Mobil LiDAR Nokta Bulutlarından Enerji Nakil Hatlarının Doğrusal Olmayan Modellerle Kestirimi

Authors : Mustafa ZEYBEK

Pages : 55-63

View : 19 | Download : 10

Publication Date : 2020-12-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Mobil LiDAR üç-boyutlu insert ignore into journalissuearticles values(3B); nokta bulutu verileri hareketli platformlar üzerinden tarama sistemleri ile temin edilmektedir. Özellikle koridor haritalama işlemleri için yoğun veriler önemli bir yer tutmaktadır. Enerji nakil hatları insert ignore into journalissuearticles values(ENH); ve güzergahlarının, kentsel alanlardaki dağıtım ve iletim hatlarının sürekli gözetim altında tutulması hem güvenlik hem de enerji kesintilerinin önüne geçilmesi açısından gereklidir. Mobil LiDAR nokta bulutları yoğun veri sağlayarak 3B ENH’yi tespit etme kabiliyetine sahip, ancak yoğun nokta bulutlarının işlenmesi ve enerji hatlarına yakın nesnelerden gelen gürültülü noktalar gibi farklı nedenlerle istenilen hassas veri temininde zorluklar yaşanabilmektedir. Bu problemlerin minimize edilmesi amacıyla bu çalışmada, iki temel adım önerilmiştir. İlk aşamada nokta bulutlarının temsil edilmesinde yoğun nokta bulutu verilerinin voksel tabanlı algoritmayla seyreltilmesi, aday ENH noktalarının sınıflandırılması ve tespiti, ikinci aşamada ise tespit edilen bu aday hat noktalarının mesafe temelli algoritmayla kümelendirilerek her hat için doğrusal olmayan modellerin kestirilmesidir. Önerilen metodoloji ve mobil LiDAR teknolojisi, ülkemizdeki ENH’lerin envanter verisinin toplanması, yapılaşma ve bitki örtüsü risklerinin azaltılmasına katkı sağlayarak mühendislik maliyetlerinde ekonomik kazançlar sağlama potansiyeline sahiptir. ENH envanter yönetimi, iletim hatları altında kontrolsüz yapılaşmanın engellenmesi, bitki örtüsü risk azaltma ve mühendislik ölçmeleri açısından, mobil LiDAR teknolojisi yaklaşımı, özellikle kentsel alanlarda daha uygun ve yoğun veri ile daha az operatör ihtiyacına gerek duymaktadır.
Keywords : Mobil LiDAR, Lazer Tarama, Nokta Bulutu, Enerji Nakil Hattı, Regresyon Model