CSF (Cloth simulation filtering) Algoritmasının Zemin Noktalarını Filtrelemedeki Performans Analizi

Yeryüzüne ait sayısal modellerin üretilmesinde LiDAR teknolojisi geleneksel yöntemler ile kıyaslandığında emek, zaman ve doğruluk açısından büyük avantajları ile ön plana çıkmaktadır. Düzensiz bir nokta bulutu topluluğundan oluşan LiDAR verilerini işlemek oluşturacağımız sayısal modeller için önemli bir süreçtir. Bu süreç içinde, ham LiDAR verilerinin filtrelenmesi önemli aşamalardandır. LiDAR verilerini filtreleyerek zemin noktalarını belirleyen açık kaynak kodlu ve ticari yazılımlarda birçok farklı filtreleme algoritmaları vardır. Yapılan çalışmalar incelediğinde her algoritmanın farklı arazi yüzeyleri için güçlü ve zayıf yönleri öne çıkmaktadır. Her algoritma içeriğinde farklı parametreleri barındırır. Bu çalışmada büyük çoğunluğunun sık ormanlık alanlardan ve dik yamaçlardan oluşan zorlu bir arazi yüzeyi için açık kaynak kodlu bir yazılımda bulunan CSF (Cloth simulation filter) algoritmasının zemin noktalarını filtrelemedeki performansı test edilmiştir. Farklı parametre değerleri ile yapılan filtrelemeler sonucunda CSF algoritmasındaki grid çözünürlüğü parametresinin zemin noktası belirlemede önemli olduğu, dik ve eğimli bir çalışma alanı için düşük değerlerle daha fazla zemin noktası belirlediği ortaya çıkmıştır. Ayrıca filtreleme sonucu üretilen arazi modelleri incelendiğinde kaldırılamayan objeler için manuel filtreleme gerekliliği sonucuna varılmıştır.