Cited by Rye Biomass Estimation Based on Multi-Temporal Series Uav Imagery

Urban Tree Carbon Storage Estimation Using Unmanned Aerial Vehicles Remote Sensing DOI

Hongwei Tian, Chiyu Xie,

Mingqiang Zhong

et al.

Urban forestry & urban greening, Journal Year: 2025, Volume and Issue: unknown, P. 128755 - 128755

Published: March 1, 2025

Language: Английский

Citations

Kentsel planlama ve çevresel izleme için fotogrametri tabanlı ağaç modelleme DOI

Abdurahman Yasin Yiğit, Ali̇ Ulvi̇

Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, Journal Year: 2025, Volume and Issue: 11(1), P. 60 - 71

Published: April 24, 2025

Giriş ve Amaçlar Ağaçların fiziksel özelliklerinin doğru detaylı bir şekilde belgelenmesi; karbon emilimi, çevresel analizler sürdürülebilir şehir planlaması açısından büyük önem taşımaktadır. Geleneksel ölçüm yöntemlerinin zaman alıcı maliyetli olması, mobil cihazlarla gerçekleştirilen dijital tekniklerin alternatif çözüm olarak değerlendirilmesine neden olmuştur. Bu çalışmanın amacı, düşük fotogrametri teknikleri kullanılarak tek ağacın üç boyutlu (3B) modelini üretmek bu model üzerinden metrik doğruluk analizleri gerçekleştirmektir. Yöntemler Çalışma, Mersin Üniversitesi kampüsünde konumlanan ağaç örneği üzerinde yürütülmüştür. Mobil cihaz ile toplam 95 adet fotoğraf çekilmiş; görüntüler Agisoft Metashape yazılımı Hareketten Yapı (Structure from Motion/SfM) algoritması temelinde işlenerek 3B üretilmiştir. Modelin ölçeklendirilmesi için total-station verileri kullanılmış; koordinat uzunluk ölçümleri karşılaştırmalı değerlendirilmiştir. Bulgular Doğruluk analizinde karesel ortalama hata (KOH) 0,022 m, ise 0,0667 m hesaplanmıştır. Ağaç yüksekliği 3,58 ölçülmüş manuel ölçümle yalnızca 6,71 cm fark tespit edilmiştir. Gövde çapı ölçümlerinde 8 mm düzeyindedir. Model, ince dallar gibi karmaşık alanlarda sınırlı başarı gösterse de gövde daha yalın yapılarda yüksek sağlamıştır. Sonuçlar Elde edilen sonuçlar, tabanlı modelleme yönteminin; maliyetli, erişilebilir oldukça hassas sunduğunu göstermektedir. yöntem, ormancılık envanteri, kentsel yeşil alan yönetimi izleme birçok alanda etkin kullanılabilir. tekniklerinin geleneksel yöntemlere güçlü ortaya koymaktadır.

Citations

Multi-Scale Remote Sensing for Sustainable Citrus Farming: Predicting Canopy Nitrogen Content Using UAV-Satellite Data Fusion DOI