Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Fevzi Karslı
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Bu tezi destekleyen bir program bulunmamaktadır
Özet:
Yeryüzünde bulunan doğal ve beşerî unsurların konumsal bilgisi ve hacmi, ekonomik, ekolojik ve sosyokültürel açıdan ülkelerin yönetim politikası için büyük önem arz etmektedir. Bu unsurların kontrolü ve analizi için üç boyutlu konum bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kentsel modelleme, afet yönetimi ve ormanlık alanların kontrolü gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. Son yıllarda ortaya çıkan iklim değişikliği ve küresel ısınma gibi sorunların önlenebilmesi için kilit roldeki ağaçların, korunması ve güncel durumlarının kayıt altına alınması gerekmektedir. Ancak özellikle yoğun kapalılıktaki ağaçlık alanlarda GPS, sürekli sinyal alamadığından bu bölgelerde yersel ölçüm teknikleri ile arazi çalışması gerçekleştirmek zaman alıcı ve pahalı bir uğraştır. Ülkelerin benimsedikleri ormancılık ilkeleri gereğince ağaçların minimum insan gücü ile envanter bilgisine işlenmesi sürdürülebilir kalkınma açısından büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, nokta bulutlarından iki aşamalı olarak geliştirilmiş lokal maksimum yönteme dayalı bireysel ağaç taç segmentasyonu ve dört farklı ağaç metriğinin (ağaç boyu, taç genişliği, göğüs çapı, taç taban yüksekliği) tahmini için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışmada veri seti olarak sırasıyla Akdeniz Üniversitesi'ndeki Fıstık Çamı (Pinus pinea), Maçka'daki (Trabzon) Ladin (Picea orientalis) ve Cenevre'deki (İsviçre) Meşe (Quercus alba- L.) ile kaplı ağaçlık alanların hava LiDAR ve fotogrametrik nokta bulutları kullanılmıştır. Önerilen akış şeması, MATLAB yazılım ortamında mevcut Kanopi Yükseklik Modelini kullanarak bireysel ağaçları tespit ettikten sonra, bitişik ağaçlarda ortaya çıkan hatalı ağaç kümelenmelerinin iyileştirilmesi için iki farklı düzlemde Bézier eğrileriyle desteklenen geliştirilmiş lokal maksimum yöntemi ile alternatif bir çözümden oluşmaktadır. Elde edilen ağaç kümelerinin metrik tahmini için mevcut ve geliştirilmiş allometrik denklemler kullanılmıştır. Nesne tabanlı doğruluk analizine göre segmentasyon doğruluğu ortalama %79, ağaç merkezlerindeki konumsal hata ise ±0.785 m olarak hesaplanmıştır.