Yeraltı Deformasyonlarının Belirlenmesi Amacıyla KOrtalamalar Kümeleme Algoritması Kullanılarak Kesit Model Geliştirilmesi
Yersel lazer tarayıcıların yeraltı yapılarındaki deformasyonların belirlenmesi amacıyla kullanımının son yıllarda hızla artmasıyla bu alandaki bilimsel çalışmalarda buna paralel olarak artmaktadır. Bu çalışmalardan biri de lazer tarayıcı ile elde edilen nokta bulutu verileri üzerinden alınan kesitlerden üzerinden yapılan deformasyon çalışmalarıdır. Nokta bulutu üzerinden alınan kesitler üzerindeki binlerce veriden analiz yapmanın zorluğundan dolayı kesiti en iyi temsil eden kesit model oluşturma yöntemi son yıllarda bir çok araştırmanın konusu olmaktadır. Bu çalışmada da yersel lazer tarayıcı ile taranmış olan bir yeraltı galerisinde nokta bulutu verileri üzerinden alınan kesitler üzerinden kortalamalar makina öğrenme algoritması yeni bir kesit modeli oluşturulmuş ve bu kesit model üzerinden deformasyon analizleri yapılmıştır. Yapılan analizler mevcut yöntemlerden olan meshlenmiş yüzeyler üzerinden yapılan analizlerle karşılaştırılmış ve geliştirilen yöntemin üstünlükleri ortaya konmuştur.
Developing a Cross-Section Model by K-Means Clustering Algorithm for Determining the Underground Deformations
The scientific studies on determination of deformations for underground structures by terrestrial laser scanner have been developing with the increasing of the usage of terrestrail laser scanners in underground structures. One of the most known research subject is the determination of deformation from the cross-sections which derived from point clouds acquired by terrestrail laser scanners. Because of the difficulty of proccessing the thousand of points on cross sections developing a best-fit cross-section model from raw data has been studied by many researchers in recent years. In this study first a new cross-section model has been developed by using k-means clustering machine learning algorithm from a raw point cloud data then deformation analyses have been carrried out on these models. Also mesh models have been created from point cloud data and a standard deformation study have been performed on mesh models. The deformation results of k-means algorithm and mesh models have been compared and advantage of k-means algortihm has been revealed.
___
- Ozdogan, M.V., Deliormanli A.H. 2018. Yersel Lazer
Tarayıcı ile Yeraltı Galerisinde Meydana Gelen
Deformasyonların Belirlenmesi, Dokuz Eylül
Üniversitesi-Mühendislik Fakültesi Fen ve
Mühendislik Dergisi, Cilt 20, Sayı 59. DOI:
10.21205/deufmd. 2018205952
- Bizjak, K.F., Petkovsek, B. 2004. Displacement
analysis of tunnel support in soft rock around a
shallow highway tunnel at Golovec, Eng. Geol. Cilt. 75
s. 89–106. DOI: 10.1016/j.enggeo.2004.05.003
- Stiros, S.C., Psimoulis, P.A. 2012. Response of a
historical short-span railway bridge to passing
trains: 3-D deflections and dominant frequencies
derived from Robotic Total Station (RTS)
measurements, Eng. Struct., Cilt. 45, s. 362–371. DOI:
10.1016/j.engstruct.2012.06.029
- Lindenbergh, R.,Pfeifer,N., Rabbani,T. 2005.
Accuracy analysis of the Leica HDS3000 and
feasibility of tunnel deformation monitoring, IAPRS
XXXVI ( 3/W3 ).Proceedings of Laser scanning,
Enschede.
- Van Gosliga, R., Lindenbergh, R., Pfeifer, N., 2006.
Deformation analysis of a bored tunnel by means of
terrestrial laser scanning. Image Engineering and
Vision Metrology. ISPRS Commission, Cilt. 36, s. 167–
172.
- Nuttens, T., De Wulf, A., Bral, L., De Wit, B., Carlier, L.,
De Ryck, M., vd., 2010. High resolution terrestrial
laser scanning for tunnel deformation
measurements, In:he FIG Congress 2010 Facing the
Challenges – Building the Capacity.
- Han,J.Y.,Guo,J,Jiang,Y.S,2013. Monitoring
tunnel deformations by means of multi-epoch
dispersed 3D LIDAR point clouds: an improved
approach. Tunnelling and Underground Space
Technology, Cilt. 38 s. 385-389.DOI:
10.1016/j.tust.2013.07.022
- Han, J.Y., Guo, J., Jiang, Y.S. 2013. Monitoring tunnel
profile by means of multi-epoch dispersed 3-D LiDAR
point clouds. Tunn. Undergr. Space Technol., Cilt 33,
s. 186–192. DOI:10.1016/j.tust.2012.08.008
- Yang, Q., Zhang, Z., Liu, X., Ma, S. 2017. Development
of Laser Scanner for Full Cross-Sectional
Deformation Monitoring of Underground Gateroads,
Sensors (Basel), Cilt. 17, s. 1-14.
DOI:10.3390/s17061311
- Lindenberg, R., Uchanski, L., Bucksch, A., Van Gosliga,
R. 2009. Structural monitoring of tunnels using
terrestrial laser scanning. Rep Geod., Cilt. 2(87),
s.231–239.
- Delaloye, D. 2012. Development of a new
methodology for measuring deformation in tunnels
and shafts with terrestrial laser scanning (LiDAR)
using elliptical fitting algorithms. Queen’s University.
Master of Applied Science. 202s, Ontario, Canada
- Nuttens, T., Stal, C., De Backer, H., Schotte, K., Van
Bogaert, P., De Wulf, A. 2014. Methodology for the
ovalization monitoring of newly built circular train
tunnels based on laser scanning: liefkenshoek Rail
Link (Belgium), Autom Constr., Cilt. 43, s. 1–9. DOI:
10.1016/j.autcon.2014.02.017
- Xie, X., Lu, X. 2017. Development of a 3D Modeling
Algorithm for Tunnel Deformation Monitoring Based
on Terrestrial Laser Scanning, Underground Space,
Cilt. 2, sayı 1, s. 16-29. DOI:
10.1016/j.undsp.2017.02.001
- Dinçer, E. 2006. Veri Madenciliğinde K-Means
Algoritması ve Tıp Alanında Uygulanması, Kocaeli
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans
Tezi, 101s, Kocaeli.
- Sarıman, G. 2011. Veri Madenciliğinde Kümeleme
Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve KMedoids Kümeleme Algoritmalarının
Karşılaştırılması, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt. 15(3), s. 192-202.
- Ali, H.H., Kadhum, L.E. 2017. K- Means Clustering
Algorithm Applications in Data Mining and Pattern
Recognition, International Journal of Science and
Research, Cilt. 6(8), s. 1577-1584. DOI:
10.21275/ART20176024
- Han, J. ve Kamber, M. 2001. Data Mining Concepts
and Techniques, Morgan Kauffmann Publishers Inc.
- Berkhin, P. 2002. Survey of Clustering Data Mining
Techniques, San Jose, California, USA, Accrue
Software Inc.
- Demiralay, M., Çamurcu, A.Y. 2005. İstanbul Ticaret
Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt. 4(8), s. 1-18
- Cebeci, Z., Yıldız, F., Kayaalp T. 2015. K-Ortalamalar
Kümelemesinde Optimum K Değeri Seçilmesi, 2.
Ulusal Yönetim Bilişim Sistemleri Kongresi, 8-10
Ekim 2015, Erzurum, s. 231-242
- Saraswathi, D., Sheela, L.M.I. 2016. Lung image
segmentation using k-means clustering algorithm
with novel distance metric, International Journal of
Recent Trends in Engineering & Research, Cilt 2 Sayı
12, s. 236-245.
- Osadchy, R. 2011. Lecture Notes: K-MEANS
http://www.cs.haifa.ac.il/~rita/uml_course/lecture
s/kmeans.pdf
- Wei, C. T., Ling, C. Y., Shao, C. Y. 2008. Fast image
segmentation based on KMeans clustering with
histograms in HSV color space,ʼ IEEE 10th Workshop
on Multimedia Signal Processing, Cilt. 4, s. 322-325.