Csf (cloth simulation filtering) algoritmasının zemin noktalarını filtrelemedeki performans analizi
Citation
Karasaka, L. & Keleş, S. H. (2020). CSF (Cloth simulation filtering) Algoritmasının Zemin Noktalarını Filtrelemedeki Performans Analizi . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi , 20 (2) , 267-275 . DOI: 10.35414/akufemubid.660828Abstract
Yeryüzüne ait sayısal modellerin üretilmesinde LiDAR teknolojisi geleneksel yöntemler ile
kıyaslandığında emek, zaman ve doğruluk açısından büyük avantajları ile ön plana çıkmaktadır. Düzensiz
bir nokta bulutu topluluğundan oluşan LiDAR verilerini işlemek oluşturacağımız sayısal modeller için
önemli bir süreçtir. Bu süreç içinde, ham LiDAR verilerinin filtrelenmesi önemli aşamalardandır. LiDAR
verilerini filtreleyerek zemin noktalarını belirleyen açık kaynak kodlu ve ticari yazılımlarda birçok farklı
filtreleme algoritmaları vardır. Yapılan çalışmalar incelediğinde her algoritmanın farklı arazi yüzeyleri
için güçlü ve zayıf yönleri öne çıkmaktadır. Her algoritma içeriğinde farklı parametreleri barındırır. Bu
çalışmada büyük çoğunluğunun sık ormanlık alanlardan ve dik yamaçlardan oluşan zorlu bir arazi yüzeyi
için açık kaynak kodlu bir yazılımda bulunan CSF (Cloth simulation filter) algoritmasının zemin
noktalarını filtrelemedeki performansı test edilmiştir. Farklı parametre değerleri ile yapılan filtrelemeler
sonucunda CSF algoritmasındaki grid çözünürlüğü parametresinin zemin noktası belirlemede önemli
olduğu, dik ve eğimli bir çalışma alanı için düşük değerlerle daha fazla zemin noktası belirlediği ortaya
çıkmıştır. Ayrıca filtreleme sonucu üretilen arazi modelleri incelendiğinde kaldırılamayan objeler için
manuel filtreleme gerekliliği sonucuna varılmıştır. In the production of digital models belonging to the earth, LiDAR technology stands out with its great
advantages in terms of labor, time and accuracy compared to traditional methods. Processing LiDAR
data consisting of an irregular point cloud is an important process for the numerical models we will
create. In this process, filtering of raw LiDAR data is an important step. In open source and commercial
softwares, there are many different filtering algorithms that determine ground points by filtering LiDAR
data. When the studies are examined, the strengths and weaknesses of each algorithm stand out for
different land surfaces. Each algorithm has different parameters in its content. In this study, the
performance of the CSF (Cloth simulation filter) algorithm, which is available in an open source software
that can be easily downloaded by the users for a challenging terrain surface consisting of dense forests
and steep slopes, was tested. As a result of filtering with different parameter values, it has been
revealed that the grid resolution parameter in the CSF algorithm is important in determining the ground
point and determines more ground points with low values for a steep and inclined working area. In
addition, when the field models produced as a result of filtering are examined, it is concluded that
manual filtering is required for the objects that cannot be removed.
Source
MakaleVolume
20Issue
2URI
https://doi.org/10.35414/akufemubid.660828https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1106978
https://hdl.handle.net/11630/9577
Collections
- Cilt 20 : Sayı 2 [20]