. 2020; 26(2): 371-384 | DOI: 10.5505/pajes.2019.69649 | |||
Çok yüksek çözünürlüklü renkli İHA görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespitiMüslüm Altun, Mustafa TürkerHacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Geomatik Mühendisliği Bölümü, AnkaraKentsel alanlarda uzaktan algılama görüntülerinden bina, ağaç, araç, vb. coğrafi nesnelerin otomatik olarak tespiti oldukça gerekli ve önemlidir. Bu çalışmada, çok yüksek konumsal çözünürlüklü renkli (Kırmızı, Yeşil, Mavi) stereo insansız hava aracı (İHA) görüntülerinden kentsel alanlarda sabit araçların tespiti yapılmıştır. Kullanılan yaklaşımın ilk adımında stereo İHA görüntülerinden sayısal yüzey modeli (SYM) oluşturulmaktadır. Sonra, SYM verisinden sayısal arazi modeli (SAM) ve SYM kullanılarak İHA görüntülerinden ortofoto oluşturulmaktadır. Ardından, yalnız yer üstü nesneleri elde etmek için SYM ve SAM verilerinin farkı alınarak normalize edilmiş sayısal yüzey modeli (nSYM) hesaplanmaktadır. Daha sonra, elde edilen nSYM verisi ek bant olarak kullanılmak suretiyle ortofotonun çoklu çözünürlük segmentasyonu ve ardından nesne-tabanlı sınıflandırması yapılmaktadır. Yaklaşım, Hacettepe Üniversitesi, Beytepe Yerleşkesi’nde farklı özelliklere sahip iki alan üzerinde uygulanmıştır. Oluşturulan referans veriyle yapılan karşılaştırma neticesinde, araç tespiti doğruluğu birinci test alanı (Alan#1) için %78.53 ve ikinci test alanı (Alan#2) için %92.15 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımla sabit araçların çok yüksek konumsal çözünürlüklü İHA görüntülerinden tespitinin yüksek doğrulukla yapılabildiğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: İnsansız Hava Aracı (İHA), Ortofoto, Sayısal Yüzey Modeli (SYM), Sayısal Arazi Modeli (SAM), Segmentasyon, Sabit Araç TespitiVehicle detection in urban areas from very high resolution UAV color imagesMüslüm Altun, Mustafa TürkerDepartment Of Geomatics Engineering, Faculty Of Engineering, Hacettepe University, Ankara, TurkeyIt is very essential and important in urban areas for the automatic detection of geographical objects such as buildings, trees, and vehicles by using remotely sensed images. In this study, the stationary vehicles were detected from very high spatial resolution stereo color (Red, Green, Blue) unmanned aerial vehicles (UAV) images in urban areas. In the first step of the approach used, digital surface model (DSM) is generated from the stereo images. Then, digital terrain model (DTM) is generated from the DSM, and by using the DSM orthophotos are generated from IHA images. Next, the normalized digital surface model (nDSM) is calculated by taking the difference between the DSM and DTM to obtain only the ground objects. Müslüm Altun, Mustafa Türker. Vehicle detection in urban areas from very high resolution UAV color images. . 2020; 26(2): 371-384 Sorumlu Yazar: Müslüm Altun, Türkiye |
|