Akademik Veri Yönetim Sistemi
19. Türkiye Harita Bilimsel Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye, 4 - 06 Ekim 2023, ss.1-2, (Özet Bildiri)
Coğrafi detayların yapay zeka tabanlı otomatik bölütlenmesi araştırmalarının ilk aşamalarında, araştırmacılar çoğunlukla uydu görüntülerini kullanmışlardır. Görüntülerin bilgisayarlar tarafından doğrudan sayı dizileri olarak kolayca anlaşılabilir yapıya dönüştürebilmesi ve günümüzde yaygın olarak kullanılan nokta bulutları gibi 3 boyutlu (3B) diğer veri türlerine göre daha küçük veri boyutuna sahip olmalarından dolayı, bu yaklaşım bir gereklilik olarak değerlendirilmekteydi. Çalışmalarda, yapay zeka yaklaşımları bu tür görüntüler kullanarak oldukça başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak görüntülerin tek başlarına kullanılmaları, sahip oldukların arka plan karmaşıkları ve obje engellemeleri gibi bazı sorunların çözümü için yetersiz kalabilmektedir. Yol bölütleme çalışmaları bu problemlerin karşılaşıldığı önemli çalışma alanlarından biridir ve en uygun çözüm önerisi uydu görüntülerinde olmayan ek bilgilerin çalışmalara dahil edilmesini ile çözülmeye çalışılmaktadır. Günümüzde, donanımsal açıdan daha büyük veri işleme kapasitesine sahip olan teknoloji, görüntüler ve üç boyutlu bilgilerle birlikte kullanılarak sorunlara optimal çözümler sunma imkânı sağlamaktadır. Bu gelişme, daha geniş bir veri setini işleyebilme ve daha karmaşık problemleri çözebilme yeteneğiyle beraber gelmektedir. Bu çalışmada, yol bölütleme çalışmalarında uydu görüntüleri ve hava LiDAR nokta bulutu birlikte kullanılmasının etkinliğini incelenmiştir. Bu kapsamda, kolerasyon, Rastgele Orman ve XGBoost sınıfları yöntemleri kullanılmıştır. Görüntüler ile LiDAR nokta bulutundan üretilen 3 boyutlu geometrik özelliklerin yol bölütlemesi için en uygun özellik kombinasyonlarının belirlenmesi için farklı denemeler gerçekleştirilmiştir. Her bir sınıflandırma yöntemi için elde edilen en başarılı kombinasyonlar yardımıyla yollar bölütlenmiştir. Elde edilen sonuçlar özelliklere bağlı olarak karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır.