Fotogrametrik nokta bulutu verisinin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması

Authors : Muhammed Enes ATİK, Ömercan GÜNGÖR, Engin KESKİN, Zaide DURAN

Pages : 137-149

Doi:10.9733/JGG.2022R0010.T

View : 47 | Download : 13

Publication Date : 2022-11-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde bilim ve teknolojinin gelişmesi sayesinde üç boyutlu yeryüzü gerçekliği modellenebilmiş ve harita üretiminde yeni bir sayfa açılmıştır. Özellikle fotogrametrik yöntemlerin gelişmesi ile nokta bulutları birçok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Veri boyutlarının büyümesi ve kullanım alanlarının yaygınlaşması ile nokta bulutlarından bilgi çıkarımı önemli hale gelmiştir. Nokta bulutu verileri çok sayıda noktadan oluştuğundan dolayı bu verilerin sınıflandırılması için öğrenme temelli yaklaşımlar kullanılmaya başlanmıştır. Sınıflandırma işlemi için öğrenme temelli yaklaşımlar kullanıldığında, nokta bulutunda yer alan objelerin birbirinden ayırt edilebilirliği artmakta ve model üzerinden yapılacak çalışmalar için kolaylık ve güvenilirlik sağlamaktadır. Karmaşık yapıdaki verinin çözümlenmesi için güçlü matematiksel algoritmalara sahip olan makine öğrenimi kullanımı ilk sıralarda gelmektedir. Bu çalışma kapsamında İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa Kampüsü içerisinde belirlenen bölgeye ait insansız hava aracı fotoğrafları kullanılarak nokta bulutu verisi üretilmiş ve dört sınıfa (bina, ağaç, araç ve yer seviyesi objeleri) göre sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma işlemi, makine öğrenmesi algoritmalarından Rastgele Orman (RO) ve Çoklu Katman Algılayıcı (ÇKA) algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Kullanılan bu iki farklı algoritmadan RO algoritması ile genel doğruluk %78.54, ÇKA algoritması ile genel doğruluk %89.88 oranında elde edilmiştir.
Keywords : Fotogrametri, Nokta bulutu, Makine öğrenmesi, İnsansız hava aracı, Doğruluk analizi

ORIGINAL ARTICLE URL