Günümüzde, LiDAR sistemleri 3B yüksek konumsal doğruluğa ihtiyaç duyan problemlere  çözümler sunmaktadır. Ülkemizde 2018 yılında yürürlüğe giren BÜYÜK ÖLÇEKLİ HARİTA VE HARİTA BİLGİLERİ ÜRETİM YÖNETMELİĞİ (BÖHHBÜY) ile LiDAR sistemlerinin kullanımının önü açılmıştır.

Harita Mühendisliğinin yanısıra farklı disiplinler tarafından da LiDAR sistemleri yoğun olarak kullanılmaya başlanmıştır. Ancak, LiDAR sisteminin, uygun donanım seçimi ve uygulama amacının doğru tespit edilmesi oldukça önemlidir. LiDAR sistemlerinin sağladığı doğruluk kriterlerine erişmek için deneyimli personel yönetiminde veya eğitim almış kişilerce kullanılması gerekmektedir. Özellikle verilerin doğru toplanması ve ofis ortamında yazılımlarda doğru değerlendirilmesi oldukça önemlidir.

Harita Mühendisliği uhdesinde gerçekleştirilen harita yapımı çalışmaları için kullanılan LiDAR sistemlerinin, temel veri seti yoğun koordinat bilgisi (Nokta Bulutu)’dir. Nokta bulutlarının 2B haritalara dönüştürülmesinde ve farklı bilgilerin çıkarımında doğru LiDAR sistemlerinin ve yazılımlarının tercihi yapılmalıdır. Bu sayede konumsal hatalar minimize edilmekte ve yönetmelik standartları sağlanmaktadır.

Bu anlamda, Türkiye Temsilcisi olduğumuz GeoSLAM markasının LiDAR ürünleri ve şirket bünyesindeki donanımlar ile akademik çalışmalara sürekli destek sağlamaktayız. Bu kapsamda özellikle nokta bulutu verileri gibi yoğun verilerin otomatik sınıflandırılması, 2B kadastral çizimi ve harita üretimi gibi farklı ürünlerin elde edilmesinde gerekli değerlendirmelerin yapılması için yerli yazılımların geliştirilmesinin önemli olduğunun farkındayız ve bu konuda araştırma ve geliştirme çalışmalarını sürdürmekteyiz.

Bu vizyon çerçevesinde, GeoSLAM el-tipi LiDAR ile orman envanteri çalışmaları konusunda başarılı sonuçlar alınmaya başlanmıştır. Artvin Çoruh Üniversitesi Harita Mühendisliği ve Orman Fakültesi akademisyenlerine sunduğumuz imkanlarla, akademisyenler tarafından geliştirilen yazılımlar ve programlar sayesinde, orman envanterinin çıkarımında gelecek vadeden,  potansiyel yeni bir ölçme tekniğinin ortaya çıktığı açıkça görülmektedir.

Enerjisi ışık veya lazer olan LiDAR yöntemi yoğun koordinat (3B) verisini hızlı bir şekilde ölçen bir ölçme tekniğidir. Orman alanlarında kullanımı yaygın olan bu teknik, yoğun bir veri işleme adımına sahiptir. Bu işlemlerin en başında sınıflandırma gelir. Ağaç parametrelerinin kestiriminde ağaç gövdelerinin doğru tespiti önemli bir konudur. Bu çalışma, el-tipi mobil LiDAR (EML) ile ölçülmüş nokta bulutlarında ağaç gövde modelinin sınıflandırma ile çıkarımında kullanılan yöntemlerin performanslarını değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Tek ağaç bazında EML nokta bulutundan gövdenin tespit edilmesi için istatistiksel sınıflandırma tekniklerinden, lojistik regresyon, doğrusal ayrıştırma analizi, rastgele orman ve destek vektör makinesi kullanılmıştır. Sadece gövdeyi temsil eden noktalar diğer dal ve yapraklardan ayrılarak sınıflandırılmış, genel doğruluk oranına göre sınıflandırma doğruluğu en yüksek yöntem rastgele orman sınıflandırıcısı olduğu tespit edilmiştir. Veri işleme performansı açısından doğrusal ayrıştırma analizi diğer yöntemlere göre daha iyi performans sergilemiştir. Makalenin devamını aşağıdaki linkten indirebilirsiniz.