Search

Hava LiDAR (Light Detection and Ranging) taraması ile 3B uzayda bir nokta bulutu elde edilir. Hava LiDAR tarama, bir arazinin oldukça yoğun ve yüksek doğrulukta nokta bulutlarını kısa sürede sunma yeteneğine sahiptir. Bununla birlikte, nesneleri yüksek konumsal doğrulukta ölçme yeteneğine rağmen, arazideki ayrı ayrı nesnelerin otomatik olarak algılanması ve yorumlanması halen bir sorundur. Bu sorunların bir örneği olarak, hava LiDAR tarama tarafından üretilen nokta bulutlarının sınıflandırılmasıdır. Hava LiDAR tarama nokta bulutlarının sınıflandırılması, öncelikle noktaların nesne ya da çıplak zemin olarak etiketlenmesinden oluşur. Etiketli nesne noktaları daha sonra bina veya bitki örtüsü vb. sınıflar olarak da etiketlenir.Sınıflandırılması gereken nesnelerden biri olan köprüler, araç ve yaya üst geçitleri, insan ulaşım ağlarında önemli bir rol oynamıştır. Diğer taraftan köprü bilgilerinin LiDAR verilerinden otomatik ve hızlı bir şekilde çıkarılması CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) uygulamaları, SAM (Sayısal Arazi Modeli) ve akıllı ulaşım sistemleri oluşturmada büyük öneme sahiptir. Özellikle köprü ve üst geçit ana hattının çıkarılması çok önemli bir sorundur. Bu sorunu birçok bilim insanının araştırma konusu olarak ele aldığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada LiDAR sistemi temellerinden, LiDAR veri formatına, LiDAR veri analizini gerçekleştirmede kullanılan programlara ve günümüze kadar yapılmış olan LiDAR filtreleme algoritmaları ile ilgili araştırmalar açık bir şekilde anlatılmıştır. Bu tez çalışmasında, İstanbul ili Şişli ilçesinde seçilen iki alana ait ve Amerika Birleşik Devletleri Utah Eyaleti St. George Şehrinden tek alana ait 3B hava LiDAR nokta bulutu verilerinden otomatik köprü ve üstgeçit çıkarılması amaçlanmıştır. Bunun için ilk olarak, ticari yazılımlarla beraber iyileştirilerek kullanıcılara sunulan, yer ve yer üstü verileri ayrıştırmak için kullanılan ATIN (Adaptive Triangulated Irregular Network) algoritması kullanılarak yer filtrelemesi işlemi yapılmıştır. Yer filtrelemesi ile elde edilen çıplak zemin ilk nokta bulutundan elimine edilerek, kalan LiDAR noktaları üzerinden sınıflama yapılmış ve köprü nesnesi elde edilmiştir. Elde edilen köprü nokta bulutunun köprü dış sınırı LiDAR noktalarını kullanarak otomatik olarak çizilmiştir. Çizim ile oluşturulan köprü alanları doğruluk analizinin yapılması için referans köprü alanı ile karşılaştırılması yapılmıştır. Tez çalışmasında Global Mapper ve LAStools yazılımları ile nokta bulutu analizlerinin yapılması ve istatistik sonuçlarının çıkarılması sağlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Köprü, LiDAR, Nokta Bulutu, SAM, Ulaşım, Üst Geçit, Yaya Üst Geçit The product of the Airborne LIDAR (Light Detection and Ranging) scanning is a point cloud on the 3D platform. Airborne LIDAR Scanning is capable of delivering a high density and high accuracy point clouds in a relatively short time. However, despite the ability to measure objects with high positional accuracy, automatic detection and interpretation of individual objects in the landscapes is still a problem. As an example of these problems, the classification of point clouds produced by Airborne LIDAR Scan. The classification of Airborne LIDAR scanning point clouds consists primarily of labeling the points as objects or bare earth. The labeled object points are then also labeled as buildings or vegetation etc.Bridges, overpass and footbridges, one of the objects to be limited, have played an important role in human transport networks. Moreover, automatic and rapid extraction of bridge information from LIDAR data is of great importance in GIS (Geographical Information System) applications, DTM (Digital Terrain Model) and intelligent transportation systems. Especially, the determination of the bridge and footbridge outline is a very important problem. This is the focus of many scientists' research topics. In this study, the researches about the fundamentals of the LIDAR system to the LIDAR data format, the programs used to perform the LIDAR data analysis and LIDAR filtering algorithms which have been done to date are explained clearly. In this thesis, it is aimed to extract automatic bridge and footbridge from 3D airborne LIDAR point cloud data belonging to two areas selected from Şişli district of Istanbul and one areas from United States of Utah George City. For this purpose, firstly, The ground filtering process was carried out by using ATIN algorithm, which is differentiate ground and non-ground data and improved with commercial software and presented to users. Bare earth which was obtained by ground filtration was eliminated from the first point cloud, and classification was made using over the remaining LIDAR points and the bridge object was obtained. The bridge outer boundary of the obtained bridge point cloud was automatically plotted using LIDAR points. Bridge areas created by drawing are compared with reference bridge area for accuracy analysis. In this thesis, point cloud analysis and statistical results were obtained with Global Mapper and LAStools software.Keywords: Bridge, DTM, Footbridge, LIDAR, Overpass, Point Cloud, Transportation 79

Halen gelişmekte ülkeler sınıfında yer alan ülkemizde, talepler yeterince değerlendirilmediği ve sorunlar lokal olarak belirlendiği için, kalıcı çözümler getirilememektedir. Sorunları ortaya koymada ve çözüm yollarının bulunmasında bilimsel veriler ve metotlarla hareket edilmesi, parçacıl uygulamaların terk edilmesi, yapılacak projelerin ve alınacak önlemlerin atıl duruma düşmesini, zaman ve kaynak israfını önleyecektir. Son 10 yılda yaşamış olduğumuz ekonomik krizler, özel sektörle beraber kamu sektörünü de etkilemiş, yeterli kaynak bulunamaması bu kurumların ciddi tasarruf paketleri hazırlayıp, uygulamaya sokmalarına neden olmuştur. Bu durumun yansımaları da en çok kamu yatırımlarının azalması şeklinde kendini göstermektedir. Bu nedenle, eldeki kısıtlı kaynakların, en kritik sorunların çözümünü sağlayacak yatırımlarda kullanılması önem kazanmıştır. Verilen yanlış kararlar, başta o kentin ekonomisinde olmak üzere ciddi ekonomik kayıplara yol açmakta, ayrıca, kentin fiziksel mekanında da sorunlar yaratmaktadırlar. Dünyada, halen, trafik ve yaya güvenliği konusu kentlerin öncelikli sorunları arasında yer almaktadır. Yaşanabilir kentler yaratmak, kentsel sorunların çözümü için yapılacak çalışmaların etkili, kalıcı, sürdürülebilir olması ve bilimsel veriler ışığında kararlar alınmasıyla sağlanabilecektir. Bu çalışmada, yaya üstgeçit yer seçimi problemi için dışbükey (konveks) programlamanın kullanıldığı bir çözüm önerisi geliştirilmiştir. Trafik ve yaya sayımları, kötü kaza sayıları, ve yayaların karşıdan karşıya ortalama geçiş süreleri ile bu noktaların coğrafi koordinatları modelde kullanılan parametrelerdir. There are no permanent solutions for urban problems in developing countries like Turkey in virtue of not meeting demands sufficiently and defining the problems partially. Using scientific methods for defining problems and refusing the local applications will prevent the waste of time and money. Economic crises we face with in the recent decade, has negatively affected in the public sector just as in the private sector. Lacking of resource allocation was caused to apply seriously economizing measures by the governments. Reflection of this situation appears itself as a decline in the public investments. Therefore, using the limited resources to solve for critical problems becomes more important than usual. Wrong decisions and implementations bring about economic loss dramatically and some spatial problems in urban space. Especially, both transportation and infrastructural projects are very expensive and irreversible investments. The traffic congestion and pedestrian safety is still the important problem in all over the world. Designing livable cities can be achieved by using effective, sustainable and scientific methods for solutions of urban problems. In this thesis, we developed a solution for locating the pedestrian overpass using by convex programming. Traffic counts, number of bad accidents, crossing time data and geographical coordinates were used for eight intersections as parameters in this model. 82