Özet:
Bu çalışmada, İnsansız Hava Aracından (İHA) elde edilen 4 farklı yoğunluktaki (ham, düşük yoğunluklu, orta yoğunluklu ve yüksek yoğunluklu veri) nokta bulutu verileri 1 Boyutlu Progressive Morphological (PM1B), 2 Boyutlu Progressive Morphological (PM2B), Maksimum Lokal Eğim (MLS), Elevation Threshold with Expand Window (ETEW) ve Adaptive TIN (ATIN) filtreleme yöntemleri ile filtrelenmiştir. Çalışmada bu yöntemlerin performansları Tip I, Tip II, Toplam hata, Kappa İndeksi ve Ki-kare hata metriklerine göre değerlendirilmiştir. En yüksek doğruluk ile filtrelenen verinin MATLAB ortamında 16 farklı yöntem ile enterpolasyonu ile çalışma bölgesine ait Sayısal Arazi Modeli (SAM) üretilmiştir. SAM' ın üretilmesi amacıyla ortogonal (lineer, kuadratik, kübik) ve ortogonol olmayan (bi-lineer, bi-kuadratik, bi-kubik) polinomlarla entepolasyon, Shepard yöntemi, Radyal Tabanlı Fonksiyonlar (multikuadratik-dairesel dik koni, multikuadratik-dairesel paraboloid, multikuadratik-iki yapraklı dairesel hiperboloid, ters multikuadratik, gauss, kübik splayn, doğal kübik splayn, multilog) ile enterpolasyon ve Ordinary Kriging (OK) enterpolasyon yöntemleri kullanılmıştır. Üretilen SAM' ın düşey hassasiyeti arazide yapılan yersel ölçümlerle kontrol edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre İHA tabanlı nokta bulutu ile SAM üretiminin LİDAR (Light Detection and Ranging)' a alternatif olup olamayacağı irdelenmiştir.
