Hava Lidar verilerinin denetimsiz yapay sinir ağları kullanılarak filtrelenmesi

Abstract

Hava Lidar (Light Detection and Ranging) sistemleri ile uretilen mekânsal veriler, yuksek dogruluklu, hizli ve az maliyetli olarak elde edilmektedir. Ancak verilerin nesne cikarimi amaciyla elle islenmesi, zaman alan ve emek yogun bir islemdir. Bu sureci otomatik bir hale donusturmek amaciyla, denetimli/denetimsiz siniflandirma yontemleri kullanilabilmektedir. Lidar verilerinin, zemine ait ve zemine ait olmayan veriler olarak ayrilmasina filtreleme denir. Lidar verileri kullanilarak Sayisal Yukseklik Modeli olusturulmasinda filtreleme islemi buyuk onem arz etmektedir. Bu calismada, Harita Genel Mudurlugu’nun baskanliginda 2014 yilinda uretilen, Riegl LMS-Q1560 Lidar sistemiyle Bergama ilcesinde 1200 metre yukseklikte gerceklestirilen ucus verilerinden elde edilen ayrik-donuslu Lidar test verisi kullanilmistir. Lidar nokta bulutu, denetimsiz bir yapay sinir agi yontemi olan Kendini Duzenleyen Haritalar (KDH) yontemi ile analiz edilerek kumelere ayrilmistir. Kumeler, uydu goruntuleri ile karsilastirilarak nesne siniflari belirlenmistir. Bu yontem ile elde edilen nesne siniflarinin dogrulugu, gorsel olarak siniflari belirlenen tum noktalar incelenerek hesaplanmistir. Sinir agina ait en az noron sayisi, denetimli olarak hata degerlerine gore belirlenmistir. Lidar nokta bulutunun KDH yontemiyle filtrelenmesi sonucu, Tip-1 hatasi %11.54, Tip-2 hatasi %19.43 ve toplam hata %16.41 olarak bulunmustur. Elde edilen sonuclara gore, hava Lidar verilerinin filtrelenmesinde KDH sinir aglarinin belirlenen noron sayisi ile etkin olarak kullanilabildigi gorulmustur.