Lidar Verilerinin İşlenmesi ve Analizi Dersi

Lidar Verilerinin İşlenmesi ve Analizi Dersi Ders Notları Lazer taramada, özellikle değerlendirmede, fotogrametri ile ilgili pek çok yaklaşım ve temel kavram mevcuttur. Fotogrametri ve uzaktan algılamada lazer verisi üretmenin temeli LIDAR teknolojisidir. LIDAR, light detection and ranging olarak kısaltılan teknolojidir. Bu teknoloji fiziksel olarak lazer ışını dalga boyunda yapılan ölçmeler için kullanılır. Lazer ışını (Laser: light amplification by stimulated emission of radiation) olarak kısaltılan ışın teknolojisini tanımlar. Lazer ışını fiziksel yapısı bakımından uzun mesafelerde demet yapısını korumakta, monokromatik ve tutarlı bir yapıya sahiptir. Havadan Lazer Tarama Tekniği Uzaktan algılama ve fotogrametride geometrik problemler ön plana çıktığında özellikle bu ölçme teknolojisi de ön plana çıkmaktadır. Esasen bir LIDAR teknolojisi olan Lazer tarama yöntemi aktif bir ölçme yöntemidir. Sistemden üretilen veri üç boyutlu noktalardan oluşan bir nokta bulutu (point cloud) verisidir. Şekil 1: Havadan lazer tarama sistemi 1

Bir lazer tarayıcı ile cisim yüzeyi taranır (Şekil 1). Lazer tarayıcı ile lazer ışınının yansıtıldığı cisim noktasının arasındaki uzaklık güçlü bir şekilde demetlenmiş lazer ışınları yardımı ile bir sinyalin gidip tekrar geri gelmesi için gerekli süreden hesaplanır. Bu teknikte gidiş dönüş süresi ışık hızından 0.03% daha az olan grup hızı ile çarpılırsa cisim ile sinyal merkezi arasındaki uzaklığın iki katı elde edilmiş olur. Havadan lazer taramada tarayıcıdan çıkan lazer ışını uçuş yönüne dik zenit doğrultusunun 180 derece ters istikametinde yönlendirilir ve bu yönlendirme açısı kayıt edilir. Kutupsal koordinatlardan lazer ışınının isabet ettiği cisim noktalarının XYZ koordinatlarının hesaplanabilmesi için lazer tarayıcının konum koordinatlarına ve lazer tarayıcının konumlandırma açısına gereksinim duyulmaktadır. Bu sürekli değişen dinamik büyüklükler küresel konumlandırma sistemi olan GPS (global position system) ve içsel ölçme sistemi olan IMU (inertial measurement unit) içeren konumlandırma ve yönlendirme sistemleri ile elde edilir. Bu yapı hava fotogrametrisinde de aynen kullanılmaktadır. Bu sistemler laser tarayıcı sistem ile mikro saniye aralığında senkronize edilir. Havadan laser taramada donanım kalibrasyonu olarak adlandırılan bu çalışmada bu sistemler arası öteleme, dönüklük ve dışmerkezlik uçuştan önce mutlaka belirlenir. Jiroskopik yönlendirme sistemleri havadan lazer taramada nadiren kullanılır. Bir ölçme sinyali boyunca cisimler üzerinde farklı noktalardan yansıma ortaya çıkabilir. Şekil 2 de, cisimler üzerinden yansıma durumları gösterilmiştir. Bir lazer sinyalinin cisim üzerinden iki yansıması mevcut olabilir. 2

Şekil 2: Havadan lazer taramada yansımalar Bunlar ilk yansıma ve son yansıma değerleridir. Eğer cisim ile tarayıcı arasındaki uzaklık ilk yansıma değerlerine göre ölçülürse elde edilen koordinatlar ağaç tepesi, bina çatısı gibi araziye göre en yüksekte olan noktalar olacaktır. Eğer son yansıma değerine göre koordinatlandırma yapılırsa bu durumda elde edilen noktalar ağaç gövdesi, arazi vs. olacaktır. Genellikle lazer tarayıcı sistemler konumlandırma için kullanacakları uzaklığı hem ilk hem de son yansıma yardımı ile ölçer ve her iki uzaklığı, zamansal olarak küçük bir öteleme ile kayıt ederler. Burada her bir sinyal için ölçülecek uzaklık ölçme donanımının verimliliğine bağlı olarak, belirli bir minimum uzaklık ile kıyaslanır. Minimum uzaklık için örneğin 1.5 m (300.000km/sn = uzaklık ölçme donanımının minimum aralığı / 2 = ölçme uzaklığının yarısı) olarak bulunur.1.5 m den küçük bitki örtüsünde iki yansıma değeri arasında hiç fark olmayacaktır. Çok düz yüzeylerde (otomobil yüzeyi gibi) doğrudan yansıma (aynalama) oluşabilir. Aynalamada ışın yansıyarak farklı bir cisme çarpar ve geri döner, bu gibi yansıma ölçmeleri kaba hata olarak oluşur ölçülen mesafe aşırı büyür. Bazı özel fiziksel özelliğe sahip cisimlerde (su gibi) lazer sinyali geliş açısına 3

bağlı olarak yutulmaya maruz kalır ve yansıyan sinyalin gücü azalacağından mesafe ölçülemez. Örnek tabloda Airborne Lazer Scanner ALS40 (Leica Geo.) ait teknik veriler gösterilmektedir. Tablo 1: Tablo 1 de görüleceği üzere yükseklik konum doğruluğu lazer tarayıcının uzaklık ölçme doğruluğuna ve GPS konumlandırma doğruluğuna bağlıdır. Bu veriler ise uçuş yüksekliğinden çok fazla etkilenmez. X ve Y doğrultusundaki konum doğrulukları ise GPS konum doğruluğuna ve IMU yönlendirme doğruluğuna bağlı olmakla birlikte lazer ışını sapma açısı bu verilerin doğruluğa olan etkisini yükseltir. Dolayısıyla uçuş yüksekliği burada daha etkili bir faktördür. 4

5 Şekil 3: Havadan lazer taramada kullanılan örnek bazı donanımlar Leica ALS 50 IGI lazer tarama donanımı Riegl donanımı ALTM-Optech donanımı Riegl Helicopter donanımı Şekil 3 de farklı firmalara ait havadan lazer tarama donanımlarından örneklekler verilmiştir. Koordinatlandırma: GPS/IMU verileri yardımıyla yöneltme fonksiyonu t zamansal parametresi üzerinden aşağıdaki matris yapısıyla ifade edilir. ) ( ).cos ( )) ( ).sin( ( 0 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 0 0 t t s t t s R t Z t Y t X Z Y X t t t Cisim koordinat sistemi genelde GPS koordinat sistemi ya da ülke koordinat sistemi olarak seçilir. Yöneltme fonksiyonunda alpha değeri lazer tarayıcının (1)

tarama açıklığı (FOV) değerinin yarısı olarak alınır. Bu doğrultu aynı zamanda kapa dönme ekseni ile çakışır. Bu çakışma ve dışmerkezlikler kalibrasyon çalışması ile belirlenir. Bu kalibrasyon çalışması fotogrametride kullanılan satır kameraların kalibrasyonunun bir benzeridir. Ancak bu kalibrasyona özel olarak yükseklik kontrol noktaları yerine çizgisel ve alansal kontrol elemanları kontrol noktası olarak kullanılır. Bunlar içerisinde özellikle eğik çatı düzlemleri yersel olarak da ölçülerek kalibrasyonda (en küçük kareler dengelemesinde) denklemi olarak kullanılmalıdır. Kalibrasyon çalışmasında GPS IMU entegrasyonu için donanımlar tarafından belirtilen modeller kullanılır. Hava fotogrametrisine benzer olarak kontrol düzlemleri şerit başları ve sonlarında seçilebilir. Bloklar halinde yapılacak taramalar için blok köşelerinde kontrol düzlemleri kullanılmadır. şart Fotogrametrik hava triyangulasyonunda olduğu gibi kontrol düzlemlerinin sayısını azaltmak için hem enine hem boyuna tarama yapmak gereklidir. Havadan lazer tarayıcılarda ham veri olarak bir sayısal yükseklik modeli (SYM) verisi elde edilir. Ancak elde edilmek istenen esasen SAM dır. Bu modellerin kullanılması ve sayısal yükseklik modellerinin fonksiyon yapıları bu iki kavram arasındaki geçişte kullanılan enterpolasyon ve filitreleme teknikleri JFM 526 dersinde anlatılmaktadır. Ancak burada ham verinin daha doğru bir hale getirilebilmesi için bir ağırlık modeli kullanıldığının bilinmesi yeterlidir. Bu yöntem Robust parametre tahmini ile yapılır. Parametre tahmininde en önemli nokta arazi noktalarının daha yüksekteki bina noktalarına göre daha yüksek ağırlıkta seçilmesi ile yapılır. Yani havadan lazer taramada arazinin kendini temsil eden noktaların daha doğru olduğu kabul edilir. Bu noktalara pozitif düzeltmeli noktalar adı verilir. Lazer tarama ölçme yönteminin nihai hedefi sayısal haritalamadan çok bina modelleri, yapılar (cadde, yol, kaldırım, demiryolu, vs) ve harita üzerine işlenebilecek üç boyutlu bilgilerin elde edilebilmesi ve bunun sayısal arazi modeli ile harita altlığında doğru birleştirilebilmesidir. Bu ölçme yönteminde sayısal arazi modelinin doğru bir şekilde üretilmesinin yanı sıra bu insan yapısı cisimlerin de 6

doğru modellenmesi ve konumlanması gerekir. Şekil 4 de aynı bölgeye ait SYM ve SAM verileri gösterilmektedir. Şekil 4: SYM (solda), SAM (sağda) görsel veri örnekleri Modelleme ve konumlandırma çalışmasında iki ana yöntem kullanılır. Birinci yöntem sayısal yüzey modelinden sayısal arazi modelinin farklarının oluşturulmasına dayanır. Bu fark modeli için çatıların belirlenmesinde lazer verilerinde ilk yansıma verileri esas alınır. Böylece bina sınırları ve bina yükseklikleri çatı saçaklarına göre tespit edilmiş olur. İkinci yöntem ise sayısal altlık olarak kullanılacak bina hatlarını belirleyen haritalara ve planlara göre belirlenen alanlardaki çatı noktalarından yansıyan lazer ışınlarının belirlenmesi esasına dayanır. Şekil 5 de bina modellemesinde (yerleşim yeri ve yollar) kullanılan bu iki yöntem gösterilektedir. 7

Şekil 5: Nokta bulutundan bina hatları (solda), altlık haritadan nokta bulutuna (sağda) Stereo fotogrametri özellikle hava fotogrametrisinde hem sayısal arazi modelinin üretilmesinde hem de haritalama çalışmalarında en önemli yöntemdir. Lazer tarama yöntemi ile elde edilen verilerin büyük bir kısmını sağlamaktadır. Havadan lazer tarama ise yoğun bir nokta bulutu verisine sahiptir ve yüzey ve yüzey üzerindeki cisimlerin (bina, bitki örtüsü vb.) yüzeyleri ile ilgili daha yoğun bir veri üretmektedir. Lazer tarama bu yoğun veriyi stereo-fotogrametriye oranla daha hızlı üretir. Esasen ile bu iki ölçme yönteminden hangisinin bir bölgede kullanılacağı konusu mühendislik optimizasyonu meselesidir. Bu optimizasyon ise oluşturulacak haritalarda hangi bilgilerin hangi doğrulukla olması gerektiği sorusuna bağlıdır. SAM üretimi temel alınarak bu iki yöntemin kullanımı için öncül doğruluk değerleri hesaplanabilir. Havadan lazer tarama yöntemi için oluşturulacak SAM için doğruluk temelde tarama verisindeki nokta sıklığına bağlıdır. Nokta sıklığı ise bu yöntemde uçuş yüksekliği, uçuş hızı, tarayıcının (FOV) açısı ve tarayıcının ölçme hızına bağlıdır. Bu öncül doğruluk aşağıdaki bağıntı ile hesaplanabilir. α H [cm] = ± ( 6 n + 120. tanα) (2) tanα: Arazi eğimi n:metrekaredeki nokta sıklığı Bu ölçme yöntemi için öncül değerlerde alt sınır 6 cm ve üst sınır 120 cm dir. 8

Stereo-fotogrametri yönteminde ise SAM doğruluğu kullanılan kamera odak uzaklığı, uçuş yüksekliği ve görüntü çözünürlüğüne bağlıdır. Bu öncül doğruluk için aşağıdaki bağıntı kullanılır. c:kamera sabiti h:uçuş yüksekliği tanα:arazi eğimi α H [m] = ± (0.0002 h + 0.10 h. tanα) c Bu iki ölçme yöntemi karşılaştırılırken SAM ın matematiksel doğruluğunun yanı sıra jeomorfolojik (ölçülen geometriye uygunluk) doğruluğu da göz önüne alınmalıdır. Lazer tarama yöntemi ile elde edilen SAM için jeomorfolojik doğruluğu etkileyen en önemli parametre nokta sıklığıdır. Tarama sıklığı GSD (ground sampling distance) yer örnekleme uzaklığı olarak belirtilen ve ile gösterilen nokta bulutundaki değerdir. Bu değer aynı zamanda noktalar arasındaki uzaklığı temsil eder. Lazer tarama için L dalga boyu uzunluğu olarak tanımlanırsa Lmin 3 olarak kabul edilir. Şekil 6 de bir arazi profilinin taranmasında dalga boyuna bağlı olarak elde edilecek nokta sayısı ve noktalar arası uzaklık grafik olarak gösterilmektedir. Şekil 6: Dalga boyu ve mi tarama aralığındaki nokta sayıları (3) Lazer taramada fotogrametrik veri elde etmeye göre çok daha yoğun bir nokta verisi oluşur, böylece araziyi ifade eden kırık noktaları doğrudan ölçülebilir yada daha hassas olarak hesaplanabilir. SAM oluşturulurken kenarları oluşturmak içn üst ve yanal yüzeyler en azından iki nokta ile belirlenmelidir. Burada üçgenleme için kullanılacak en az doğru uzunluğu için Bmin (kret uzunluğu) ve noktalar arası uzaklık olan değeri için iki farklı nokta dağılımı kullanılabilir. Şekil 7 de bu dağılım gösterilmektedir. 9

Şekil 7: Düz bir profilin nokta dağılım düzeni Fotogrametri yöntemi ile lazer tarama yöntemi karşılaştırıldığında, lazer taramanın iki dezavantajı karşımıza çıkar. Bunlardan ilki lazer taramanın çözünürlüğü daha düşüktür. Stereo-fotogrametri desimetre ve altı çözünürlükte resim sağlarken, lazer tarama yarım metre mertebesindedir. Lazer taramada nokta bulutu verisi esasen yakın kızıl ötesi (siyah-beyaz) resim yapısındadır. İkinci dezavantajı ise konum doğruluğu stereo- fotogrametride daha yüksektir. Bu karşılık lazer taramada yükseklik bilgisi daha hassas ölçülür. Bu ölçme yöntemleri için genel haritalama çalışmaları yöntemsel olarak ele alındığında esasen bu iki ölçme yönteminin birlikte kullanılması en iyi uygulamayı oluşturur. Bu sebeple lazer tarayıcı donanımları fotogrametrik olarak resim çekebilen satır kameraları, CCD alan kameralar ya da multi-spektral fotogrametrik kameralar ile birlikte kullanılır. Uluslararası firmalar da artık günümüzde fotogrametrik olarak görüntü alan kameralarla entegre olmuş lazer tarayıcı donanımları sunmaktadır. Yersel Lazer Tarama Tekniği 10

Günümüzde, tarihi ve kültürel yapıların belgelenmesi, restorasyon, röleve amaçlı çalışmalar için sıklıkla kullanılan Yersel Fotogrametri Tekniği (YFT) ile her türlü objenin hızla üç boyutlu olarak modellenmesi ve geometrik veri elde edilmesi çalışmalarında son yıllarda kullanılmaya başlanan Yersel Lazer Tarayıcı (YLT) teknolojisi arasında yöntem, hassasiyet ve donanımsal olarak bir çok fark bulunmaktadır. Yersel lazer tarama karmaşık geometriye sahip bina, makine vb. objelerden hızlı ve kolayca veri alınmasını sağlayan yeni bir teknolojidir. Son yılarda bazı üreticiler özel amaçlar için farklı sistemleri dizayn edip geliştirdiler (Staiger R., 2003). Yersel resim fotogrametrisi ile yeni bir teknoloji olan YLT metotlarının birleştirilmesi üç boyutlu fotorealistik modellerin sunumu, gerçek objelerinin sınıflandırılması ve görsel gerçekliğin yaratılması için yeni fırsatlar sunmaktadır (Forkuo K., King B., 2004). Obje üzerinde üç boyutlu geometrik bilgiye ulaşmada hızlı ve etkin çözümler sunan YLT ların kullanım alanlarıda her geçen gün artmaktadır. YLT ların kullanıldığı bazı önemli çalışma alanları aşağıda sıralanmıştır: - Arkeoloji, - Mimari restorasyon çalışmaları, - Şehir modellemeleri, - Sanal fabrikalar, sanal gerçeklik uygulamaları, - Madencilik ve altyapı projeleri, - Tünel ve yol ölçümleri, - İmalat kontrolü, - Olay yeri inceleme, - Endüstriyel tasarım çalışmaları vb. (Gümüş K., Erkaya H., 2007) 11

YFT ile YLT tekniklerini bağımsız kullanıldıkları uygulamalar ile birlikte birbirlerini tamamlayıcı yöntemler olarak da düşünebiliriz ki bu sebepten dolayı uygulama alanları gün geçtikçe artmaktadır. YLT ile YFT arasında bir kıyaslama yapılacak olursa; Lazer Tarayıcılar ile; - 3 boyutlu noktaların doğrudan elde edilebilir olmaları - Kısa zamanda milimetre sıklığında yoğun nokta bulutu verisi elde edilebilme - Şekil olarak zor yüzeylerde sorunsuz veri elde edilebilme - Gerçek renkli görüntü elde edebilme imkanı Yersel Fotogrametri ile; - Yüksek çözünürlük - Düşük maliyet - Veri elde etme süresi resimleme ile mümkün olduğu için düşük zaman gibi unsurlar ilk başta sayılabilirler. Yersel lazer tarayıcılar, ölçülecek objeyi yatay ve düşey yönde belirli bir açı altında nokta dizileri şeklinde tarayarak, nokta bulutu olarak görüntülenmesini sağlar. Nokta bulutu verisi, ölçülen her nokta için tarayıcı alet merkezli kutupsal koordinat (x,y,z) ve yansıma yoğunluk değeri (ton) bilgisi ihtiva eder. Bu değerler (kutupsal koordinat, ton) başta txt formatı olmak üzere çeşitli formatlarda çıktı olarak alınabilmektedir (Lichti D. D., Gordon S. J., 2004). 12

Farklı istasyon noktalarından yapılan tarama verilerinin tek bir koordinat sisteminde bütünlenmesi ise yapay hedefler ile gerçekleştirilir. Söz konusu hedeflerin jeodezik yöntemlerle (Total Station vb.) koordinatlandırılması ile de istenilen referans sisteminde obje koordinatları elde edilmiş olur. YLT nokta bulutu verisi çok yoğun bir veri seti olup, CAD (Microstation, Autocad, vb.) yazılımlarında çalışma yapılabilmesi için donanımsal olarak çok güçlü bilgisayarlara ve çok deneyimli operatörlere ihtiyaç duyulmaktadır. YLT verisinin yersel fotogrametri de kullanılabilmesi için, resim rektifikasyonunda kullanılacak koordinatları bilinen noktaların tüm YLT nokta bulutu verisi içerisinden ayıklanması gerekmektedir. Yersel lazer teknolojisi çalışmada bahsedilen avantajları ve uygulama sahalarının genişlemesi ile beraber, akademisyenlerin ilgisini çeken ve üzerinde çalışılan bir konudur. Ülkemizde yapılan literatür çalışmalarından birisi, İstanbul Teknik Üniversitesi nde Modeling Stone Walls Using Laser Scanner Data isimli tez çalışmasıdır. Çalışmada Seddülbahir projesinde kullanılmış olan ve bu çalışmada da kullanılan Leica HDS-3000 YLT verisinin değerlendirilmesinde karşılaşılan zorlukların aşılabilmesi için geliştirilen yazılım konu edilmektedir. SWT adı verilen yazılım, bazı değerlendirme aşamalarının mevcut yazılımlarla otomatik olarak yapılamaması üzerine geliştirilmiştir. SWT, yüzey üzerindeki taş şekillerinin geometrisinin belirlenmesi amacı ile yazılmıştır ve noktaların yükseklik farklarına göre analiz yapar. Eğer bir noktanın uzaklığı kendinden bir önceki ve bir sonraki noktanın uzaklıklarından daha az ise bu noktaya ait bilgiler tutulur ve bu noktalar taşların çerçevesini oluşturmaktadır. Yazılım, şayet taşlar arasındaki derinlik farkları mantıklı ve taş yüzeyleri çok deforme olmamışlarsa iyi bir performans sergilemektedir. Taşların yüzeyleri çok hasar görmüş iseler SWT taşların sınırlarını yakalayamaz yada bazılarını atlayabilir (Yüksel B., 2008). 13

Konuya örnek teşkil edebilecek diğer bir çalışma ise İtalya Valencia da bulunan Marques de Dos Aguas sarayında uygulanmış bir algoritmadır. Algoritmanın amacı taranmış objenin gerçek yüzeyini elde etmek ve veri hacmini azaltmaktır. Obje yüzeyinin şekline göre üç farklı metot uygulanabilir. Bu metotlar Düzlem Yüzeylerin Kesişimi, Hough Transformasyonu ve yüzey projeksiyonu temeline dayanan yeni bir tekniktir (Lerma J. L., Biosca J.M., 2005). 1960 lı yıllardan günümüze dek araştırma konusu olan lazer teknolojisinin ölçme amacı ile kullanımına son yıllarda başlanmıştır. Birçok araştırmaya konu olan lazer tarama sistemleri geliştikçe uygulama alanları da artmıştır. Uygulama özelliklerine göre IQSun, Leica, Optech, Callidus, Trimble, Riegl, vb. (Tablo 2) firmalarca farklı özellikler de farklı mesafe uzunluklarına göre (1 m 1500 m) Şekil 8 de gösterilen yersel lazer tarayıcılar üretilmişlerdir. Şekil 8: Farklı firmalara ait yersel lazer tarayıcılar (Gümüş K., Erkaya H.,2007) IQSun- IQSun 880 Leica -HDS 4500 Optech -ILRIS 3D Callidus -CP 3200 Trimble- (Mensi) GS200 Riegl LMS-Z210i 14

Tablo 2: Lazer Tarayıcılar ve Teknik Özellikleri (Altuntaş C., Yıldız F., 2008) Marka Model Scan Ölçme Mesafesi(m) 300m (%90 Ölçme Hızı 4000 Tarama Açısı 270 0 ( V) Mesafe Doğruluğu 4 mm Konumsal Doğruluk 6 mm Işınsal Açıklık 4 mm Station yansıtıcı yüzey) Nokta/San 360 0 ( H ) Leica HDS3000 HDS4500 300m(%90 yansıtıcı yüzey) 53.5 m 4000 Nokta/San 500000 Nokta/San 270 0 ( V) 360 0 ( H) 310 0 ( V) 360 0 ( H) 4 mm 5mm+120ppm (%100yns. y.) 6 mm 13.7mm @ 25 m 4 mm 8.5 mm @ 25 m HDS6000 79 m (%80 yansıtıcı yüzey 500000 Nokta/San 310 0 ( V) 360 0 ( H ) 5 mm 10 mm 3 mm + 0.22mrad Optech Ilris 3D 3m 1500m (%80 yansıtıcı yüzey) 2500 Nokta/San 310 0 ( V) 360 0 ( H ) 7 mm @ 100 m 8 mm @ 100 m 0.00974 0 LMS-Z420 2m-1000m (% 80 yansıtıcı. yüzey) 12000 Nokta/San 080 0 ( V) 0 360 0 ( H) 8 mm 10 mm 0.25 mrad Riegl LMS-Z390 1m-300m (%80 yansıtıcı yüzey) 11000 Nokta/San 080 0 ( V) 0 360 0 ( H) 4 mm 6 mm 0.25 mrad LMS-Z210 4m-650m (%80 yansıtıcı yüzey) 12000 Nokta/San 080 0 ( V) 0 360 0 ( H) 10 mm 15 mm 2.7 mrad Z F Imager 5006 1m 79 m 500000 Nokta/San 310 0 ( V) 360 0 ( H ) 0.1 mm 1 mm 0.22 mrad 15

Faro LS 880 1 m 80 m 12000 Nokta/San 320 0 ( V) 360 0 ( H ) 3 mm 5 mm 0 0.01 Tablo 2 de ölçme mesafesi ve tarama hassasiyetine göre günümüzde kullanılan farklı lazer tarayıcıların teknik özellikleri (Altuntaş C., Yıldız F., 2008) verilmiştir. Bu tabloya göre çalışmada kullanılan YLT sistemi (Leica HDS 3000) nokta konum doğrulukları bilinmektedir. Yersel Lazer Tarayıcıların Donanım Yapısı Bir Yersel Lazer Tarama Sistemi, Şekil 9 de gösterilen yersel lazer tarayıcı gibi; - Tarayıcı, - Kontrol ünitesi, - Güç kaynağı, - Sehpa bileşenlerinden oluşmaktadır. Şekil 9: Uygulamada kullanılan yersel lazer tarayıcı ve bileşenleri 16

Tarayıcı ünitesi; YLT sisteminde üç boyutlu veriyi elde eden kısımdır. Mesafe ölçme prensiplerine göre de üç grupta incelenmeleri mümkündür. Tablo 3: YLT ların mesafe ölçme yöntemine göre sınıflandırılması (Gümüş K., Erkaya H., 2007) Mesafe Ölçme Teknolojisi Menzil (m) Doğruluk (mm) Üreticiler Optech, Leica, Uçuş Zamanlı <100 <10 Mensi, Callidus, Riegl <1000 <20 Optech, Riegl Faz Farklı <100 <10 IQSun, Leica, Visimage, Z F Optik Üçgenlemeli <5 <1 Mensi, Minolta 17

Tablo 2 ve Tablo 3 de görüldüğü üzere tarama yapılacak yere ve istenilen hassasiyete göre bir tarayıcı seçmek gerekir. Örneğin yapımı tamamlanmış bir yol projesinde, yapılan imalatın projesine uygunluğunu denetleme amacı ile veya taş ocağı, kum çakıl, ariyet ocağı gibi büyük kazı sahalarında hacim hesabı için Uçuş Zamanı prensibi ile mesafe ölçen (<1000) Optech, Riegl YLT larından birisi tercih edilebilir ki <20 mm lik bir hassasiyet bu tarz uygulama sahaları için fazlası ile yeterlidir. Tünel tarzı kesit alanı dar bir yüzeyde ise elbette ölçme menzili <100 m aralığında bir cihaz tercih edilmelidir.. Mesafe ölçme prensibine göre üç ana grupta incelenmesi mümkün olan tarayıcılarda, en yaygın olarak kullanılan uzaklık ölçme yöntemi Tablo 3 de gösterildiği gibi uçuş zamanlı (time of flight) yöntemidir. Şekil 10 de gösterilen uçuş zamanlı mesafe ölçme yöntemini kullanılan YLT sisteminin esası, atımla gönderilen lazer ışının taranan obje yüzeyi noktalarından yansıyıp geri dönen lazer ışınının tarayıcıdan çıkış anı ile yansıyarak geri dönme süresinin yani uçuş süresinin kaydedilerek mesafenin ölçülmesi işlemidir (Gümüş K., Erkaya H., 2007). Şekil 10: Uçuş zamanlı mesafe ölçme yöntemi (Gümüş K., Erkaya H., 2007) 18

YLT larda mesafe ölçme için yaygın olarak kullanılan prensiplerden ikincisi de Şekil 11 de gösterildiği gibi Faz Farkı Metodudur (Phase Difference). Bu yöntemde gönderilen lazer, uyumlu bir dalga ile ayarlanmıştır. Mesafe iletilen ve alınan dalgalar arasındaki faz farkından hesaplanmaktadır. Kısa mesafelerde etkili tarama yapan YLT ların çoğu bu yönteme göre çalışırlar (Boehler W., Marbs A., 2002). Şekil 11: Faz farkı sistemi (Pınarcı E., 2007) Üçüncü prensip üzerine kurulu olan sistemler, triangulasyon metodu ile çalışan (optical triangulation) sistemlerdir. Kısa mesafe ve <1 mm hassasiyette tarama yapan sistemler bu prensipte çalışırlar. Endüstriyel ve hassas uygulama alanlarında, küçük objelerde kullanılırlar (Boehler W., Marbs A., 2002). Tarayıcı ünitesi genel olarak incelenecek olurlarsa; 19

o Lazer telemetresi ve o Lazer ışın saptırma ünitesi nden meydana gelir. Lazer Telemeteresi Blok Düzeni Şekil 12 te gösterildiği gibi; o Transistörlü lazer veya yarı geçirken lazer diot (Verici), o Dedektör (AGC) (Alıcı Kanal), o Zaman ayırma, ölçümü ünitesi (TDC), o Verici ve alıcı optiklerinden oluşur (Gümüş K., Erkaya H., 2007). Şekil 12: Lazer telemetresi blok düzeni (Gümüş K., Erkaya H., 2007) Lazer vericisi, aynı anda birisi alıcıya ve diğeri de zaman ölçüm ünitesini başlatmaya yarayan başlangıç lazer atımı yaymaktadır. 20

Detektör (AGC) yüzeyden yansıyan lazer sinyalinin algılanmasında kullanılmaktadır ve ölçülen objeden yansıyan sinyal, detektör tarafından algılandığında, başlangıç atımı ile başlatılan zaman ölçüm ünitesi de durur (Gümüş K., Erkaya H., 2007). Hedefin tarayıcıya olan mesafesi; t R c 2 denklemi ile hesaplanmaktadır. (4) (4) denklemindeki c ışık hızını, t ise lazer atımının ölçülen objeye çarpıp geri döndüğünde geçen zamanı ifade etmektedir (Gümüş K., Erkaya H., 2007). Lazer ışın saptırma ünitesi, dikey ve gerektiğinde yatay yönde ışının sapmasını sağlamak için lazer saptırma ünitesi kullanılır ve; o Dönen düz aynalar, o Dönen çokgen aynalar, o Dalgalı (Galvanometrik) aynalar olmak üzere üç çeşit ayna kullanılmaktadır (Gümüş K., Erkaya H., 2007). Tarama ünitesi, yapılan tüm tarama işlemini ve elde edilen veriyi kaydetmek ve kontrol etmek için kullanılan Yersel Lazer Tarayıcının yazılımının da yüklü olduğu yüksek kapasiteli, genelde taşınabilir bilgisayarlardır. Güç kaynağı, bir veya birden fazla pilden oluşur. Lazer tarayıcı gücünü bu pillerden alır. YLT lar, kullanılacakları istasyon noktasına ve kullanılma amaçlarına göre gerektiğinde düzeçlenebilir bir sehpa ile kullanılırlar. 21

Koordinatlandırma: Yersel lazer taramada koordinatlandırma matris yapısı olarak aşağıdaki bağıntı kullanılır. X X 0 Y Y R 0 Z Z 0 s.sin.cos s.sin,sin s.cos (5) Burada koordinat sistemi olarak GPS koordinat sistemi seçilebileceği gibi lokal bir koordinat sistemi de seçilebilir. Tarayıcının konum koordinatı belirlendikten sonra ölçülen tüm noktalar (nokta bulutu) aynı koordinat sisteminde olacaktır. Genellikle kapalı mekan ölçmelerinde lokal koordinat sistemi tercih edilir. Lokal sistemde tarama çalışması yapılırken kutupsal koordinatlar kullanılan sisteme aşağıdaki bağıntı yardımıyla dönüştürülür. Farklı istasyon noktalarından yapılan taramaların birleştirilmesi çalışmasına registration adı verilir. Bu işlem seçilen lokal koordinat sisteminde yapılır. Klasik Helmert (uzaysal benzerlik dönüşümü) transformasyonu (üç boyutlu transformasyon) matematiğinde yapılan bu birleştirilme işleminde eşlenik nokta olarak kullanılan hedef noktalar (özel yansıtıcı hedefler) kullanılır. Bu noktalar her bir tarayıcı konumu için taranmış olmalıdır. Genelde donanımlar bu hedef noktaları taramanın en başında otomatik olarak ölçerler. Hedef noktaları ile birleştirme dışında kullanılan diğer bir yöntemde En yakın nokta seçimine dayalı nokta bulutları içindeki ortak bölgelerden seçilecek nokta kümeleri kullanılarak yapılan birleştirmedir. Bu yöntemde iki farklı istasyona ait nokta bulutu içerisinde ortak olan bölgedeki nokta kümesi belirlenir. Bu alt kümelerdeki her bir noktaya karşılık gelecek en kısa öklit mesafesine göre karşılık gelecek diğer alt kümedeki nokta hesaplanır ve eşlenir. İteratif olarak yapılan bu yöntemde her iki nokta kümesi yakınlaşır ve iterasyon bir eşik değere gelince durdurulur. Genellikle bu eşik değer 22

tarama sıklığı minimum olan nokta bulutuna göre belirlenir. Bu birleştirme tekniği bağımsız bloklardaki fotogrametrik yöneltme algoritmasının aynısıdır. Yersel Lazer Tarayıcıların Veri Yapısı YLT lar, kurulduğu istasyon noktası alet merkezli koordinat sisteminde, taranacak objenin yüzeyini saniyede binlerce noktanın X,Y,Z kartezyen koordinatlarını elde edecek şekilde taramaktadır. Elde edilen veri, üç boyutlu koordinatlar yanında taranan yüzeyin yapısına ve ölçme uzaklığına bağlı olarak dönen sinyalin yoğunluğunu RGB (Kırmızı, Yeşil, Mavi) olarakta içermektedir. Kaydedilen RGB yoğunluk değerleri sayesinde de taranan objenin ve ortamın modellenmesi kolaylaşmıştır. Tarama ile elde edilen bu yoğun veriye nokta bulutu adı verilmektedir (Altuntaş C., Yıldız F., 2008). Lazer tarayıcılar, ölçülecek objeyi yatay ve düşey yönde belirli bir açı altında nokta dizileri şeklinde tarayarak nokta bulutu halinde görüntülenmesini sağlarlar. Her lazer noktası için tarayıcı alet merkezli kutupsal koordinatlar ölçülür. Bunlar; ölçülen noktaya olan eğik uzaklık, ölçüm doğrusunun x ekseni ile yatay düzlemde yaptığı açı ve ölçüm doğrusunun yatay düzlemle yaptığı eğim açısı dır. Şekil 13 da görüldüğü üzere yersel lazer tarayıcılar konumlandırıldıkları noktayı başlangıç noktası kabul ederek tamamen lokal koordinat sistemi tabanlı ölçme yapmaktadırlar (Lichti D. D., Gordon S. J., 2004). Şekil 13: YLT lokal koordinat sistemi (Altuntaş C., Yıldız F., 2008) 23

Elde edilen nokta bulutu verisi, CAD modelleri için DXF, yüzey modelleme için ASCII, görselleştirme için VRML formatında ve txt vb. bir çok formatta koordinat, açı mesafe olarak alınabilmektedir. Nokta bulutu verisi, kullanılan YLT modellerine göre farklılık gösteren yazılımlarla elde edilirler. Bu yazılımlar ham veriyi elde etmek, elde edilen veri üzerinde çalışma yapılabilir hale getirmek, gerektiğinde doku kaplamak vb. bir çok amaca yönelik modüller halinde mevcutturlar. Şekil 14 de Leica HDS 3000 yersel lazer tarayıcısı ile taranmış, RGB yoğunluk değerleri ile görselleşmiş nokta bulutu verisi görülmektedir. Şekil 14: Nokta bulutu görüntüsü Cyclone 5.2 24

YFT ve YLT veri entegrasyonunu kolaylaştırmak amacı ile YLT verisinin bir filtre ile sadeleştirilmesi düşünülür. Filitreleme işlemi iki adımdan oluşur. Birinci adımda operatör tarafından belirlenen noktalar ile bir düzlem geçirilmiş ve dengeleme yapılarak düzlem denklemi parametreleri elde edilmiştir. İkinci adımda elde edilen parametreler ile tüm noktalardaki ortalama yüzey parametrelerine göre belirlenen z derinlik farkları hesaplanmıştır. Hesaplanan z parametreleri ile geometrik yüzey modelini içeren bir filtre ile yüzeyler birbirinden ayrılır. Geometrik tabanlı filtre uygulamaları yukarıda anlatılan bu temel prensiplerle gerçekleştirilir. Diğer bir yöntem de fotogrametri ve uzaktan algılamada kullanılan görüntüsel ve renksel (radyometrik) özellikler ile yapılan filitreme tekniğidir. Lazer tarama verisi içerisinde üç boyutlu olarak konumlandırılan nokta bulutu içerisindeki her bir noktaya üç boyut konumu ile birlikte bir parlaklık ve RGB renksel kodlama değeri atanır. Ham nokta bulutu verisi.txt ya da.pts nokta verileri incelendiğinde aşağıdaki tabloda gösterilen veri formatı elde edilir. Tablo 4 de dosya yapısı gösterilmiştir. 25

Tablo 4: Örnek.pts dosya formatı Nokta No X(m) Y(m) Z(m) Parlaklık R(red) G(green) B(blue) 1 0.002823 4.901199 0.625778 76 91 115 113 2 0.001816 4.900864 0.625748 75 89 107 109 3 0.000809 4.902084 0.625900 129 80 111 148 Yersel Lazer Tarayıcı Verilerinin Yersel Fotogrametriye Entegrasyonu (Veri Birleştirmesi) Fotogrametrik veri üretiminde YLT ların kullanılması günümüzde tercih edilen bir yöntemdir. Resim rektifikasyonunda kullanılacak koordinatları bilinen noktaların, tüm YLT verisi içerisinden ayıklanması gerekmektedir. Bu noktalar cisim yüzeyleri üzerinde maximum ve minimum noktalar olarak tanımlanır. Ancak YLT verisi içerisinde farklı tarama açıları nedeni ile yüzeyler üzerinden bu noktaların okunması ve işlenmesi yoğun nokta bulutu verisi nedeni ile zor bir çalışmayı gerektirir ve veri üreten operatör için zaman alıcı olabilmektedir. Özellikle fotogrametrik veri üretiminde mimari restorasyon ve kültürel mirasın korunması çalışmalarında kullanılan veri düşeye çevrilmiş resimlerdir. Bu resimlerin YLT verisi olan nokta bulutu kümesinden alınması ve fotogrametrik resim rektifikasyonunda (ortofoto-model) kullanılması operatör aracılığı ile yapılmaktadır. Bu çalışmayı operatörden bağımsız hale getirebilmek için nokta bulutu verisi üzerindeki farklı derinliğe sahip yüzeylerin birbirinden ayrılması yöntemi bir entegrasyon yöntemi olarak belirlenebilir. Bu çalışma için entegrasyon yöntemi olarak farklı derinliklere ait farklı yüzeylerin otomatik olarak belirlenebilmesi için bir geometrik filtreleme yöntemi çalışması yapılmıştır. Bu seçilen entegrasyon yöntemi sayesinde fotogrametrik veri üretiminin bir parçası olan resim rektifikasyonu için gerekli verilerin, YLT verisini oluşturan nokta bulutu verisi üzerinde insan faktörü olmaksızın otomatik olarak 26

üretilebilmesi sağlanmış olacaktır. YLT ların ürettiği veri formatının temelini oluşturan koordinat bilgilerini oluşturan veri dosyası ve fotogrametrik verinin korrdinat bilgilerini oluşturacak veri koordinat bilgisi olarak aynıdır. Ancak fotogrametrik verinin otomatik olarak entegre edilebilmesi için düşeye çevrilecek fotoğrafik bilgiye ait verinin doğru olarak bu nokta bulutu verisi içinden seçilebilmesi gereklidir. İşte bu nokta bulutu verisi içerisinde kullanılacak bir filtre algoritması ile sınıflandırılması gerekmektedir. Bu durumda nokta bulutu verisinden nokta koordinatı belirlemek tam anlamıyla yazılımın CAD arayüzünde öperatör yardımı ile manuel olarak yapılabilmektedir. Farklı derinlikteki yüzeylere ait nokta konum verilerinin sınıflandırılabilmesi için elde edilen ham veriye matematiksel bir algoritma yardımı ile bir filtre uygulanıp verinin üç boyutlu sınıflandırılması yapılır. Bu çalışma için kullanılan yöntemler aynen havadan lazer tarama tekniğinde olduğu gibi uluslararası literatür de yapılmış çalışmalarda mevcuttur. Kaynaklar Karl Kraus, 2007, Fotogrametri Cilt I Nobel Yayınevi ISBN:978-9944-77-176-4 27

Altuntaş C., Yıldız F., Yersel Lazer Tarayıcı Ölçme Prensipleri ve Nokta Bulutlarının Birleştirilmesi, Jeodezi Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi 2008/1 Sayı 98, 2008 Boehler W., Marbs A., 3D Scanning Instruments, University of Applied Sciences, Mainz, Germany, 2002 Ek-1, Leica HDS-3000 Teknik Özellikleri http://www.leica-geosystems.com/hds/en/leica_hds3000.pdf Forkuo K., King B., Automatic Fusion Of Photogrammetric Imagery And Laser Scanner Point Clouds, XXth ISPRS Congress, İstanbul, pp.475, 2004 Gümüş K., Erkaya H., Mühendislik Uygulamalarında Kullanılan Yersel Lazer Tarayıcı Sistemleri, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, 2007 Lichti D. D., Gordon S. J., Error Propagation in Directly Georeferenced Terrestrial Laser Scanner Point Clouds for Cultural Heritage Recording, FIG Working Week 2004, Athens, Greece, May 22-27, 2004 Pınarcı E., İki Boyutlu Kalman Filtresinin Yersel Lazer Tarama Verisine Uygulanması, GYTE Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Gebze, 2007 Staiger R., Terrestrial Laser Scanning Technology Systems and Applications, 2 nd FIG Regional Conference Marrakech, Morocco, Vol 1, 2003 Yüksel B., Modeling Stone Walls Using Laser Scanner Data, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2008 Lerma J.L., Biosca J.M., Segmentation And Filtering Of Laser Scanner Data For Cultural Heritage, CIPA XX International Symposium, pp. 896-901 Torino, 2005 28