iPhone LiDAR Tabanlı 3B Modellemenin Küçük Boyutlu Nesneler İçin Doğruluğunun Değerlendirilmesi

Authors : Seda Nur Gamze Hamal, Ebruhayat Civelekoğlu

Pages : 60-71

Doi:10.51946/melid.1842776

View : 53 | Download : 130

Publication Date : 2026-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, küçük ölçekli ve detay seviyesi yüksek nesnelerin üç boyutlu (3B) olarak modellenmesinde iPhone 16 Pro Max Light Detection and Ranging (LiDAR) sensörünün performansını yersel fotogrametri yöntemiyle karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Yüzey geometrisi ve doku karmaşıklığı bakımından farklı üç obje üzerinde yürütülen deneysel çalışma kapsamında, her iki yöntemden elde edilen modeller görsel kalite, ölçümsel doğruluk ve yüzey fark analizleri Cloud-to-Cloud (C2C) üzerinden incelenmiştir. Fotogrametrik modeller yüksek çözünürlüklü görüntülere dayalı olarak ayrıntılı yüzey geometrisini başarıyla temsil etmiş ve RMSE değerleri 0,152–0,168 cm aralığında gerçekleşmiştir. Buna karşılık iPhone LiDAR sensörü hızlı veri üretimi ve yüksek taşınabilirlik avantajları sunmakla birlikte, küçük nesne ölçeğinde derinlik çözünürlüğü ve nokta yoğunluğuna bağlı sınırlılıklar göstermiş; RMSE değerleri 0,240–0,274 cm aralığında seyretmiştir. C2C analizleri özellikle karmaşık yüzeylerde LiDAR sapmalarının arttığını ve ince detayların düzleştiğini ortaya koymuştur. Bulgular, mobil LiDAR sistemlerinin küçük nesnelerin hızlı ön-belgelenmesi ve orta düzey detay gerektiren uygulamalar için uygun olmakla birlikte, yüksek doğruluk gerektiren kültürel miras, arkeolojik buluntu veya laboratuvar ölçekli modellemelerde fotogrametrinin daha güvenilir bir yöntem olduğunu göstermektedir. Çalışma ayrıca sensör çözünürlüğü, yazılım temelli işleme teknikleri ve hibrit modelleme yaklaşımlarının gelecekte küçük ölçekli modelleme performansını iyileştirmeye yönelik önemli araştırma alanları sunduğunu vurgulamaktadır.
Keywords : iPhone LiDAR, Fotogrametri, Structure-from-Motion (SfM), (C2C) analizi

ORIGINAL ARTICLE URL