Ormancılıkta LiDAR, Taşınabilir LiDAR’dan DBH Değerleri Elde Etme

Most Read

Gerçek Zamanlı Corona Virüsü Haritası

Coğrafi bilgi sistemleri konusunda çalışmalar yapan ABD merkezli Johns Hopkins Üniversitesi tarafından yayınlanan gerçek zamanlı bir harita ile Çin'in Wuhan kentinde başlayan salgını an be an...

Dünya Dinler Haritası

Bir fotoğraf bin kelimeye bedeldir sözü gördüğünüz dünya haritası için en uygun tanımlama olabilir. Hem panoramik hem de ayrıntılı gösterimi olan bu infografik, dünya...

En Güncel 3D Uydu Haritası

Ayrıntılı bir veri kümesi sanal ortamda hayata geçirildiğinde, sonuçları hem kolay anlaşılır hemde bilgi yüklü olabiliyor. Bilgi haritaları üreticisi "ESRI"  bu kez de uydu...

LiDAR Nedir? Nasıl Çalışır?

"LiDAR" temel olarak ölçme işlemi için lazer veya ışık kullanan bir uzaktan algılama yöntemidir. Harita sektöründe, karmaşık cisimlerin veya bölgelerin ölçmesi imkansız yerlerin kurtarıcı...
Nursinem Handan ŞAHAN
2018 yılında Yıldız Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği bölümünü onur öğrencisi olarak tamamladı. Lisans eğitimi sırasında Erasmus+ programıyla Varşova Teknoloji Üniversitesinde öğrenim gördü. Halihazırda öğrenimine İstanbul Teknik Üniversitesi Coğrafi Bilgi Teknolojileri bölümünde devam etmekte.

Bir ağacın, göğsünüzün yüksekliğindeki çapına DBH (Diameter at Breast Height) denir. Bu yöntem, ağaç uzmanları/orman mühendisleri tarafından bir ağaç üzerinde yapılan en yaygın ağaç ölçümüdür. Tüm büyüme, hacim ve verim tabloları DBH’ye karşılık gelecek şekilde hesaplanır. GreenValley International, el tipi mobil LİDAR‘dan çıkarılan ölçümleriyle ağaç DBH çapı doğruluğunu araştırmasını tamamlayarak bu alanda LİDAR kullanımını bizlere detaylı bir biçimde anlattı.

LİDAR‘ın nasıl çalıştığını öğrenin!

Bu vaka çalışması için, Berkeley, California’da 8100 metrekarelik bir alan, çalışma alanı olarak seçildi. Bu konum, 20. yüzyılda California Üniversitesi peyzaj mimarları tarafından dikilen Tazmanya mavi sakızı (Tasmanian blue gum – Okaliptüs globulus) ve sahil sekoyası (Coast redwood – Sequoia sempervirens) ağaçlarını içeriyordu. Veri toplanmadan önce çalışma sahasının incelenmesi ve LİDAR operatörü tarafından alınacak seyahat yolunun planlanması yapıldı. Verilerin, orman kanopisinin en üst kısımlarındaki nesnelerden LiDAR ışınları içerdiğinden emin olmak için elde taşınır modda veri toplandı. Operatör iki döngüyü yaklaşık 10 dakikada tamamladı ve yaklaşık 330 metre yol aldı. Ekipman kurulum ve arıza süreleri toplam iş akışı uzunluğuna 5 dakika daha eklemiş oldu.

Toplanan 3D nokta bulutu verileri daha sonra, yüksek kaliteli bir gövde haritası ve her ağaca benzersiz bir sayı atanmış tek bir ağaç tanımlama sistemi (Tree ID – Ağaç Kimliği) oluşturmak için LiDAR360‘a aktarıldı. Her bir ağaç çapı, ilk olarak zemin seviyesinin 1.2 m ile 1.4 m arasında düşen bir nokta bulutu kesitinin çıkarılmasıyla belirlendi. Daha sonra bir ağacın gövde “DBH” değerini temsil eden noktaları bir daire biçiminde sığdırmak için tek tek ağaç noktalarını manuel olarak tanımlandı ve ardından TLS Orman Düzenleyicisini kullanıldı. Ve sonuç olarak toplamda, 87 ayrı ağaç çapı LiBackpack verileriyle elde edildi.

Sürecin görsel çıktıları, cm düzeyinde yatay ve dikey doğruluklarla haritalanmış münferit ağaç gövde konumlarının yüksek kaliteli 2D görseli olarak sunuldu. Her kırmızı daire ayrı bir ağaç gövdesini temsil edecek şekilde görselleştirildi ve benzersiz iki basamaklı bir Ağaç Kimlik numarası ile etiketlendi. Takılan her daireyi kesen yeşil çizgiler, her Ağaç Kimliğine atfedilen çap ölçümlerini temsil ederken yerleştirilmiş her daireyi ikiye bölen yeşil çizgiler her Ağaç Kimliğine atfedilen çap ölçümlerini temsil etti.

Yapılan DBH ölçümlerinin doğruluğunu değerlendirmek için, bir saha teknisyeni geleneksel bir DBH ölçümü kullanarak çalışma alanında bulunan tüm ağaçlarının yerinde gövde çapı ölçümlerini aldı. Çalışma sahasının envanterine dahil edilen tüm ağaçların türü de ölçümü yapan teknisyen tarafından belirlendi ve kaydedildi.

Saha verilerinden elde edilen DBH ölçümlerine karşılık gelen LiDAR360 DBH ölçümleri ve belirlenen bu iki değer arasındaki farklar karşılaştırıldı. Bu fark değerleri, her ağaç düzeyinde yerleştirilmiş veri kümesinde bulunan hatanın büyüklüğünü ve yönünü temsil eder. Saha verileri mevcut olan tüm ağaçlar tüm çalışma alanının istatistiksel analizine dahil edildiğinde, ortalama mutlak hatanın (The Mean Absolute Error – MAE) 3.45 cm olduğu belirlendi. Zemin seviyesine yakın ağaçlarda ölçülen LiDAR360 DBH değerleri, klasik ölçü DBH değerlerinden % 71 oranında daha düşük olma eğiliminde olduğu; ortalama farkın kare kökü (RMSE) 6.01 cm olarak ölçüldüğü görüldü.

Her daire ayrı bir gövdeyi temsil eder ve benzersiz bir iki basamaklı Ağaç Kimliği ile etiketlenir.
LiDAR360 DBH vs Sahada Ölçülen DBH dağılım grafiği

DBH değerlerinin doğruluğu, ilgili iki veri kümesi arasında var olan varyasyon katsayısını (R2) belirlemek için basit bir doğrusal regresyon çalıştırılarak da değerlendirildi. Bu, yürütülmesi gereken önemli bir testti, çünkü orman envanter verileri, bu ağaç düzeyindeki verilerde hiyerarşiktir ve saha zemini verilerini tahmin etmek için kullanılır; bu elde edilen değerler de meşcere ve orman seviyesi verilerini tahmin etmek için kullanılır. Tek ağaçların ölçümündeki bir hata, orman örtüsü ve hacminin art arda daha büyük ölçekli tahminlerinde hata haline gelir. Doğrusal regresyon analizi, tüm yapılmış alan ölçüm çiftleri için R2 değerinin 0.9774 olduğunu ortaya çıkardı.

LiDAR360’ın Orman Modülü kullanılarak LiBackpack verilerinden türetilen DBH ölçümlerinin bu analizi, yüksek bir doğruluk seviyesinin (RMSE ila 4.26 cm) elde edilebildiğini göstermiştir. Bu modül doğru bireysel ağaç metrikleri ve doğal kaynak yöneticileri ve orman toprak sahiplerinin büyük ilgisini çekecek hacim, maliyet ve kıymetlendirme değerlerinin güvenilir bir şekilde tahmin edilmesini sağlayarak kullanıcıların ihtiyaçlarını giderebileceğini kanıtlamıştır.

Hangi tür LİDAR‘a ihtiyacınız olduğunu “Kaç Çeşit LİDAR Olduğunu Biliyor musunuz?” makalemizle öğrenin!

LiBackpack

LiBackpack 50, kullanıcıların zengin 3D Nokta Bulutu verilerini hızlı ,verimli ve yüksek konum doğruluğuna sahip bir şekilde elde etmelerini sağlar.

LiDAR’ı SLAM (eş zamanlı yerelleştirme ve haritalama) teknolojisi ile entegre etmek, hem iç hem de dış mekan ortamlarında kesintisiz gerçek zamanlı SLAM kayıt ve tarama yeteneklerine olanak tanır. LiBackpack 50, ormancılık, harita üretimi, madencilik , stok sahası hacim ölçmeleri, mimarlık ve restorasyon çalışmalarında gibi bir dizi uygulamada çok yönlülük sunan hem Elde hem de Sırt Çantası modlarında kullanılabilir. Kullanıcı dostu arayüzü aracılığıyla herhangi bir cihaza gerçek zamanlı nokta bulutu veri akışı, kullanıcıların 3D ortamını hızlı bir şekilde anlamalarını sağlar. Tarama sırasında ve sonrasında, kullanıcılar ölçme rotasını, yoğunluğu ve zaman bilgilerini içeren verileri anında görüntüleyebilir.

Elya Teknoloji

ELYA, 20 yılı aşkın mühendislik ve yönetim tecrübesine sahip iki mühendis tarafından 2019 yılında kurulan, yılların birikimi üzerine kurulmuş genç ve dinamik bir firmadır. Elya Teknoloji şehirler için çoklu mod Ulaşım, Trafik Planlama projeleri, CBS uygulamaları ve projeleri, Manuel Traktör Dümenleme sistemleri ithalat ve satışı, yaşanabilir kentler için Akıllı Şehir çözümlerini , Sürdürülebilir Tarım uygulamalarına yönelik Hassas Tarım çözümleri, dünyamızın geleceği ve yaşamın sürdürülebilir kılınmasına yönelik Yenilenebilir Enerji projeleri geliştiriyor, ürünleri sunuyor.

LiBackpack 50 Hakkında daha fazla bilgi almak için GreenValley Türkiye Distribitörü ELYA Teknoloji ile iletişime geçebilirsiniz.

- Advertisement -

More articles

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here

- Advertisement -

Latest Articles

GIS4SmartGrid 2020

GIS4SmartGrid ile Yeni Nesil CBS'yi veri yönetimi stratejinizin merkezine yerleştirerek CBS kavramını şirketinize entegre edin CBS departmanları, çeşitli...

3D PluraView Monitör: Yeni 22″ Full HD Model

İki farklı ekran boyutu - Full-HD, 2.5K veya 4K çözünürlüklü 3D PluraView monitör ailesi şu anda piyasada bulunan 3D stereo monitörler arasında en...

Açık Verilerden Kopenhag 3D Şehir Modeli

Avrupa Birliği ülkeleri açık verinin potansiyel değerini gitgide daha fazla kabulleniyor ve buna göre hareket ediyor. Açık veri portalları, sağlam açık veri...

SiteVision özellikli Trimble R12i

Haritacılar için Artırılmış Gerçeklik Trimble R12i ve Trimble SiteVision ile gerçek dünyada görselleştirerek ölçüm verilerinize güvenin

ProVI ile BIM Tasarımı

BIM BIM, bir binanın tasarım, planlama, inşa ve yönetiminden yıkıma kadar tüm yaşam döngüsü boyunca inşaat endüstrisindeki proje...