Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
473248		A hybrid building extraction algorithm based on multilevel segmentation and boundary simplification / Çoklu seviye segmentasyon ve sınır sadeleştirme tabanlı hibrit bir bina çıkarım algoritması Yazar:OYA YARKINOĞLU GÜCÜK Danışman: PROF. DR. HAFİZE ŞEBNEM DÜZGÜN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı Konu:Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2017 168 s.
Bina ayak izleri kentsel planlama, altyapı gelişimi, iklim çalışmaları ve afet yönetiminde önemli bir rol taşır. Binalarla ilgili kesin bilgi sahibi olmak, karmaşık kentsel özellikleri yorumlamak için birincil kaynak olarak hizmet verir ve ayrıca karar vericilere daha gerçekçi kent yönetimi yapabilmeleri için yardımcı olur. Bu tezde, bina ayak izlerinin çıkarılmasında kullanılan hibrit bir yaklaşım önerilmiştir. Öncelikle, LiDAR verisinden, çalışma alanının normalize Sayısal Yüzey Modeli (nDSM) oluşturulmuştur. Bina ayak izlerinin çıkarımı sırasında uygulanan metodolojide, farklı boyutlardaki olası bina alanlarını tespit etmek amacıyla nDSM verisi üzerine çoklu seviyede segmentasyon/bölümleme uygulanır. Birinci seviyede belirlenmiş bölgeler, nDSM'den çıkarılır ve kaçırılan bölgeler tekrar segmentasyon sürecine dahil edilir. Sonuç olarak kabul edilen bina ayak izi poligonları düzgün kenarlar elde etmek amacıyla sınır çıkarma ve çizgi basitleştirme adımlarına tabi tutulur. Ayrıca, önerilen yöntem sonuçları, e-Cognition yazılımının çoklu eşik bölütleme işlevselliği sonuçları ve Otsu algoritması sonuçları ile karşılaştırılır. Önerilen yöntemin bina çıkarım doğruluğu, piksel tabanlı metrikler dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Son olarak, seçilen 14 veri kümesi için, önerilen yöntemin bölütleme doğruluğu, 8 veri kümesi için daha iyi bir algılama hızı ve genel doğruluğa sahiptir. Bununla birlikte, 3 veri seti için doğruluk ölçüm sonuçları çok küçük farklar içerir. Kalan 3 veri kümesi için ise Otsu algoritması daha iyi sonuçlar vermektedir.
Building footprints have an important role in urban planning, infrastructure development, climate studies and disaster management. The precise knowledge of buildings serves as a primary source for interpreting complex urban characteristics and also helps decision makers with more realistic urban management. In this thesis, the building boundary extraction including a hybrid approach is proposed. Firstly, normalized Digital Surface Model (nDSM) of the study area is generated from aerial Light Detection and Ranging (LiDAR) data. During the extraction methodology, multi-leveled segmentation is applied over nDSM data to detect possible building areas of differing sizes. Segmented regions of the first level are removed from nDSM and proceed to segmentation process until no regions exist. Finally accepted building footprint polygons are subjected to boundary extraction and line simplification steps to obtain smooth edges. Furthermore, proposed method results are compared with the results of Otsu algorithm and multi-threshold segmentation functionality of eCognition software. The building extraction accuracy of the proposed method is evaluated by considering pixel-based metrics. Finally, for selected 14 datasets, the segmentation accuracy of the proposed method have better, detection rate and overall accuracy for 8 datasets. However, for 3 datasets accuracy measures of results are slightly different. For remaining 3 datasets Otsu algorithm gives better results.