Bina Zarfının Termal Görüntüler ile Fotogrametrik Modellenmesi

Termal kameralı İnsansız Hava Araçları (İHA) görüntüleri ile üretilen nesne yüzey sıcaklıkları ve üç boyutlu geometrileri günümüzde pek çok uygulama alanında kullanılmaktadır. Başlangıçta kullanımı sadece askeri alanla sınırlanan insansız hava araçlarının düşük maliyet, hız ve tekrarlı uçuş kabiliyeti nedeniyle küçük alanlarda sıkça tercih edilmektedir. Yalıtım sistemlerinin arızaları, beklenmedik sıcaklık değişimlerini ve artan enerji tüketimini tetikleyen sonuç olarak cephe yapısını doğrudan etkileyen bir enerji akışına olanak tanır. Bu ısıl köprüler termal kameralar ile görüntülenerek bina ısı kaçaklarının kolayca belirlenmesini mümkün kılmaktadır. Termal görüntüleme geniş kullanımına rağmen, dar görüş alanı ve mekânsal çözünürlüğünün düşük olması nedeniyle sınırlıdır. Çalışmada, Ankara ilinin Gölbaşı ilçesinde yer alan bir binanın görünür ve termal görüntüleri insansız hava aracı ile elde edilerek inceleme için yeni bir yaklaşım benimsenmiştir. Bu yaklaşım, İHA’ya monte iki kameradan elde edilen termal ve görünür görüntülerden Structure from Motion (SfM) tekniğine dayalı üç boyutlu tek bir model oluşturulmasına dayanmaktadır. Bu çalışma sonucunda görünür ve termal verilerin eş-kayıt edilmesi sayesinde elde edilen fotogrametrik model ile bina incelemenin ve yorumlamanın elverişli olduğu görülmüştür.

Photogrammetric Modeling of Building Envelope with Thermal Images

Object surface temperatures and three-dimensional geometries produced with thermal camera images of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are used in many application areas nowadays. Unmanned aerial vehicles, which were originally limited to military use, are preferred in small spaces due to their low cost, speed, and repetitive flight capability. Failures of insulation systems allow an energy flow that directly affects the facade structure, triggering unexpected temperature changes and increased energy consumption. These thermal bridges can be viewed with thermal cameras, making it possible to easily identify building heat leaks. Although thermal imagery has been used in a wide range, it is limited due to low spatial resolution and narrow field of view. In the study, a new approach has been adopted for the examination by obtaining the visible and thermal images of an unmanned aerial vehicle of a building in the Gölbaşı district of Ankara. This approach is based on the creation of a single three-dimensional model based on the Structure from Motion (SfM) technique from thermal and visible images obtained from two cameras mounted on the UAV. As a result of this study, it has been seen that the building examination and interpretation are convenient with the photogrammetric model obtained by co-registering the visible and thermal data.

___

  • Bayraktar, D., & Bayraktar, E. (2016). Mevcut binalarda ısı yalıtımı uygulamalarının değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(1), 59-66.
  • Bektaş, V., Çerçevik, A. E., & Kandemir, S. Y. (2017). Binalarda ısı yalıtımının önemi ve ısı yalıtım malzemesi kalınlığının yalıtıma etkisi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(1), 36-42.
  • Demir, N. (2011). Yüksek yapılar ve sürdürülebilir enerji (Yüksek Lisans Tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Durgut, A., & Akçay, Ö. (2016). Termal kamera ile ekran kartının 3 boyutlu modelinin oluşturulması. Anadolu University Journal of Science and Technology A-Applied Sciences and Engineering, 17(1), 51-63.
  • Gade, R., & Moeslund, T. B. (2014). Thermal cameras and applications: a survey. Machine vision and applications, 25(1), 245-262.
  • Ham, Y., & Golparvar-Fard, M. (2013). An automated vision-based method for rapid 3D energy performance modeling of existing buildings using thermal and digital imagery. Advanced Engineering Informatics, 27(3), 395-409.
  • Han, D., & Huh, J. (2019). Thermal data fusion for building insulation. In 2019 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), 2019. Proceedings. (pp. 368-371). IEEE.
  • İMO. (2015). Binalarda ısı yalıtımı ve ısı yalıtımı malzemeleri. Yapı Malzemeleri Komisyonu, Retrieved from http://www.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/17182_44_51.pdf
  • Javadnejad, F., Gillins, D. T., Parrish, C. E., & Slocum, R. K. (2020). A photogrammetric approach to fusing natural colour and thermal infrared UAS imagery in 3D point cloud generation. International Journal of Remote Sensing, 41(1), 211-237.
  • Kim, J. B., Jeong, W., Clayton, M. J., Haberl, J. S., & Yan, W. (2015). Developing a physical BIM library for building thermal energy simulation. Automation in construction, 50, 16-28.
  • Kršák, B., Blišťan, P., Pauliková, A., Puškárová, P., Kovanič, Ľ. M., Palková, J., & Zelizňaková, V. (2016). Use of low-cost UAV photogrammetry to analyze the accuracy of a digital elevation model in a case study. Measurement, 91, 276-287.
  • Kylili, A., Fokaides, P. A., Christou, P., & Kalogirou, S. A. (2014). Infrared thermography (IRT) applications for building diagnostics: A review. Applied Energy, 134, 531-549.
  • Lagüela, S., Armesto, J., Arias, P., & Herráez, J. (2012). Automation of thermographic 3D modelling through image fusion and image matching techniques. Automation in Construction, 27, 24-31.
  • Li, Q., Cao, R., Zhu, J., Hou, X., Liu, J., Jia, S., & Qiu, G. (2022). Improving synthetic 3D model-aided indoor image localization via domain adaptation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 183, 66-78.
  • Nex, F., & Remondino, F. (2014). UAV for 3D mapping applications: a review. Applied Geomatics, 6(1), 1-15.
  • Rakha, T., & Gorodetsky, A. (2018). Review of Unmanned Aerial System (UAS) applications in the built environment: Towards automated building inspection procedures using drones. Automation in Construction, 93, 252-264.
  • Sledz, A., Unger, J., & Heipke, C. (2018). Thermal IR imaging: Image quality and orthophoto generation. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42(1), 413-420.
  • Snavely, N., Seitz, S. M., & Szeliski, R. (2006). Photo tourism: exploring photo collections in 3D. ACM Transactions on Graphics, 25(3), 835–846.
  • Su, M., Ma, Y., Zhang, X., Wang, Y., & Zhang, Y. (2017). MBR-SIFT: A mirror reflected invariant feature descriptor using a binary representation for image matching. PloS One, 12(5), e0178090. doi: 10.1371/journal.pone.0178090.
  • Tarık, T., & Öcalan, T. (2020). PPK GNSS Sistemine Sahip İnsansız Hava Araçları ile Elde Edilen Fotogrametrik Ürünlerin Doğruluğunun Farklı Yaklaşımlarla İrdelenmesi. Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2(1), 22-28.
  • TSE. (2013). TS 825 Binalarda Isı Yalıtım Kuralları. Retrieved from http://www1.mmo.org.tr/resimler/dosya_ekler/ cf3e258fbdf3eb7_ek.pdf