Yol Verilerinin Üç Boyutlu Olarak Çıkarılması

PROJENİN ADI: Sayısal Görüntü İşleme Teknikleri İle Yol Verilerinin Üç Boyutlu Olarak Çıkarılması: Bergama/İzmir İlçesi Örneği

PROJENİN AMACI: Günümüzde insansız hava araçlarından, yersel ve hava kameralarından aynı zamanda LİDAR veri kaynaklarından da veri üretim olanakları giderek artmaktadır. Kaliteli ve büyük boyutta veri kümeleri oluşmaktadır. Bunların kıymetlendirme sürecinin de hızlandırılması bir ihtiyaç olarak ortaya çıkmaktadır.. Nitekim proje yapmak amacıyla günübirlik insansız hava aracı verisi alınması ve bunun değerlendirilmesi istenebilmektedir. Şehirlerin de hızlı gelişmesi bu sürecin ne kadar hayati olduğunu göstermektedir. Yol verisi planlama, ulaşım, navigasyon ve otonom sürüş gibi alanların temel veri altlığını oluşturmaktadır. Dolayısıyla yolların en kısa sürede tespit edilmesi, uzun süren fotogrametrik değerlendirme sürecinin hızlandırılması iş yükünü hafifletip, hataları minimuma indirip, ekonomik olarak da maliyetleri düşürecektir. Verilerden objelerin sadece tespit edilmesi değil, aynı zamanda doğru, hassas ve amacına uygun olarak çıkarılması da önemlidir. Yollardaki bir takım bozucu etkenler hava fotoğraflarından yolların çıkartılmasını zorlaştırmaktadır.

Sunulan proje yürütülen doktora tez çalışması kapsamında gerçekleştirilecektir. Bu proje kapsamında geliştireceğimiz yaklaşım ile yüksek çözünürlüklü hava fotoğrafı ile birlikte LIDAR verisinden faydalanılarak, Bergama/İzmir ilçesi kapsamında, kentsel alanlardaki asfalt yol bilgisi otomatik olarak çıkartılacaktır. Yükseklik gridi ve sinyal yoğunluk bilgisi (intensity) verilerinin hava fotoğrafı ile birleştirilmesinden elde edilecek çok bantlı görüntülerle çalışılması planlanmaktadır. Elde edilecek yapay görüntü medyan filtre, mean-shift, morfoloji gibi yöntemlerin farklı bir yaklaşımla bir arada kullanılması sayesinde yol verisi vektörel olarak çıkartılacaktır. Doğruluk analizleri yapılarak, sonuçlar karşılaştırılacaktır. Elde edilecek verilere göre açık kaynak kodlu sayısal görüntü işleme yazılımı olan ImageJ uygulamasına, JAVA programlama dili ile eklenti yazılması planlanmaktadır. Bu eklenti geliştirilen yaklaşımdaki işlem adımlarını otomatik olarak gerçekleştirecektir.

PROJENİN ÖNEMİ: Kişisel yolcu taşıyan insansız hava araçlarından, kuantum bilgisayar sistemlerinin gelişimine, objelerin internetinin yaşanacağı, hız ve değişimin hiç bir zaman olmadığı kadar hızlı olacağı bir geleceğe doğru yol almaktayız. Ayrıca, Türkiye Uzay Ajansının kurulacağı ve Göktürk 1 uydusunun uzaya gönderildiği şu günlerde, uzaktan algılamanın önemi anlaşılacaktır.

Birçok farklı nedenle görüntülerden obje çıkarmak gerekmektedir. Bu konu, gündemde olan birçok popüler konunun arka planında yer almaktadır. Radikal değişim hedeflerinin bir parçasını oluşturmaktadır. Görüntüden obje çıkarma konusu hiç eskimemiş bir konu olup popülerliğini devam ettirmektedir. Hali hazırda mevcut olan CBS veri tabanlarının güncelleştirilmesi amacıyla yapılan çalışmalar da bulunmaktadır. Yol ağı veri tabanın güncelleştirildiği (Baltsavias, 2005) çalışmayı örnek olarak verebiliriz. Yarı-otomatik çalışmalarda mevcuttur (Niu, 2006, Hu, 2004, Miao, 2014).

Görüntüden obje çıkarma konusu doğası gereği zor bir konudur. Bunun en önemli nedeni raster verilerden obje çıkarmanın karmaşık olması, bozucu etkenler ve istenilen verinin her zaman için homojen bir yapıda olmamasını söyleyebiliriz. Uydu görüntüleri ve hava fotoğraflarından otomatik obje çıkarma çalışmaları 1970’lere kadar dayanmaktadır (Vandit, 2009). Otomatik yol çıkarma konusu literatürde geniş olarak işlenmiş ve etkin olarak çözüm bekleyen bir konudur. Otomatik obje çıkarma sayısal görüntü işleme yöntemleri ile mümkün olabilmektedir. Literatürde bu konuda bir hayli çalışma yayınlanmıştır. Mena tarafından 2006 yılında ve Wang tarafından 2016 yılında konuyla ilgili literatür araştırmaları yapılmıştır. Bu çalışmaya başlamadan önce de güncel çalışmalar incelenerek literatür araştırması yapılmıştır. Birçok tekniğin bir arada kullanıldığı gözlemlenmiştir. Yol verisinin çıkartılması amacıyla, hava fotoğrafı ve LİDAR verisine mean-shift uygulanması ile ilgili pek fazla makale yer almamaktadır. Bir çalışmada, adaptive mean-shift ile yol orta çizgilerinin LİDAR verisinden çıkartmasına çalışılmıştır (Hu, 2014).

Aslında yol çıkartmadan ziyade obje çıkartma olarak konuya bakmak gerekmektedir. Birçok çalışmada yollarla beraber başka diğer objelerde çıkartılmıştır. Şimdiye kadar bu konuda birçok çalışma yapılmış ve birçok yeni yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemler genelde amaca yönelik olmakta ve de birçok eski ve yeni yöntem bir arada kullanılmaktadır. Ayrıca zorluk dereceleri de ayrı ayrıdır. Otomatik yol çıkarma algoritmalarını Mena sınıflandırmıştır.(Mena, 2003).

Yol çıkarma konusunda, dinamik programlama (Grüen,1995) daha eski bir yöntem olup, Bulanık mantık (Sebari,2013) , ant operatör (Zarrinpanjeh, 2012)(Poullis,2014), ikinci derece istatistik yöntemi Ridge ile kullanan (Gautama, 2006) gibi güncel çalışmalar da mevcuttur. Morfolojiyi skeleton ile beraber çalışan (Amini,2002), yine diğer yöntemlerin yanında morfolojiden de destek alan (Mena, 2005), Nöral ağ ile morfolojiyi entegre eden (Xiaoying, 2007) yöntemler mevcuttur.

Yol çıkartma konusunda mean-shift yönteminin kullanıldığı çalışma fazla bulunmamaktadır. Mean-shift ilk olarak Fukunaga tarafından 1975 yılında ortaya atılmıştır.  Ayrıca burada yeni bir yaklaşım ele alınarak çalışmalar yapılacaktır. Gerek yol vektörlerinin elde edilmesi amacıyla gerekse de literatüre sağlayacağı katkı projenin önemini ortaya çıkartmaktadır.