LEE- Geomatik Mühendisliği-Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Sustainable Development Goal "none" ile LEE- Geomatik Mühendisliği-Doktora'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeA semi-automatic façade generation methodology of architectural heritage from laser point clouds: A case study on Architect Sinan(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Kıvılcım, Cemal Özgür ; Duran, Zahide ; 709850 ; Geomatik MühendisliğiTangible cultural assets from different periods and civilizations reinforce historical and cultural memories that are passed from generation to generation. However, due to natural events, lack of proper maintenance, or wars, the heritage structures can be damaged or destroyed over time. To preserve tangible cultural assets for the future, it is crucial to ensure that these buildings' maintenance, repair, and restoration are of high quality. Hence, the preliminary phase in any architectural heritage project is to obtain metric measurements and documentation of the building and its individual elements. In this direction, the acquired data and derived models are used for various purposes in the fields of engineering and architectural applications, digital modeling and reconstructions, virtual or augmented reality applications. However, conventional measurement techniques require tremendous resources and lengthy project completion time for architectural surveys and 3D model production. With technological advances, laser scanning systems became a preferred technology as a geospatial data acquisition technique in the heritage documentation process. Without any doubt, these systems provide many advantages over conventional measurement techniques since the data acquisition is carried out effectively and in a relatively short time. On the other hand, obtaining final products from point clouds is generally time-consuming and requires data manipulation expertise. To achieve this, the operator, who has the knowledge about the structure, must interpret the point cloud, select the key points representing the underlying geometry and perform the vectorizing process over these points. In addition, point data contains systematic and random errors. The noisy point cloud data and ambiguities make this process tedious and prone to human error. The purpose of this thesis is to reduce the user's manual work cycle burden in obtaining 3D models and products from point cloud data: A semi-automatic user-guided methodology with few interventions is developed to easily interpret the geometry of architectural elements and establish fundamental semantic relationships from complex, noisy point clouds. First, the conventional workflow and methodologies in cultural heritage documentation were researched, and the bottlenecks of the current workflow were examined. Then, existing methodologies used in point cloud-based 3D digital building reconstruction were assessed. From this, semi-automatic methods are evaluated for a more suitable approach to 3D digital reconstruction of cultural heritage assets, which are more complex than modern buildings. Recently, Building Information Modeling (BIM) process applications have gained momentum. BIM systems make many contributions to project management, from the design to the operation of new modern buildings. Research on the applications for existing buildings in BIM has increased. Particularly, such applications and research in cultural heritage are gathered under the term of Heritage/Historic-Building Information Modeling (HBIM). In HBIM, dedicated architectural style libraries are generated, and geometric models are produced by associating the geometries of architectural elements with point clouds. Such applications generally come for Western architectural elements, in which construction techniques and geometrical relations of architectural rules and orders have been documented with sketches and drawings for centuries. Detailed descriptions and fine sketches pertaining to the rules and style studies of Ottoman architecture are limited. Having been the capital of many civilizations, historic Istanbul is crowned with the many mosques of Architect Sinan, dating from the 16th century, the golden era of the Ottoman Empire. For his innovative structures, Architect Sinan is considered an architectural and engineering genius. Unfortunately, Sinan did not leave enough written or visual documentation of his works, and although many aspects of Sinan's works have been researched, few have worked on the geometry of the facade elements. Previous architectural research examines the ratios and compares the general architectural elements of Sinan's works (comparing the dimensions and location of the elements). Building on this and our observations of Sinan's mosques, we designed an object-oriented library of parametric objects for selected architectural facade elements. In addition, some fundamental semantic relations of the prepared object library elements were introduced. A case study for procedural modeling was then carried out. In the next stage, we evaluated that an algorithmic approach can be used to obtain parametric architectural elements from noisy point cloud data. We benefited from the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm, which has a wide range of applications in computer vision and robotics. The algorithm is based on the purpose of obtaining the parameters of a given mathematical model; it is a non-deterministic method based on selecting the required number of random data from the data set to create the model and measuring the extent to which the hypothesis produced is compatible with the entire data set by evaluating the model. The basics of this method work with a certain number of iterations and return outputs of the most suitable model parameters, the dataset that makes up the model, and the incompatible data. In addition, model-specific criteria and rules based on architectural knowledge were added to the developed methodology to reduce the number of iterations. All algorithmic codes were produced in Python language. In addition, we used libraries such as NumPy and for arrays and mathematical operations. For visualization studies, the open graphics library (Open Graphics Library, OpenGL) was carried out using the Visualization Tool Kit (VTK) on the graphics application development interface. In addition, python modules of VTK C++ source libraries were compiled using CMake software and Microsoft Visual Studio. As the application area of the study, one of the most important mosques of Istanbul Şehzade Mosque, which is Mimar Sinan's first selatin complex, was chosen. Point cloud data acquired with a terrestrial laser scanner for the documentation studies of the mosque was obtained for this study. Different case areas were determined from the point cloud datasets. Windows on the Qibla direction façade and the domes from the roof covering of the mosque were used, respectively. While making this choice, we considered the variety of window elements and Sinan's use of the dome influenced. In the case applications, the point cloud selected from the window areas was segmented semi-automatically using proposed method recursively at different window levels from the inside to the outside. In the other case study, the algorithm performed the segmentation of the main dome. As a result of this segmentation, point groups that are not included in the model are evaluated once more time using the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm from Python's scikit-learn and presented to the user as a guiding output in the determination of architectural elements and deformations. Using the above-mentioned Sinan architectural dome typology relations with the main dome of the mosque, it was ensured that point clusters were formed in the modeling of other dome structures in the mosque. Finally, as an example, the parametric dome model was converted to Industry Foundation Class (IFC) format using open source CAD software. Integrity and accuracy comparisons were made using the outputs of the presented methodology and the CAD drawings produced by the restoration architects using the same data. The results were within acceptable limits for general-scale studies. Additionally, the presented method contributed to the interpretation of the data by saving time for expert users. In summary, a method has been developed for the semi-automatic extraction of architectural parametric models working directly on the 3D point cloud, specific to the Ottoman Classical Era Mosque, particularly Architect Sinan's works, using a data and model-oriented hybrid 3D building reconstruction approach.
-
ÖgeYapay açıklıklı radar interferometre teknikleri ile tuz gölü dinamiklerinin analizi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Bilgilioğlu, Burhan Baha ; Musaoğlu, Nebiye ; 723510 ; Geomatik MühendisliğiSulak alanların önemli bir parçası olan tuz gölleri, yer altı su kaynaklarıyla beslenmeleri ve iklime karşı çok hassas olduklarından dolayı diğer göllerden ayrılmaktadır. Estetik, kültürel, ekonomik, rekreasyonel, bilimsel ve ekolojik değerlere sahip olan tuz gölleri çevresel ve iklimsel değişimin en önemli göstergeleridir. Çok soğuk ve yüksek sıcaklık gibi çeşitli koşullar altında var olabilen tuz gölleri, Dünya üzerinde bulunan tüm göllerin toplam hacminin %44'üne ve alanının %23'üne denk gelmektedir. Dünya üzerindeki tüm kıtalarda bulunan tuz gölleri genellikle buharlaşmanın yağıştan fazla olduğu kurak yapıya sahip havzalarda bulunmaktadırlar. Tuz gölleri, yüksek tuz seviyelerini tolere etmelerini sağlayan fizyolojik ve biyokimyasal biyotaya sahiptirler ve iklimde meydana gelen küçük değişikliklere bile oldukça duyarlı ve hassastırlar. Tuz gölleri gibi yüksek mineral oranına sahip sistemler, omurgasız hayvanlar, balık ve su kuşları gibi canlılar için uygun bir yaşam alanıdır. Dünya üzerinde bulunan tuz göllerinin yaklaşık üçte biri yarı kurak (yılda 200-500 mm yağış) ve kurak (25-200 mm) bölgelerde bulunmaktadırlar. Bu alanlarda buharlaşma yüksektir ve genellikle yağış miktarını aşmaktadır. Çok dinamik bir yapıya sahip olan tuz gölleri düşük oranda yaşanan iklimsel değişimlerden yada insan kaynaklı temaslardan oldukça hızlı ve dramatik bir şekilde etkilenen tuz göllerinin kısa zaman dilimlerinde mevsimsel olarak izlenmesi gereken önemli sulak alanlardır. Uyduların taşıdıkları algılayıcılardaki gelişmeler, UA veri işleme aşamasında farklı metotların da gelişmesini tetiklemiş ve araştırmacıları farklı bilgi çıkarımlarına yönlendirerek sulak alanların izlenmesine yönelik yeni yöntemler ortaya çıkmıştır. Bunların en önemlilerinden biri, SAR algılayıcılarının genlik ve faz bilgisini kullanarak yeryüzünün hem yatay hem de düşeyde meydana gelmiş olan değişimlerin belirlenmesine olanak sağlayan InSAR metodudur. Tuz göllerinin suyunun içinde bulunan tuz içeriği nedeniyle gelişmiş InSAR teknikleri kullanılarak su seviyesi ve tuz hareketleri gibi hacim dinamiklerinin izlenmesi ve araştırılması için uygun çalışma alanlarıdır. Meteorolojik değişimlerin yanı sıra tuz gölleri içerisinde ve çevresinde bulunan insan yapımı yapılarda oluşabilecek deformasyonlar göle ve göl habitatlarına doğrudan zarar vereceğinden dolayı belirli periyotlarda gözlemlenmelidir. Bu amaçla tez çalışması kapsamında tuz gölleri hacim dinamiklerinin belirlenmesi için Türkiye'nin en büyük tuzlu gölü olan ve KKH'da bulunan Tuz Gölü belirlenmiştir. Türkiye'nin tuz ihtiyacının yarısından fazlası Tuz Gölü bölgesindeki tuzlalar ve ikincil tuz endüstrisi ile gerçekleştirilmektedir. Tuz Gölü, uluslararası kriterlere göre A sınıfına giren bir sulak alandır. Tuz Gölü Havzası 14.09.2000 tarih ve 2000/1381 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanan Bakanlar Kurulu Kararıyla Özel Çevre Koruma Bölgesi olarak tespit ve ilan edilmiştir.08.08.2002 tarih ve 2002/4512 sayılı Resmi Gazete'de yayınlanan Bakanlar Kurulu kararıyla Özel Çevre Koruma Bölgesi'nin sınırları 7414 km2 ye genişlemiştir. Türkiye'nin ikinci büyük gölü olan Tuz Gölü'nün tek benzeri Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunan Salar de Uyuni Gölü'dür. Tuz Gölü yüksek dağlarla çevrili ve kapalı bir havza özelliği taşıdığından denizlerin nemli ılıman havasının bölgeye girmesi mümkün olmamaktadır. Bu nedenle Tuz Gölü Havzası, yaz mevsimlerinin sıcak ve kurak, kış mevsimlerinin ise soğuk ve kar yağışının hakim olduğu karasal iklim özelliklerine sahiptir. Yağış alanı geniş olmasına rağmen gölü besleyen dereler küçüktür ve yazın birçoğu kuru durumdadır. Tuz Gölü'nün derinliği gölün neredeyse tamamında 40 cm'yi geçmemektedir. Bölge ayrıca Orta Anadolu'daki önemli aktif tektonik öğelerin başında gelen kuzeybatı-güneydoğu uzanımlı Tuz Gölü fay hattını içerisinde barındırmaktadır. Tuz Gölü ve çevresindeki değişimlerin belirlenmesi amacıyla SAR ve optik uydu görüntülerinin yanı sıra bölgeye ait meteorolojik veriler, arazi ölçmeleri (Spektroradyometre ölçmeleri, Elektronik nem ölçmeleri, Nivelman ölçmeleri ve Toprak numunesi alımı) ve Harita Genel Müdürlüğünden (HGM) elde edilen TUTGA (Türkiye Ulusal Temel GPS Ağı) noktalarından faydalanmıştır. Çalışma alanı olan Tuz Gölü ve çevresinde bulunan yapay alanlar PsInSAR tekniğiyle, göl ,çerisnde bulunan TGB ise SBAS tekniğiyle irdelenmiştir. Göl içi gibi sabit saçıcıların az olduğu alanlarda PSInSAR yöntemine göre daha iyi sonuç veren SBAS yöntemi ile TGB dinamikleri izlenmiştir. Bu amaçla öncelikle optik uydu verilerinde TGB'ler sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarının genel doğruluğu Şubat, Nisan, Ağustos ve Ekim görüntüleri için sırasıyla %88,7, %87,9, %86,2 ve %87,5 olarak hesaplanmıştır. Sonrasında TGB'lerin sınıf bazında hem mevsimsel geçişlere olan davranışları hem de InSAR uygulamalarında doğruluğunu direk etkileyen uyumluluk (coherence) değerlerinin davranışlarının irdelenmesi amaçlanmıştır. InSAR aşamasında 34 adet yükselen VV polarizasyona sahip Sentinel-1 (87 numaralı yörünge) SAR görüntüsü kullanılmıştır. SBAS aşamasında toplam 128 interferogram üretilmiş ve belirtilen dönemdeki tüm görüntülerden 100 metrenin altında dikey baz uzunluğuna ve 60 günün altında bir zamansal baz uzunluğuna sahip olanlar kullanılarak zaman serisi üretilmiştir. Sonuçların maksimum standart sapması 2,75 cm/yıl olmasına rağmen, ölçmelerin %60'ının standart sapmasının 1 cm/yıl'ın altında olması, ölçmelerin güvenilirliğini göstermektedir. Sınıflandırma sonuçları ile uyumluluk haritaları arasındaki uyumluluk incelendiğinde tuz ve kuru toprak sınıflarında yüksek uyumluluk olduğu görülmüştür. Bitki örtüsü ve nemli toprakta orta düzeyde uyumluluk değerleri gözlemlenirken tatlı su sınıfında beklenildiği üzere en düşük uyumluluk değerleri görülmüştür. Vejetasyon sınıfı ile nemli toprağa ait uyumluluk değerleri birbirlerine yakın değerlere sahiptir ve orta derecede uyumluluk göstermektedirler. Kuru toprak ve tuz sınıflarının yüksek uyumluluk değerleri gösterdiği, su sınıfının ise en düşük uyumluluk değerini gösterdiği görülmektedir. Ağustos ayında gölün neredeyse tamamen kuruduğu ve bu durumun Ekim ayına kadar sürdüğü gözlemlenmiştir. Ekim ayından sonra su ile dolmaya başlayan göl, şubat ayında maksimum doluluk seviyelerine ulaşmıştır. Bu aydan sonra göl, mart ayına kadar doğal sınırları içinde kalmış, ardından tekrar kurak bir döneme girmiştir. Dört farklı mevsimde arazi çalışmalarında yapılan nivelman ölçmeleri ile elde edilen su seviyesi bilgileri ile SBAS'tan elde edilen su seviyesi bilgileri karşılaştırılmıştır. Şubat, Nisan, Ağustos ve Ekim aylarında SBAS ile su seviyesinin belirlenmesi amacıyla yapılan doğruluk karşılaştırmalarından elde edilen standart sapma değerleri sırasıyla 0,67, 0,80, 0,84 ve 0,95 olarak hesaplanmıştır. Su seviyesinin belirlenmesi ve değişiminin SBAS ölçmeleri ile karşılaştırılıp incelenmesinden sonra tuzlalardaki SBAS bazlı yüzey değişimleri analiz edilmiştir.Tuz Gölü'nde bulunan 3 tuzla için hesaplanan tuz rekoltesi; Yavşan Tuzlası için 1.438 milyon ton, Kayacık Tuzlası için 1.838 milyon ton ve Kaldırım Tuzlası için 1,95 milyon ton olarak hesaplanmıştır. Göl dışında meydana gelen deformasyonların belirlenmesi için TUTGA noktaları ve PSInSAR yöntemiyle incelemeler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca PSInSAR sonuçlarının tutarlılığını belirlemek için elde edilen deformasyon bilgileri TUTGA noktalarından elde edilen mm hassasiyetindeki deformasyon bilgileri ile karşılaştırılmıştır. TUTGA sonuçları ile edilen sonuçlar, PSInSAR sonuçları ile yüksek pozitif korelasyon (r>0.95) ile uyumlu olduğu görülmüştür. Tuz göllerinde bulunan en önemli yapay alanların başında gelen tuzlaların setlerinde oluşan deformasyonlar incelendiğinde Kaldırım Tuzlasında yıllık 1 cm'lik bir çökme, Kayacık Tuzlasında yıllık 1.5 cm'lik bir çökme ve Yavşan Tuzlasında 0.5 cm'lik bir çökme gözlemlenmiştir. Ayrıca yapılan analizler göl sınırlarında her yıl ortalama 1-1.5 cm çökme meydana geldiğini göstermektedir. Bu çalışmada optik verilerin görsel yorumlamadaki üstünlüğü ile SAR verilerinin yeryüzü hareketlerinin belirlenmesindeki üstünlüğü entegre edilmiş ve göl değişiminin nedenleri daha iyi yorumlanabilir hale gelmiştir. Bu nedenle özellikle tuz gölleri gibi dinamik ve sabit yansıtıcıların bulunduğu göl alanlarında yapılacak olan çalışmalarda optik ve SAR görüntüleri kullanılarak yer değiştirme haritalarının sınıflandırılmış görüntüler ile birlikte yorumlanması daha kapsamlı sonuçlara ulaşmak için önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Tuz göllerinin hacim dinamiklerini gözlemlemek için bitki örtüsünün çok yoğun olmaması ve gölün sabit yansıtıcı objelere sahip olmaları koşullarıyla SBAS yönteminin kullanılabileceği görülmüştür. Tuz göllerinde, tuz içeriğinden dolayı su sınıfında dahi bilgi çıkarmanın mümkün olduğu ve SBAS yönteminin tuz göllerindeki su seviyesi ve tuz hareketleri gibi TGB'nin hacim dinamiklerini izlemek için uygun olduğu belirlenmiştir. Kullanıcılarına hem L bandında hem de S bandında veri sağlayacak olan NASA-ISRO Sentetik Açıklıklı Radar (NISAR) misyonun faaliyete girmesiyle ileride yapılacak olan TGB hacim dinamiklerinin ve su seviyesinin belirlenmesi çalışmalarına önemli katkı sağlayacağı düşünülmektedir.