İnsanız Hava Aracı (İHA) Görüntüleri İle Ortofoto Üretiminde Yükseklik Ve Kamera Açısının Doğruluğa Etkisinin Araştırılması
İnsansız Hava Araçları (İHA) otomatik veya yarı otomatik uçuş prensibine sahip başlangıçta askeri amaçlar için kullanılan motorlu veya motorsuz hava araçlarıdır. Son yıllarda meydana gelen gelişmelerle birlikte İHA’lar, afet yönetim ve planlama, ormancılık, fotogrametrik ölçme, yol ve nehir gözlemleri, arazilerin üç boyutlu (3B) modellerinin üretilmesi gibi birçok ticari ve bilimsel çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA’lara digital kameralarının entegre edilmesi yüksek çözünürlükte görüntülerin elde edilmesini sağlamıştır. Bu görüntülerin değerlendirilmesi zor ve zaman alıcı görünmesine rağmen dijital fotogrametri ile birlikte bu sorun ortadan kalkmakta ve objenin veya arazinin 3B yoğun nokta bulutu, Sayısal Yüzey Modeli (SYM) ve ortofoto görüntüleri üretilebilmektedir. Bu çalışmada, İTÜ Ayazağa Kampüsünde 60m, 80m ve 100m yüksekliklerinde uçuşlar gerçekleştirilerek 60m ve 80m yükseklikte 90°, 100m yükseklikte 45°, 60° ve 90° kamera açıları kullanılarak yüksek çözünürlüklü digital görüntüler elde edilmiştir ve alanın ortofotoları üretilmiştir. Çalışma bölgesinde jeodezik yöntemler kullanılarak önceden tesis edilmiş 5 adet yer kontrol noktası ile ortofoto görüntülerin doğrulukları test edilmiştir. Bu çalışma kapsamında hem farklı yüksekliklerin, hem de aynı yükseklikte farklı kamera açılarının üretilen ortofoto görüntünün doğruluğuna etkisi irdelenmiştir.
Anahtar Kelimeler:
İnsansız Hava Aracı (İHA), Ortofoto Görüntü, Eğik Fotogrametri, Dijital Fotogrametri
___
- Akgül, M., Yurtseven, H., Demir, M., Akay, A.E., Gülci, S., Öztürk, T., 2016. İnsansız hava araçları ile yüksek hassasiyette sayısal yükseklik modeli üretimi ve ormancılıkta kullanım olanakları, Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 66(1): 104-118. DOI: 10.17099/jffiu.23976
- Bhandari, B., Oli, U., Pudasaini, U. ve Panta, N., 2015. Generation Of High Resolution DSM Using UAV Images, FIG Working Week 2015 From the Wisdom of the Ages to the Challenges of the Modern World, 17-21 May 2015, Sofia, Bulgaria.
- Çetin, F. H., 2011. Bir görüntüdeki nesnenin bir başka görüntüde bulunması, Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
- Döner, F., Özdemir, S. ve Ceylan, M., İnsansız Hava Aracı Sistemlerinin Veri Toplama Ve Haritalama Çalışmalarında Kullanımı., 2014. 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul.
- Düzgün, Ş., 2010. Uzaktan algılamaya giriş ders notları, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara.
- Eisenbeis, H., 2009. UAV photogrammetry. Zurich, Switzerland:: ETH.
- Haala, N., 2013. The Landscape of Dense Image Matching Algorithms. In: Fritsch, D. (Ed.): Photogrammetric Week ’13, Wichmann, Berlin/Offenbach, 271-284.
- Jain, A. K., 1989. Fundamentals of digital image processing, Prentice Hall.
- Lowe, D. G., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints.International journal of computer vision, 60(2), 91-110.
- Ma Yi et al., An invitation to 3-D vision: from images to geometric models, Springer Verlag, 2004.
- Mesas-Carrascosa, F. J., Notario-García, M. D., de Larriva, J. E. M., de la Orden, M. S., & Porras, A. G. F. (2014). Validation of measurements of land plot area using UAV imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 270-279.
- Niethammer, U., Rothmund, S. and Joswig, M., 2009. UAV-based remote sensing of the slow moving landslide Super-Sauze, In: Landslide processes, Ed.: CERG Editions, Strasbourg, 69-74.
- Wing, M. G., Burnett, J., Johnson, S., Akay, A. E. ve Sessions, J., 2014. A Low-cost unmanned aerial system for remote sensing of forested landscapes.International Journal of Remote Sensing Applications, 4(3), 113-120.
- Yastıklı, N. ve Bayraktar, H., 2014. Yoğun Görüntü Eşleme Algoritmaları İle Yüksek Çözünürlüklü Sayısal Yüzey Modeli Üretimi, 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul.
- Yaşayan, A., Uysal, M., Varlık, A., Avdan, U., 2011. Fotogrametri. T.C. Anadolu Üniversitesi Yayın No: 2295
- Zhou, H., Yuan, Y. ve Shi, C., 2009. Object tracking using SIFT features and mean shift, Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.113, No.3, pp.345-352.
- Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
- Başlangıç: 2016
- Yayıncı: Murat yakar
Sayıdaki Diğer Makaleler
Burhan Baha BİLGİLİOĞLU, Süleyman Sefa BİLGİLİOĞLU, Ozan ÖZTÜRK, Mehmet Furkan ÇELİK, Raşit ULUĞ
Ozan ÖZTÜRK, Burhan Baha BİLGİLİOĞLU, Mehmet Furkan ÇELİK, Süleyman Sefa BİLGİLİOĞLU, Raşit ULUĞ
En Uygun Arazi Kullanım Planlarının CBS ile İncelenmesi: Sivas İli Dikmencik Köyü Örneği
Anıl Can BİRDAL, Tarık TÜRK, İlknur SAYKILI
Airborne Lidar Ve Dted2 Verilerinde Yükseklik (H) Karşılaştırması
Tarihi Eserlerin İnsansız Hava Aracı İle Modellenmesinde Karşılaşılan Sorunlar