Navigason haritalarında yol ağı verisinin güncellenmesi için uydu verilerinin kullanılabilirliğinin araştırılması

Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ

Navigason haritalarında yol ağı verisinin güncellenmesi için uydu verilerinin kullanılabilirliğinin araştırılması

Selin Yazıcı; Uğur Algancı, 2019

Özet: Günümüz teknolojisinde, insanlar daha önce bulunmadıkları bir yere ulaşmak veya ulaşmak istedikleri yer hakkında daha ayrıntılı bilgi almak amaçlı navigasyon sistemlerini sıkça kullanmaktadırlar. Son yıllarda neredeyse bütün insanların sürekli beraberlerinde bulundurdukları akıllı telefonlara entegre olan mobil navigasyon sistemleri ve her gün ulaşım için kullanılan araçlardaki araç navigasyon sistemleri insanlara en kolay şekilde navigasyon hizmeti sunan platformlar haline gelmiştir. Bu sistemlerin, kullanıcıları varmak istedikleri yere doğru bir şekilde yönlendirebilme ve bilgilendirebilmesi için sistemde kullanılan haritaya ait verilerin güncel ve güvenilir olması gerekmektedir. Navigasyon uygulamalarının günlük hayatta bu kadar sık kullanılması sonucu, bu yüksek lisans tez çalışmasının amacı, navigasyon haritalarının hızlı ve güvenilebilir bir biçimde güncellenmesi için uzaktan algılama yöntemlerinden yararlanarak uydu verisi tabanlı yaklaşımların kullanılabilirliğinin araştırılması olarak belirlenmiştir. Bu tez çalışması kapsamında, uzaktan algılama ile veri üretimi yöntemlerinden olan obje tabanlı ve piksel tabanlı sınıflandırma tekniklerinin, diğer veri üretim yöntemlerine göre daha az maliyetli ve hızlı olması, uydu görüntülerinin dijital ortamda kolay işlenebilir olması gibi olumlu yönlerinden dolayı navigasyon haritalarının yol verisinin güncelleme konusundaki kullanılabilirliği incelenmiştir. Tez çalışmasına konu çalışma bölgesi olarak, İstanbul Yeni Havalimanı çevresi seçilmiştir. Bu alan kapsamında gelişmekte ve değişmekte olan bölgelerin varlığı, havalimanlarının navigasyon uygulamaları kullanıcıları açısından en önemli noktalardan biri olması ve çalışma sonucunun yapması hedeflenen katkı bakımından önem arz etmektedir. Tez çalışmasında kullanılan yüksek çözünürlüklü Pléiades 1A orto uydu görüntüsünü, belirlenen teknikleri kullanarak işleyebilmek için ERDAS Imagine, eCognition, ArcMap ve FME gibi farklı yazılımlar kullanılmıştır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü; test çalışmaları için, TomTom navigasyon güncel yol vektör verisi ise; uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak uydu görüntülerinden elde edilmiş verilerin doğruluğunu ölçme amaçlı referens veri olarak kullanılmıştır. Çalışmanın amacına yönelik yaklaşımlarla ve yöntemlerle ilgili literatür araştırması sonucu tez çalışmasına başlanmıştır. Piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden kontrollü sınıflandırma işlemi olan En Büyük Benzerlik (Maximum Likelihood) sınıflandırma methodunun ERDAS Imagine yazılımı kullanılarak uygulanmasıyla tez çalışmasında bir sonraki adıma geçilmiştir. Uygulamanın doğruluk analizi, yine ERDAS Imagine yazılımı aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, sınıflandırma işlemlerinde sağladığı katkıları ile piksel tabanlı sınıflandırmaya iyi bir alternatif olan obje tabanlı sınıflandırma yöntemi, ikinci uygulama olarak gerçekleştirilmiştir. Obje tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin en sık tercih edilen yöntemi olan En Yakın Komşuluk (Nearest Neighbor – NN) sınıflandırma işlemi eCognition yazılımı kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırmanın sonuç ürünü için doğruluk analizi, piksel tabanlı sınıflandırma işleminde üretilen kontrol noktaları kullanılarak ERDAS Imagine yazılımı aracılığıyla yapılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda elde edilen sonuç verilerinin genelleştirilmesi ArcMap yazılımı aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. FME yazılımı ile sınıflandırma sonucu üretilen poligon verisi, merkez çizgi verisine dönüştürülmüş ve ArcMap programı yardımıyla elde edilen çizgi verisi ile TomTom navigasyon güncel yol vektör verisinde olmayan yollar için, kaç kilometre yol vektör verisi güncellemesinin yapılabileceği hesaplanmıştır. Sınıflandırma sonuçları karşılaştırıldığında, obje tabanlı sınıflandırma yönteminin piksel tabanlı sınnıflandırma yöntemine göre daha güvenilir ve sağlıklı veri ürettiği, piksel tabanlı sınıflandırma yönteminin bu çalışma için yeterli olmadığı, gerçekleştirilen uygulamaların sonuçları ile kanıtlanmıştır. Bir diğer sonuç olarak; obje tabanlı sınıflandırma sonuç verisi, referans olarak kullanılan TomTom navigasyon güncel yol vektör verisi ile karşılaştırıldığında, obje tabanlı sınıflandırma işlemleri ile navigasyon sistemlerinde eksik olan yol verilerinin güncellenebileceği kanısına varılmıştır.

Tez No: 572852

İlginizi Çekebilir

Vessel Detection From Very High-Resolution Satellite Images With Deep Learning Methods

İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ Vessel Detection From Very …

UHUZAM