UYDU JEODEZISI: ÖLÇME YÖNTEM VE TEKNIKLERI

UYDU JEODEZISI: ÖLÇME YÖNTEM VE TEKNIKLERI UYDU JEODEZISI: ÖLÇME YÖNTEM VE TEKNIKLERI Gözlem noktasına baglı yöntemler: Yerden uyduya Uydudan yer noktasına Uydudan uyduya Ölçünün cinsine baglı yöntemler: Dogrultu ölçmeleri (geometrik yöntem) Çift

Detaylı

KONYA ÜNİVERSİTESİ BÖLÜMÜ

KONYA ÜNİVERSİTESİ BÖLÜMÜ KONYA ÜNİVERSİTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ 1 NECMETTİN E İ ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ 11 Fakülte 4 Enstitü 2 Yüksekokul 1 Konservatuar 50 yıllık İlahiyat ve Eğitim Fakültesi 30 yıllık Tıp Fakültesi ile yeni bir

Detaylı

GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları

GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları Hassas tarım değişken oranlar ilkesiyle gerekeni, gerektiği yere, gerektiği zaman, gerektiği kadar kullanımı temel almış olan bir teknoloji olduğu için, konumsal bilgi

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

Sayısal Ve Analog Hava Kameralarının Geometrik Potansiyellerinin Fotogrametrik Açıdan İrdelenmesi

Sayısal Ve Analog Hava Kameralarının Geometrik Potansiyellerinin Fotogrametrik Açıdan İrdelenmesi Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 2, No: 2, 2010 (1-11) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 2, No: 2, 2010 (1-11) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:xxx-xxx

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOGRAMETRİDE ALGILAMA SİSTEMLERİ, ÖZELLİKLERİ ve SAĞLADIKLARI VERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu Uzaktan Algılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü Ortorektifikasyonu Ortorektifikasyon Uydu veya uçak platformları ile elde edilen görüntü verisi günümüzde haritacılık ve CBS için temel girdi kaynağını oluşturmaktadır.

Detaylı

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300 3D Lazer Tarayıcı 3D Lazer Tarayıcı 3D lazer tarayıcı çevredesindeki nesnelerin konumsal verilerini hassas bir şekilde ölçen bir cihazdır. Toplanan nokta bulutu verileri daha sonra dijital üç boyutlu modeller

Detaylı

T.C ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI Bilgi Ġşlem Dairesi Başkanlığı. Sayı : B.18.0.BĠD.0.03.010.06 20/06/2008 Konu : Coğrafi Bilgi Sistemi ÇalıĢmaları

T.C ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI Bilgi Ġşlem Dairesi Başkanlığı. Sayı : B.18.0.BĠD.0.03.010.06 20/06/2008 Konu : Coğrafi Bilgi Sistemi ÇalıĢmaları Sayfa : 1 / 5 Sayı : B.18.0.BĠD.0.03.010.06 20/06/2008 Konu : Coğrafi Bilgi Sistemi ÇalıĢmaları GENELGE 2008/7 Bakanlığımız, ilgili kanunların vermiģ olduğu görev ve yetkileri yerine getirme safhasında,

Detaylı

Küresel Konumlama Sistemi (GPS)

Küresel Konumlama Sistemi (GPS) Küresel Konumlama Sistemi (GPS) Yersel konum belirleme sistemlerinin uygulanmasında çıkan sakıncaları ortadan kaldıran, en az 4 uydudan kod faz varıģ zamanının ölçülmesi esasına dayanan üç boyutta yüksek

Detaylı

VISISYS. Akıllı Görüntüleme Sistemleri

VISISYS. Akıllı Görüntüleme Sistemleri VISISYS Akıllı Görüntüleme Sistemleri 2008 Gözlem Teknolojileri: İhtiyaçlarınıza uygun Yürürlükteki Güvenlik yatırımlarını geliştirme Güvenlik İşletim Sistemi Açık Dağıtım Mimarisi Olay güdümlü Sistem

Detaylı

EĞİK RESİM FOTOGMETRİSİNİN ARAZİ YÖNETİMİNDE KULLANIMI

EĞİK RESİM FOTOGMETRİSİNİN ARAZİ YÖNETİMİNDE KULLANIMI EĞİK RESİM FOTOGMETRİSİNİN ARAZİ YÖNETİMİNDE KULLANIMI E. ÖZER 1, B. ERKEK 2, S. BAKICI 3 1 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Harita Dairesi Başkanlığı, Ankara, ozerer@hotmail.com 2 Tapu ve Kadastro Genel

Detaylı

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Genel

Detaylı

Sahip oldukları mevcut arazilerini, -Taleplere, -İhtiyaçlara ve -Teknolojik gelişmelere bağlı olarak yasalar ve kurumsal düzenlemelerle yönetirler.

Sahip oldukları mevcut arazilerini, -Taleplere, -İhtiyaçlara ve -Teknolojik gelişmelere bağlı olarak yasalar ve kurumsal düzenlemelerle yönetirler. Eğik Resim Fotogrametrisi ve Arazi Yönetiminde Kullanım Alanları Nisan / 2015 1 / 43 Sunum İçeriği 1. Arazi Yönetimi 2. Eğik Resim Fotogrametrisi 3. Eğik Resim Fotogrametrisinin Arazi Yönetiminde Kulanım

Detaylı

BİLGİ TEKNOLOJİLERİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI. Coğrafi Bilgi Teknolojileri LOREM İPSUM Şubesi Müdürlüğü ANKARA 2015 LOREM İPSUM

BİLGİ TEKNOLOJİLERİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI. Coğrafi Bilgi Teknolojileri LOREM İPSUM Şubesi Müdürlüğü ANKARA 2015 LOREM İPSUM BİLGİ TEKNOLOJİLERİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI Coğrafi Bilgi Teknolojileri LOREM İPSUM Şubesi Müdürlüğü ANKARA 2015 LOREM İPSUM 1950 yılında kurulan Karayolları Genel Müdürlüğü Otoyollar, devlet ve il yolları

Detaylı

Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS)

Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) 1 Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü Ülkemiz için yeni bir yatırım olan Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi projesinin

Detaylı

8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından İncelenmesi Zonguldak Örneği

8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından İncelenmesi Zonguldak Örneği TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 25 28 Mart 2015, Ankara. 8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından

Detaylı

HARİTA DAİRESİ BAŞKANLIĞI. İSTANBUL TKBM HİZMET İÇİ EĞİTİM Temel Jeodezi ve GNSS

HARİTA DAİRESİ BAŞKANLIĞI. İSTANBUL TKBM HİZMET İÇİ EĞİTİM Temel Jeodezi ve GNSS HİZMET İÇİ EĞİTİM MART 2015 İSTANBUL TAPU VE KADASTRO II.BÖLGE MÜDÜRLÜĞÜ SUNUM PLANI 1- Jeodezi 2- Koordinat sistemleri 3- GNSS 3 JEODEZİ Jeodezi; Yeryuvarının şekil, boyut, ve gravite alanı ile zamana

Detaylı

PERDELĠ BETONARME YAPILAR ĠÇĠN DOĞRUSAL OLMAYAN ANALĠZ METOTLARI

PERDELĠ BETONARME YAPILAR ĠÇĠN DOĞRUSAL OLMAYAN ANALĠZ METOTLARI PERDELĠ BETONARME YAPILAR ĠÇĠN DOĞRUSAL OLMAYAN ANALĠZ METOTLARI Nonlinear Analysis Methods For Reinforced Concrete Buildings With Shearwalls Yasin M. FAHJAN, KürĢat BAġAK Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü,

Detaylı

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1 Mikrodalga radyometre UZAKTAN ALGILAMADA GÖRÜNTÜLEME SİSTEMLERİ Hüseyin TOPAN Algılayıcı Pasif amaçlı olmayan amaçlı Manyetik algılayıcı Gravimetre Fourier spektrometresi Diğerleri Optik Film tabanlı Dijital

Detaylı

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

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

Detaylı

UNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ

UNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ UNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) Sistemleri Arasındaki Temel Farklar Universal Bilgi Teknolojileri Ltd. Şti. 2010. Tüm hakları saklıdır.

Detaylı

Dünya CBS Günü 2015. 19 Kasım 2015, Ankara

Dünya CBS Günü 2015. 19 Kasım 2015, Ankara Dünya CBS Günü 2015 19 Kasım 2015, Ankara Amaç Projenin amacı; kentsel analiz, planlama, tasarım ve karar destek süreçlerinin iyileşmesine katkı sağlamak amacıyla 3 Boyutlu Kent Veri Modelinin ve örnek

Detaylı

YERSEL FOTOGRAMETRİ. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI

YERSEL FOTOGRAMETRİ. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI YERSEL FOTOGRAMETRİ Giriş, Tanım ve Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF346/466 YERSEL FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği

Öğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği Öğretim Üyesi Mehmet Zeki COŞKUN Y. Doç. Dr. İnşaat Fak., Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Ölçme Tekniği Anabilim Dalı (212) 285-6573 coskunmeh@itu.edu.tr http://atlas.cc.itu.edu.tr/~coskun Adres Öğrenci görüşme

Detaylı

olmak üzere 4 ayrı kütükte toplanan günlük GPS ölçüleri, baz vektörlerinin hesabı için bilgisayara aktarılmıştır (Ersoy.97).

olmak üzere 4 ayrı kütükte toplanan günlük GPS ölçüleri, baz vektörlerinin hesabı için bilgisayara aktarılmıştır (Ersoy.97). 1-) GPS Ölçülerinin Yapılması Ölçülerin yapılacağı tarihlerde kısa bir süre gözlem yapılarak uydu efemerisi güncelleştirilmiştir. Bunun sonunda ölçü yapılacak bölgenin yaklaşık koordinatlarına göre, bir

Detaylı

35 Adet Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Kuruluyor

35 Adet Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Kuruluyor 1 35 Adet Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Kuruluyor Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü Ülkemiz için yeni bir yatırım olan Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi projesinin kurulumunu

Detaylı

GATSO T-SERİSİ. Trafik denetlemenin geleceği

GATSO T-SERİSİ. Trafik denetlemenin geleceği GATSO T-SERİSİ Trafik denetlemenin geleceği GATSO T-Serisi: maksimum esneklik minimum maliyet Yol güvenliği Bugünün etkin çözümleri için ihtiyacı: Çok yönlü kullanım T-Serisi rakipsiz kullanılabilirliği

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ Hande ERKAYMAZ, Ömer YAŞAR Karabük Üniversitesi / TÜRKĠYE herkaymaz@karabuk.edu.tr ÖZET : Bu çalıģmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ile hava sıcaklığının tahmini

Detaylı

Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu

Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu Saha İş Gücü Yönetim Sistemi ve Güzergah Optimizasyonu Sahayı Bilerek Yönetin Başarsoft, hayatınıza harita tabanlı çözümler sunar. Saha İş Gücü Yönetim Sistemi Nedir? Kurum ve firmaların, saha işlerini

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

SCADA VE RAPORLAMA SĠSTEMLERĠ

SCADA VE RAPORLAMA SĠSTEMLERĠ SCADA VE RAPORLAMA SĠSTEMLERĠ SCADA (Supervisory Control And Data Your Acquisition Slide ) Title RAPORLAMA SİSTEMİ Kapsamlı ve entegre bir Veri Tabanlı Kontrol ve Gözetleme Sistemi (SCADA) sayesinde, bir

Detaylı

BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI FAALĠYET RAPORU

BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI FAALĠYET RAPORU BĠLGĠ ĠġLEM DAĠRE BAġKANLIĞI FAALĠYET RAPORU 2011 BİRİM YÖNETİCİSİNİN SUNUŞU 5018 sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanunu'nun yayınlanmasıyla beraber veri ve bilgiye dayalı bir yönetimin gerekliliği,

Detaylı

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ. SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ. SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU 2012 ĠÇĠNDEKĠLER ÜST YÖNETĠCĠ SUNUġU I- GENEL BĠLGĠLER A- Misyon ve Vizyon.. B- Yetki, Görev ve Sorumluluklar... C- Ġdareye

Detaylı

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS KİNEMATİK PPP VE POST PROCESS KİNEMATİK YÖNTEMLERİNİN KIRSAL VE MESKUN ALANLARDAKİ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI A. CEYLAN 1, C.Ö. YİGİT 2, S. ALÇAY 1, B. N. ÖZDEMİR 1 1 Selçuk Üniversitesi, Mühendsilik

Detaylı

ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi

ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat ArcGIS ile Su Yönetimi Genel Bir platform olarak ArcGIS,

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım

Detaylı

TOPOĞRAFYA. Ölçme Bilgisinin Konusu

TOPOĞRAFYA. Ölçme Bilgisinin Konusu TOPOĞRAFYA Topoğrafya, bir arazi yüzeyinin tabii veya suni ayrıntılarının meydana getirdiği şekil. Bu şeklin kâğıt üzerinde harita ve tablo şeklinde gösterilmesiyle ilgili ölçme, hesap ve çizim işlerinin

Detaylı

Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon. www.gislab.ktu.edu.tr

Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon. www.gislab.ktu.edu.tr Planlamada Uygulama Araçları Yrd. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM,yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr II. Ders_İçerik 6. Planlamada Veri Yönetimi Coğrafi Bilgi

Detaylı

BİLGİ DAĞARCIĞI HAVADAN (AIRBORN) LİDAR NEDİR? HAVADAN (AIRBORN) LİDAR SİSTEMİ. Sistem aşağıda belirtilen ekipmanlardan oluşmaktadır.

BİLGİ DAĞARCIĞI HAVADAN (AIRBORN) LİDAR NEDİR? HAVADAN (AIRBORN) LİDAR SİSTEMİ. Sistem aşağıda belirtilen ekipmanlardan oluşmaktadır. 42 BİLGİ DAĞARCIĞI HAVADAN (AIRBORN) LİDAR NEDİR? Muzaffer NAVRUZ * HAVADAN (AIRBORN) LİDAR SİSTEMİ Sistem aşağıda belirtilen ekipmanlardan oluşmaktadır. Lidar, İngilizce "Laser imaging detection and ranging"

Detaylı

MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera

MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera 2 MIC 550 Serisi Video güvenlik sektöründe standartları belirler Video güvenlik sistemleri içerisinde bulunduğu ortamla uyumlu görünümde

Detaylı

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Galatasaray Üniversitesi Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Mustafa Tekeli, Özlem Durmaz İncel İçerik Giriş Literatür Özeti Sistem Mimarisi / Metodoloji Öncül

Detaylı

Geniş Alan Gözetleme Sistemlerinin Afet Durumunda Kullanımı ESEN SİSTEM ENTEGRASYON KASIM 2013

Geniş Alan Gözetleme Sistemlerinin Afet Durumunda Kullanımı ESEN SİSTEM ENTEGRASYON KASIM 2013 Geniş Alan Gözetleme Sistemlerinin Afet Durumunda Kullanımı ESEN SİSTEM ENTEGRASYON KASIM 2013 İçerik 2 ESEN Sistem Şirket Tanıtımı Şirket Vizyonu ve Çalışma Alanları Geniş Alan Gözetleme Sistemleri (GAG)

Detaylı

HASSAS ORMANCILIK. Prof.Dr. Abdullah E. Akay. BTÜ Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü Osmangazi-Bursa

HASSAS ORMANCILIK. Prof.Dr. Abdullah E. Akay. BTÜ Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü Osmangazi-Bursa HASSAS ORMANCILIK Prof.Dr. Abdullah E. Akay Osmangazi-Bursa HASSAS ORMANCILIK Son yıllarda artan tüketici talepleri doğal kaynaklar üzerindeki baskıyı artırmış ve bu durum özellikle orman kaynaklarının

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK ÜRÜNLER BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ GİRİŞ Giriş Ortofoto Ortofoto Ürün

Detaylı

İçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi

İçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi İsmail ÇÖLKESEN 501102602 Doktora Tez Önerisi Tez Danışmanı : Prof.Dr. Tahsin YOMRALIOĞLU İTÜ Geoma*k Mühendisliği İçerik Giriş Tez Çalışmasının Amacı Zaman Çizelgesi 1 of 25 Giriş Yeryüzü ile ilgili yapılan

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ HARİTA TABANLI PLANLAMA VE YÖNETİM Prof.Dr. Vahap TECİM Dokuz Eylül Üniversitesi HARİTADAN DA ÖTE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ BİLGİ SİSTEMİ Donanım Yazılım Veriler Personel Yeryüzü

Detaylı

Program AkıĢ Kontrol Yapıları

Program AkıĢ Kontrol Yapıları C PROGRAMLAMA Program AkıĢ Kontrol Yapıları Normal Ģartlarda C dilinde bir programın çalıģması, komutların yukarıdan aģağıya doğru ve sırasıyla iģletilmesiyle gerçekleģtirilir. Ancak bazen problemin çözümü,

Detaylı

IV.ULUSLARARASI POLİMERİK KOMPOZİTLER SEMPOZYUMU SERGİ VE PROJE PAZARI SONUÇ BİLDİRGESİ 7-9 MAYIS 2015

IV.ULUSLARARASI POLİMERİK KOMPOZİTLER SEMPOZYUMU SERGİ VE PROJE PAZARI SONUÇ BİLDİRGESİ 7-9 MAYIS 2015 IV.ULUSLARARASI POLİMERİK KOMPOZİTLER SEMPOZYUMU SERGİ VE PROJE PAZARI SONUÇ BİLDİRGESİ 7-9 MAYIS 2015 TMMOB Kimya Mühendisleri Odası Ege Bölge ġubesi Koordinatörlüğünde IV. Uluslararası PolimerikKompozitler

Detaylı

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi Kurum Adı : İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Proje Durumu : Tamamlandı. Projenin

Detaylı

Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu

Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu Tamer Beşer 12 Kasım 2013 Sunum Planı Tarihçe Yürürlükteki bazı projeler Projeler İMECE TUYGU-KG HiSSAT-KG GEOPORTAL AFAD-İZGE DETAP Uluslararası

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ

UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Toprak ve Su Kaynakları Ulusal Bilgi Merkezi UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ Demir DEVECİGİL Alpaslan SAVACI Doç. Dr. D.Murat

Detaylı

Free, Open Access, Medical Education Serbest,Açık Erişimli Tıp Eğitimi Kısaca FOAM adı verilen ve Free, Open Acess, Medical Education manasına gelen

Free, Open Access, Medical Education Serbest,Açık Erişimli Tıp Eğitimi Kısaca FOAM adı verilen ve Free, Open Acess, Medical Education manasına gelen Free, Open Access, Medical Education Serbest,Açık Erişimli Tıp Eğitimi Kısaca FOAM adı verilen ve Free, Open Acess, Medical Education manasına gelen ve ICEM 2012 Konferansı esnasında Dublin de baģlayan

Detaylı

25 Ekim 2016 Salı - Sistemlere Giriş ve Tanıtım

25 Ekim 2016 Salı - Sistemlere Giriş ve Tanıtım 10.45-12.45 Açılış Töreni Uzaktan Algılama Sistemlerinden Konumsal Bilgiye Genel Giriş 12.45-13.30 Öğle Yemeği 13.30-14.30 14.30-14.45 Ara 14.45-15.45 15.45-16.00 Ara 16.00-17.00 17.00-17.15 Ara 17.15-18.15

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ. www.promodsoftware.com.tr promod@promodsoftware.com.tr

ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ. www.promodsoftware.com.tr promod@promodsoftware.com.tr ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ PROKLT ÜÇ BOYUTLU ÖLÇÜM VE ANALİZ SİSTEMİ ProKLT, üç boyutlu ölçüm gereksinimleri için üretilen bir yazılım-donanım çözümüdür. ProKLT, incelenen cisme dokunmaksızın,

Detaylı

Ormancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015)

Ormancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015) Ormancılıkta Uzaktan Algılama 4.Hafta (02-06 Mart 2015) Hava fotoğrafı; yeryüzü özelliklerinin kuşbakışı görüntüsüdür. Hava fotoğrafları, yersel fotoğraf çekim tekniğinde olduğu gibi ait oldukları objeleri

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI Ali Baran AKGÜN Egemen ÇAKIR Melike ERSOY Özlem PALABIYIK Danışman: Y. Doç. Dr. Esin ERGEN 1 İçerik CBS nedir? CBS nin inşaatta kullanım alanları

Detaylı

TürksatGlobe: TÜRKSAT A.ġ. Coğrafi Bilgi Teknolojileri Hizmetleri

TürksatGlobe: TÜRKSAT A.ġ. Coğrafi Bilgi Teknolojileri Hizmetleri TürksatGlobe: TÜRKSAT A.ġ. Coğrafi Bilgi Teknolojileri Hizmetleri Konuşmacı: Dr. Hayati Taştan, Coğrafi Bilgi Teknolojileri Direktörü, Türksat Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Altyapısı Kurulumu Projesi (KYM-75)

Detaylı

BĠLGĠSAYAR AĞLARI. 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri

BĠLGĠSAYAR AĞLARI. 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri BĠLGĠSAYAR AĞLARI 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri Ağ Kavramı Bilgisayarların birbirleri ile iletiģimlerini sağlamak, dosya paylaģımlarını aktif

Detaylı

KİŞİSEL GELİŞİM ASİSTANI

KİŞİSEL GELİŞİM ASİSTANI AR-GE MERKEZLERİ İYİ UYGULAMA ÖRNEKLERİ PAYLAŞIM TOPLANTISI GİRİŞİMCİLİK KİŞİSEL GELİŞİM ASİSTANI Türk DemirDöküm Fabrikaları A.ġ SUNUM PLANI 1. UYGULAMANIN KISA AÇIKLAMASI 2. UYGULAMANIN YENĠLĠKÇĠ VE

Detaylı

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Şube Müdürü

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Şube Müdürü Sayfa : 1/5 Kurum - KuruluĢ Ġle SözleĢme Yapılması ve YaklaĢık Maliyet Hesabı UçuĢ Planlarının Yapılması UçuĢ Ġzinlerinin Alınması ve UçuĢ Koordinasyonunun Yapılması Görüntü Alım Sistemlerinin Hazırlanması

Detaylı

Daima Çözüm Ortağınız!!!

Daima Çözüm Ortağınız!!! Ses3000 CNC Neden Ses3000 CNC? Daima Çözüm Ortağınız!!! Ses3000 CNC, isminin getirdiği sorumluluk ile SatıĢ, Eğitim ve Servis hizmetlerini kurulduğu 1994 yılından beri siz değerli sanayicilerimize sağlamayı

Detaylı

Temel Haritacılık Bilgisi. Taha Sözgen İzmir, 2015

Temel Haritacılık Bilgisi. Taha Sözgen İzmir, 2015 1 Temel Haritacılık Bilgisi Taha Sözgen İzmir, 2015 2 İçerik Tarihçe Harita Türleri Topoğrafya Haritaları Hidrografya Haritaları Ortofoto Haritaları Ölçek Kavramı Bir Haritada Bulunması Gerekenler Küresel

Detaylı

Trimble icapture Mobil Yazılımı. Ömer ALPORAL

Trimble icapture Mobil Yazılımı. Ömer ALPORAL Trimble icapture Mobil Yazılımı Ömer ALPORAL Rev A May 2009 Trimble icapture Mobile Yazılımı İstenilen şekilde form oluşturma. Her tür öznitelik ve öznicelik tarifi, nesting, seçim listeleri oluşurma Lazer

Detaylı