AEC Web Uygulamaları Serisi – 2

AEC firmaları, projeler yoluyla sonuçları müşterilere ulaştırır. Bu bağlamda projeler ile ilgili ilerleyişi takip edebilme, öncesi ve sonrası arasındaki farkı sunabilme, projenin sağlayacağı faydanın aktarılabilmesi gibi süreçler çok önemlidir.

Daha önceki AEC Web Uygulamaları Serisi – 1 yazımda oluşturduğum 2 adet örnek uygulamayı incelemiştik. Bu uygulamalar, 3D Gelişim Alanı – Halk Katılımı ve Bina Keşif Uygulamasıydı. Bu uygulamaların ikisinde de BIM verilerinin gösterimi ve bazı ek fonksiyonlar ile kullanıcıların bu veriler ile etkileşim içinde olabileceği senaryolar oluşturmuştuk. BIM içeriklerinin gösterimine ek olarak bu fonksiyonların uygulamalar içinde konumlandırılması kullanıcıların yanlızca BIM verilerini incelemesini değil bu uygulamalar ile etkileşim kurmalarını sağlamaktadır. Örneğin bir önceki blog yazımdaki 3D Gelişim Alanı – Halk Katılımı uygulamasını ele alalım. Yeni inşa edilecek bir alandaki değişikleri halka üç boyutlu olarak sunmak, kullanıcı açısından bakıldığında yetersizdir. Fakat yeni inşa edilecek alanla ilgili değişiklikleri sunmanın yanı sıra bu değişikliklerin insanlar için uygun olup olmadığı ile ilgili bilgiyi de bir anket ile konum tabanlı olarak toplayabiliriz.

Bu blog yazısında da daha önce oluşturmuş olduğum iki adet örnek uygulamayı inceleyeceğiz. Bu uygulamalar inşaat ve proje yönetim süreçlerinde kullanılabilecek, tamamen örnek verilerden oluşturduğum uygulamalar.

*Uygulama geliştirme arayüzü olarak ArcGIS Experience Builder’ı kullandım. Buna ek olarak uygulamalara fonksiyon katmaları için ArcGIS Survey 123, ArcGIS Dashboards, ArcGIS Web AppBuilder gibi uygulamalar da kullanıldı.

Örnek Uygulamalar

İnşaat Yönetim Uygulaması

Bu uygulamayı bir senaryo üzerinde maddeler halinde inceleyelim. Örneğin mevcutta devam eden bir inşaat projesi bulunuyor ve yönetici bu proje üzerinde;

  • İnşaat genel ilerleme durumunu
  • Süreçlerle ilgili ilerleme durumunu, örneğin tüm binadaki kaba sıva henüz %60
  • Katlar ile ilgili ilerleme, hangi katta şuan hangi çalışma yapılıyor
  • Odalar ile ilgili ilerleme, hangi odada mevcutta kim ne iş yapıyor
  • Maliyet ile ilgili dökümler, ekipman için ne kadar harcanmış veya işçiler için ne kadar para harcanmış
  • Ekipmanlar ile ilgili güncellemeler, örneğin hangi iş makinası ne durumda

gibi süreçleri yönetici takip edebilsin.İlk olarak uygulamanın anasayfa görünümünü tasarlayalım. Anasayfa’da proje ile ilgili bilgiler, 3D model, katlar arasında geçiş yapılabilecek bir kat aracı, maliyet ile ilgili bilgiler, ilerleme ile ilgili bilgiler olsun.

İnşaat Yönetim Uygulaması Anasayfası

Anasayfa tasarımını tamamladıktan sonra iç kısımda bulunacak sayfaları tasarlayabiliriz. İnşaat yönetim uygulamasında iç kısımlarda oda bazında ilerlemenin görüntülenmesi ve hangi odada kimin çalıştığı gibi özellikleri konumlandırabiliriz.

İnşaat Yönetim Uygulaması Oda Bazında İlerleme ve Hangi Odada Kimin Çalıştığının Gösterimi

Odalar kısmında hangi odada hangi işlemin yapıldığını görüntüleyebilmekteyiz. Örneğin yukarıdaki görselde Laboratory 1 odasında duvarların örülmesi işlemi devam etmekte. Kaba sıva, ince sıva ve duvarların boyanması işlemlerinin henüz başlamadığını görüntüleyebilmekteyiz. Bu ekranda ek olarak kimin çalıştığını görüntüleyebileceğimiz bir açılır pencereyi de konumlandırabiliriz.

Hangi Odada Şuan Kimlerin Aktif Olarak Çalıştığının Gösterimi

Oda bazında çalışanların gösterimi, ilerleyişin takip edilmesi ve çalışanların şuanda ne işi yaptığının görüntülenmesi uygulamaya eklenebilecek önemli bir özelliktir. Uygulamanın yönetici tarafına isterlere göre çok fazla fonksiyon eklenebilir.

Sonraki aşamada ise asıl önemli nokta bu verilerin güncellenmesi, çünkü anasayfada bulunan maliyet dökümü, inşaat ile ilgili ilerleme, odalar ile ilgili bilgiler aslında bir veri tabanı üzerinden yönetilmektedir. Şimdi ise sahada bu güncellemeleri yapacak kişi için gerekli olan uygulamayı tasarlayalım. Bu uygulama birden fazla kişi için veri girişi yapılacak şekilde tasarlanabilir. Örneğin bir kişi odalarda kimlerin çalıştığını güncelleyebilmesi gerekirken diğer bir çalışan inşaat için gerekli olan kumun fişini ve fiyatını maliyet kısmına ekleyebilir. Veri tabanında yapılan güncellemeler kimin o veriyi oluşturduğunu ve güncellediğini de tuttuğu için karmaşıklığı da ortadan kaldıracaktır.

İnşaat Takip Uygulaması Veri Giriş Ekranı

Örneğin operatör sahadan oda ile ilgili duvarların örülmesi işlemini tamamlandıya çekerek kaba sıva çalışmasının başladığını açılır menüler ile veri tabanına girebilmektedir. İnşaat yönetim ekranında yönetici bu güncellemeyi direkt olarak  görüntüleyebilmektedir, çünkü tüm süreç aynı veri üzerinden ilerlemektedir. Aynı şekilde anasayfa da bulunan maliyet dökümü kısmında başka bir operatör alınan bir hizmeti veya materyali aynı bu ekran üzerinden girebilmektedir.

Çalışmaya ait video kaydı için buraya tıklayabilirsiniz.

Proje Takip Uygulaması

Bu örnek uygulamada devam eden bütün projeleri görüntüleyebilmek, projeden kimin sorumlu olduğu, kaç kişinin o projede çalıştığı, ilerlemeleri, maliyetleri inceleyebilmek için tasarlayalım. Bir önceki uygulamada olduğu gibi tasarım süreçlerinde kendi marka yüzümüzü yansıtabilir özgür bir tasarım gerçekleştirebiliriz.

Bu örnekte bir giriş sayfası tasarlayalım. Giriş sayfasında devam eden projelerin ve tamamlanan projelerin sayısını görebileceği şekilde tasarlayalım. Anasayfanın üst kısmına ise kullanıcının sayfalar arasında gezinme yapabileceği bir menü tasarımı yapalım.

Proje Takip Uygulaması Anasayfa

Bu web uygulamasının iç kısımdaki sayfalarında projeler ile ilgili detayların görebileceği şekilde tasarlayalım. Örneğin mevcutta devam eden projelerin 3D olarak görüntüleyeceği için projeye ait 3D modeli projeye ait ilerlemeyi, maliyeti ve çalışanları anasayfaya ekleyelim.

Proje Takip Uygulaması / Devam Eden Projeler

ArcGIS Online ve ArcGIS Enterprise ortamlarında Revit modellerini üç boyutlu olarak paylaşarak bu uygulamaları sizler de oluşturabilirsiniz. Bu blog serisinde BIM-GIS entegrasyonunu etkin bir şekilde kullanımı ile ilgili örnekleri kapsayan blog yazılarına yeni uygulamalar ile devam edeceğiz.

Esri Türkiye 2021

Yapı Katmanından (Building Layer) Yararlanarak BIM Verilerini Anlamlandırın

BIM verileri kullanılırken her kullanıcı farklı veri gereksinimlerine sahip olabiliyor. Müşteri, mühendis, mimar, genel yüklenici veya danışman BIM’den farklı verilere erişim isteyebilir.  Örneğin; genel yüklenicinin belirli katmanlara veya ögelere erişmesi gerekirken, BIM yöneticisi veya müşterisi gibi diğer kullanıcıların, verilerin kapsamlı bir görünümünü görmesi gerekir. Farklı tasarım disiplinleri genellikle modelin farklı parçalarını ayrı BIM modelleri olarak oluşturur. Bu, tek bir binanın birden fazla BIM modelinden oluşabileceği anlamına gelir.

Öncelikle aşağıda bazı önemli kavramlara değinilecektir:

Yapı katmanı (Building Layer)—BIM dosyası çalışma alanını veri kümelerine (Mimari, Yapısal, Borulama, Mekanik ve Elektrik dahil disiplinler) göre düzenleyen bileşik katmandır (composite layer). Her veri kümesi, BIM File Multipatch detay sınıfını temsil eden bir katmandan oluşur.

BIM File to Geodatabase – Bir veya daha fazla BIM dosyası çalışma alanının içeriğini bir coğrafi veritabanı detay veri kümesine aktarır.

Make Building Layer – Bir veri kümesinden, genellikle BIM dosyası çalışma alanından bileşik bir yapı katmanı oluşturur.

1.Senaryo: Kaynak olarak BIM dosyası çalışma alanı–Temel

Örnek bir çalışma senaryosu olarak; denetim ekibinden, güneş panelleri ile birlikte binanın mimari elemanlarını (mobilya hariç) ve yangın söndürücüler, çıkış işaretleri ve prizler gibi acil durum ve güvenlik unsurlarını binadan görmeleri gerektiğine dair bir talep alındığını varsayalım. Bu özel yapı katmanının nasıl oluşturulacağını inceleyelim. Gereksiz katmanları kaldırmak için öncelikle;

  • BIM dosyası çalışma alanını sahneye sürükleyin.
  • Katmanları seçerek Kaldır’a (Remove) tıklayın.

 

Genel model katmanının hızlı bir incelemesinden sonra, gereksinimlerin dışında kalan ek ögelere sahip olduğu fark ediliyor. Katman içindeki model seçilerek sağ tıklanır ve özelliklere (Properties) gidilir.  Yeni bir sorgu tanımına (New definition query) tıklanarak içerikle ilgili yapılması istenen tanım girilir. Bunun için SQL seçilerek ve FamilyType = ‘MicroFingerprintReaderFlush’ sorgusu yazılır. Bu sorguya göre katman filtrelenir.

Artık denetim ekibinin ihtiyaçlarına özel bir bina sahne katmanı paketi (Create Building Scene Package) oluşturulabilir. Ardından bu paket ArcGIS Enterpise veya ArcGIS Online aracılığıyla denetim ekibi ile paylaşılabilir.

Tasarım koordinasyonu ve inşaatın tek bir binayı birden fazla BIM modeli olarak temsil etmesi yaygın bir kullanımdır. Çoğu durumda, her BIM modeli, Yapısal, Mimari, Mekanik, Elektrik gibi farklı uzmanlık alanlarını, tasarım veya projenin bir alt kümesini temsil eder.

2. Senaryo: Kaynak detay veri kümesi – Gelişmiş

BIM yöneticisi, müşterinin ilerlemeyi görebilmesi için tüm binayı yayınlanabilen tek bir bina katmanı olarak göstermek istediğini düşünelim.

Bu isteri karşılamak için aşağıdaki şekilde bir iş akışı olacaktır:

BIM File To Geodatabase aracı açılır

  • Input BIM File Workspace: yapıyı oluşturan tüm dosyalar seçilir
  • Dataset: dosya sizin için anlamlı olan bir açıklamayla yeniden adlandırılır
  • Spatial Reference: .prj mimari modelden içe aktarılır

Artık çoklu BIM modelini birleştiren veri kümesi oluşturulduğuna göre, bir Bina katmanı (Building Layer) oluşturulabilir.

Make Building Layer aracı açılır.

  • Local Scene veya Global Scene açılır
  • Input Feature Dataset: oluşturulan veri kümesi eklenir

Böylece müşterinin istediği şekilde bir bina katmanı hazırlanmış olur.

 

Kaynaklar:

ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

Çok çeşitli sensörlerden ve kaynaklardan elde edilen görüntü verileri gün geçtikçe artmaya devam ediyor, bunları anlamlandırmak, sınıflandırmak, analiz etmek ya da bütün bu işlemleri otomatize etmek için Yapay Zeka’ya olan ihtiyaç ve talep de aynı hızda artıyor. Kuruluşunuzun da büyük boyutlarda ve hızlarda veri işlemeye hazır olabilmesi için Esri, yapay zeka işleriniz için ArcGIS Living Atlas of The World ile kullanımınıza hazır yapay zeka modellerini kullanıma sürdü. Bunlara bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

Coğrafi veri kümelerinize uygulayabileceğiniz yapay zeka yeteneklerden daha önceden bahsettiğimiz, ArcGIS’te bulunan bir çok derin öğrenme modeli hakkındaki bilgilere buradan ulaşabilirsiniz.

Esri’nin Yapay Zeka ekibi buradaki modellerine sürekli olarak yenilerini eklemeye devam ediyor.

Yeni Derin Öğrenme Modelleri kullanılarak otomatik olarak çıkarılmış bina taban sınırları.

 

Yeni çıkan Kullanıma hazır modellerle ise siz ve kurumlarınızın derin öğrenme iş akışlarınızı çok daha kolay ve ölçeklendirilebilir hale getiriyor. Bu kullanıma hazır modeller yani eğitime gerek duymayan modeller, Esri tarafından çok büyük veri kümelerinden önceden eğitilmiştir ve nokta bulutu verilerinizden ya da uydu görüntülerinden sayısallaştırma yoluyla çıkaracağınız detayları otomatikleştirme için kolayca kullanılabilirler. Dahası yapay zeka ve derin öğrenmenin gücüne erişebilmek için ArcGIS Online hesabınız olması yeterlidir.

Modelleri Kullanma

Bu modelleri kullanmak oldukça kolaydır. ArcGIS Pro’daki coğrafi işlem araçlarını kullanarak verilerinize uygulayabilirsiniz. Örneğin Detect Objects Using Deep Learning aracı için araca girdi olarak görüntüleri ve yukarıdaki bağlantıdan indirdiğiniz modeli göstermeniz yeterli. Derin öğrenme işlemleri daha önce hiç olmadığı kadar kolay bir hal aldı. Tabi iyi bir grafik işlemci biriminizin olması işleri hızlandırmak için iyi olabilir ama gerekli değildir, modelinizi CPU ile de çalıştırabilirsiniz. Ya da işleri daha hızlı bir hale getirmek için ArcGIS Enterprise ile Image Server kullanabilirsiniz.

Bina taban sınırlarını çıkartma işleminin yapıldığı örnek video’yu buradan izleyebilirsiniz.

Bu derin öğrenme modellerinden nasıl yararlanabilirsiniz?

Muhtemelen, ayak izlerini sayısallaştırmak veya arazi örtüsü haritaları oluşturmak gibi görüntülerden detayları manuel olarak çıkarmanın zaman alıcı olduğunu söylemeye gerek yoktur. Derin öğrenme, bu süreci otomatikleştirir ve bu çıktıları elde etmek için gereken manuel etkileşimi önemli ölçüde aza indirir. Bununla birlikte, kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek karmaşık olabilir, çok fazla veriye, kapsamlı bilgi işleme kaynağına ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığına dair bilgiye ihtiyaç duyar.

Kaliforniya’dan örnek bina taban sınırları.

 

Kullanıma hazır modellerle, detayları manuel olarak çıkarmak veya kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek için artık zaman ve enerji harcamanıza gerek kalmıyor. Bu modeller, çeşitli coğrafyalardan gelen çok büyük veri setleriyle eğitilmiştir. Siz kendi görüntülerinizle, bir düğmeye tıklayarak detayları kolayca çıkarabilir ve haritalama, görselleştirme ve analiz için CBS veri kümesi katmanlarınızı oluşturabilirsiniz.

Dubai’deki Palmiye Adalarından çıkarılmış örnek bina taban sınırları.

 

Kullanımınıza Hazır Yayınlanmış Birkaç Modeli Tanıyalım

ArcGIS Online’da sürekli olarak yenilerinin eklendiği derin öğrenme modelli mevcuttur. Bu modeller, ArcGIS Pro, Image Server veya ArcGIS for Python ile kullanabileceğiniz Derin Öğrenme Paketleri yani DLPK dosyaları şeklinde bulunmaktadır.

  1. Bina Taban İzini Çıkarma modeli, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini çıkarmak için kullanılır. Amerika Birleşik Devletleri verileriyle tasarlanmış ve eğitilmiş olsa da, dünyanın diğer bölgelerinde oldukça iyi performans gösteriyor.

    Bu model Dünya’nın farklı bölgelerindeki veri kümeleriyle de çalışmaktadır. İsveç’ten örnek sonuçlar.

     

    Bina taban izi katmanları, şehir bölge planlama, sigortacılık, vergilendirme, değişim tespiti ve altyapı planlaması gibi CBS işlerinde kullanılabilen verilerdir. Bazı sonuçlara ulaşabileceğiniz bir hikaye haritasına buradan erişebilir ve ArcGIS Pro’da nasıl uygulanabileceğine ilişkin bir videoya da buradan erişebilirsiniz.

  2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma modeli, Landsat 8 görüntüleri kullanılarak bir arazi örtüsü ürünü oluşturmak için kullanılır. Ortaya çıkan arazi örtüsü haritaları, kentsel planlama, kaynak yönetimi, değişim tespiti ve tarım için kullanılabilir.

    Landsat 8 görüntülerinden sınıflandırılmış arazi örtüsü haritası.

     

    Bu jenerik model, Landsat 8 verileri ile Amerikan Ulusal Arazi Örtüsü Veritabanı (NLCD) 2016 üzerinde eğitilmiştir. Arazi örtüsü sınıflandırması karmaşık bir uygulamadır ve geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zordur. Derin öğrenme modelleri, bu karmaşık semantikleri öğrenme ve çok iyi sonuçlar verme konusunda yüksek kapasiteye sahiptir.

  3. Ağaç Nokta Sınıflandırma modeli, nokta bulutu veri kümelerinde ağaçları temsil eden noktaları sınıflandırmak için kullanılabilir.

    Ağaç nokta sınıflandırmalarıyla yapılmış 3 Boyutlu bir sahne.

     

    Ağaçlara ait noktalarının sınıflandırılması, yüksek kaliteli 3B altlık haritaları, kentsel planlama ve ormancılık iş akışları oluşturmak için faydalı olabilir. Bu derin öğrenme modeli 3B Altlık Harita Çözümü‘nde lidar verilerinden ağaçları sınıflandırmak ve ayıklamak için geliştirilmiştir.

Sonraki Adım

ArcGIS’te derin öğrenme modellerini kullanmak için buradaki ayrıntılı talimatları okuyarak, ArcGIS Living Atlas’taki derin öğrenme modellerini kendiniz deneyin.

Kaynaklar:

Living Atlas of the World | ArcGIS
Introducing ready-to-use geospatial deep learning models (esri.com)
Building Footprint Extraction (arcgis.com)
How-to: Extracting Building Footprints using Esri’s Deep Learning Model – YouTube

Esri Türkiye, Aralık 2020

CityGML Verilerinin I3S Katmanlarına Dönüştürülmesi

CityGML –> I3S

CityGML veri formatı, bir şehir ile ilgili mekansal verileri XML tabanlı bir formatta depolamak ve paylaşmak için Open Geospatial Consortium (OGC) tarafından geliştirilmiş bir açık veri formatıdır. Esri, CityGML uzantılı 3B binaları OGC standartlarına uygun I3S (Indexed 3D Scene)  katmanlarına dönüştürülmesi kapsamında con terra ile bir dizi araç geliştirdi. Bu araçlar CityGML verilerini SLPK katmanlarına çevirerek kullanıcıların 3B içeriği web, mobil ve masaüstü iş akışlarında kullanılmasına ve yayınlanmasına olanak tanıdı. Daha önce I3S katmanlarının ne olduğu ve web cbs süreçlerine ne kolaylıklar sağladığı ile ilgili yazıma ulaşmak için linke tıklayabilirsiniz. Bu blog yazımda CityGML verilerinin  SLPK formatına dönüştürülmesi için gerekli adımları inceleyeceğiz. SLPK, I3S sahne katmanını besleyen veri kaynağıdır.

Dönüştürrmeye Başlamadan Önce

CityGML, arazi sınırları,şehir mobilyaları, bitkiler gibi bilgileri depolayabilmektedir. Ancak CityGML – SLPK dönüşüm işlemleri ilk olarak bina özelinde yapılmaktadır. Bir GDB içerisine yüklemek istediğiniz ek verilerimiz varsa Data Interoperability eklentisi ile kullanılabilen Quick Import aracıyla bu işlemleri yapabiliriz. CityGML, binaları 0’dan 4’e kadar bir rakam ile ifade edilen ve daha yüksek sayılar daha yüksek karmaşıklık ve ayrıntı düzeylerini temsil eden birden çok detay seviyesinde (LOD) depolanabilmektedir. Belirli bir ayrıntı düzeyini çıkarmayı seçebilir veya aracın, her bina için mevcut en yüksek ayrıntı düzeyini otomatik olarak seçmesini sağlayabiliriz.

Dönüştürmek istediğimiz GML uzantılı bina modelleri

FME Data inspector yazılımında görüntülediğimiz GML verilerini, buraya tıklayarak ulaşacağımız araç setini kullanarak dönüştürebilmekteyiz.

Dönüşüm

CtyGML – SLPK dönüşümlerinde kullanacağımız araç seti Data Interoperability eklentisini temel almaktadır. ArcGIS Pro üzerinden erişebildiğimiz Data Interoperability eklentisi aslında Esri platformu ile çoğu uzantı arasında veri alışverişini kolaylaştıran bir eklentidir. Temelinde FME Workbench platformunu kullanmaktadır. Sağlanan araç setinde sadece ArcGIS Pro aracı olarak değil, FME Workbench üzerinden kullanıma göre özelleştirilebilmesi açısından .fmw uzantılı dosya da kullanıma açık bir şekilde paylaşılmaktadır.

Düzenlenebilen Workbench dosyası

Bu araç girdi GML dosyasını ve çıktı SLPK dosyalarının konumlarını ve diğer parametreleri belirledikten sonra FME Workbecnh üzerinde de çalıştırabilmektedir.

Araç setinde paylaşılan toolbox kullanılarak, direkt olarak ArcGIS Pro içerisinden bu dönüşüm işlemlerini yapabilmekteyiz. Insert -> Toolbox –> Add toolbox seçeneğini kullanarak aracı kullanabiliriz.

Dönüşüm aracının ArcGIS Pro üzerinde kurulumu,

 

İçeri aktarılan toolbox içerisinde bulunan “Convert Building From CityGML” aracı ile dönüşüm işlemlerini kolayca gerçekleştirebilmekteyiz. Kendi oluşturduğumuz FME Workbench dosyalarını da Spatial ETL tool şeklinde bir ArcGIS Pro aracına dönüştürebilmekteyiz

CityGML – SLPK aracının ArcGIS Pro da kullanılması

Artık elimizdeki CityGML verilerini direkt olarak SLPK formatına çevirebilmekteyiz. Bu sayede arada ek dönüşümlere gerek duymadan direkt olarak dönüşüm işlemlerini yapabilmekteyiz. Bu aşamadan sonra elimizde bulunan SLPK katmanı, ArcGIS Pro, ArcGIS Online veya ArcGIS enterprise üzerinde bir web sahnesinde ve ArcGIS Earth platformlarında görüntülenebilir hale gelmektedir. Ayrıca yerel veriyi kullanarak yapacağımız çalışmalarda da aynı şekilde kullanabilmekteyiz.

SLPK katmanının farklı platformlarda gösterimi

Esri Türkiye 2020

Drone2Map 2.2 ile Gelen Yenilikler

Bu konuda değinilecek başlıklar aşağıda olduğu gibidir.

  • Bölme yönetimi
  • Yer kontrol iyileştirmeleri
  • Görüntü bağlantılarının varsayılan rengini değiştirin
  • Kamera optimizasyon parametreleri
  • Görüntülerinizdeki hassas detayları koruyun
  • Gerçek zamanlı görüntü bilgisi
  • Topografyayı görselleştirin
  • Batch Project sonuçlarına hızlı erişim
  • Görüntü servislerine dayalı yükseklik kaynakları
  • GPS kaynağı ayarla
  • Kameranızı seçin
  • Daha hızlı işlem motoru

 

Bölme yönetimi

Proje çıktıları Manage bölmesinden yönetilerek projeniz için doğru olan ürünleri hızla seçmenize ve bu ürünlerin projenize nasıl dahil edileceğini kontrol etmenize olanak tanır. Bu bölmeyi aynı zamanda işleme seçeneklerine hızlıca erişmek için ve işlem adımlarını yönetmek, projelerinizin ilerleyişini izlemek için kullanabilirsiniz.

Manage bölmesi, ürün çıktılarına ve işleme seçeneklerine hızlı erişim sağlar.

Paylaşma seçenekleri, Manage bölmesine taşınarak işleri paylaşmanın ilerlemesini izlerken iş kuyruklarını daha akıcı şekilde yönetmenizi sağlar.

Sharing sekmesi, paylaşım işlemlerinin durumunu hızlı bir şekilde izlemenizi sağlar.

Sharing sekmesi, paylaşım işlemlerinin durumunu hızlı bir şekilde izlemenizi sağlar.

 

Yer kontrol iyileştirmeleri

Control Manager, Image Links düzenleyici ve harita arası üç yönlü senkronizasyon ile projenize yer kontrol eklemek daha hızlı ve daha kolay gerçekleştirilecektir. Birinde bir kontrol noktası seçmek, diğerinde kontrolü otomatik olarak etkinleştirir ve projenizdeki kontrol noktasını konumlandırmak ve yerleştirmek (locate and place control) için süreci düzene sokar.

Control Manager, Image Links Editor ve harita arasında üç yönlü senkronizasyon ile görüntü bağlantılarını daha hızlı bulun ve yerleştirin.

Control Manager, Image Links Editor ve harita arasında üç yönlü senkronizasyon ile görüntü bağlantılarını daha hızlı bulun ve yerleştirin.

 

Görüntü bağlantılarının varsayılan rengini değiştirin

Image Links Editor işaretçisini kendinize göre daha görünür hale getirebilirsiniz. Görüntülerinizde daha fazla görünürlük sağlamak için Image Links Editor işaretçisini özelleştirebilirsiniz.

Daha yüksek görünürlük için image links işaretçisinin rengini değiştirin.

Daha yüksek görünürlük için image links işaretçisinin rengini değiştirin.

 

Kamera optimizasyon parametreleri

Drone2Map’in dahili ve harici kamera parametrelerini nasıl optimize ettiği konusunda artık daha fazla kontrol sahibisiniz. Bu durum, üç boyutlu harita yüzeyinin altında veya üstünde çıktıları olan ve GCP olmayan üç boyutlu projelerde yardımcı olur.

Yeni işleme seçenekleri, dahili ve harici kamera parametrelerini optimize eder.

Yeni işleme seçenekleri, dahili ve harici kamera parametrelerini optimize eder.

 

Görüntülerinizdeki hassas detayları koruyun

Ortomosaik düzenleme araçlarının eklenmesiyle, artık hassas verileri ortomosaic’inizden, kuruluşunuzla paylaşmadan önce gizleyebilirsiniz (obscure sensitive data).

Hassas verileri ortomosaik düzenleme araçlarıyla koruyun.

Hassas verileri ortomosaik düzenleme araçlarıyla koruyun.

 

Gerçek zamanlı görüntü bilgisi

Image Information aracı, ek araçlar çalıştırmanıza gerek kalmadan proje çıktılarınızdan piksel değerlerini dinamik olarak görüntülemenizi sağlar.

Image Information aracıyla piksel değerlerini gerçek zamanlı olarak görselleştirin.

Image Information aracıyla piksel değerlerini gerçek zamanlı olarak görselleştirin.

 

Topografyayı görselleştirin

Dijital yüzey modeli ve dijital arazi modeli artık otomatik olarak gölgeli rölyef olarak oluşturulur, topografyayı vurgular ve dijital yükseklik modellerinizdeki ayrıntıları görsel olarak daha net hale getirir.

Varsayılan gölgeli rölyeflerle topografyayı görselleştirin.

Varsayılan gölgeli rölyeflerle topografyayı görselleştirin.

 

Batch Project sonuçlarına hızlı erişim

Batch Processing’den sonra, proje klasörleri otomatik olarak Catalog bölmesine eklenerek proje çıktılarına daha hızlı erişim sağlar.

Batch proje sonuçlarına hızlı erişim sağlanır.

Batch proje sonuçlarına hızlı erişim sağlanır.

 

Görüntü servislerine dayalı yükseklik kaynakları

Haritadan kontrol noktası eklerken veya görüntü rakımlarını ayarlarken yükseklik kaynağı olarak mevcut görüntü servislerinizi kullanın.

Yükseklik kaynaklarınızı görüntü hizmetlerine göre kullanın.

Yükseklik kaynaklarınızı görüntü servislerine göre kullanın.

 

GPS kaynağı ayarla

GPS verilerini içe aktarmanın yanı sıra, Set GPS Source aracı, hangi GPS etiketlerinin kullanıldığını görmenize ve doğruluk ve rakım referansı gibi temel özellikleri değiştirmenize olanak tanır.

GPS meta verilerinin daha fazla kontrolü sağlanır.

GPS meta verilerinin daha fazla kontrolü sağlanır.

 

Kameranızı seçin

Doğru kamera modelini seçmek, yüksek kaliteli çıktılar elde etmek için çok önemlidir. Şimdi Edit Camera aracında, önceden kaydedilmiş birden çok kamera arasından seçim yapabilirsiniz.

Kamera veritabanındaki birden çok standart kamera modeli arasından seçim yapın.

Kamera veritabanındaki birden çok standart kamera modeli arasından seçim yapın.

 

Daha hızlı işlem motoru

Drone2Map, daha hızlı bir işleme motoruyla yükseltildi. İlk işleme ve yoğun işleme adımları, daha hızlı sonuçlar elde etmek için iyileştirildi, bu da verilerinizin işlenmesi için daha az beklemek ve sonuçlarla çalışmak için daha fazla zaman anlamına gelir.

 

 

Uludağ Kayak Bölgesi 3D Haritası Oluşturma

Uludağ Kayak Bölgesi 3D Haritası Oluşturma

Esri’nin ArcGIS Javascript yeteneklerinin gösteriminde yapmış olduğu örnek çalışma baz alınarak, Uludağ kayak alanının 3D haritasını oluşturmayı öğreneceğiz bu yazımızda.

Not: Orijinal harita ve blog sayfasına linklerden ulaşabilirsiniz.

1.      Çalışma alanının belirlenmesi

Uygulama yapacağınız alanınıza ait “extent” değerlerini “config.js” içerisinde belirleyin.

2.      Verilerin oluşturulması

Harita üzerinde gösterimini yapmak istediğiniz bina, teleferik hatları, ağaçlar, v.b. oluşturup ArcGIs Server servis URL’lerini “main.js” içerisinde tanımlamalarını yapın.

3.      Görselliğin belirlenmesi

“renderers.js” içerisinde verilerinizin görselleştirilmesi için gerekli olan “render” nesnelerini isteğinize göre değiştirebilirsiniz.

Bina verilerinin gösterimi, katman içerisinde bulunan ‘Type’ adındaki sütun verilerine göre farklılık göstermektedir. Örneğin restoran sembolü sadece ‘Type’ değeri ‘Restaurant’ olduğunda farklı şekilde gösterimi yapılmaktadır.

Restoran sembolü ise ‘restaurantSymbol’ adlı değişkende belirtilen değerlerdir.

4.      Animasyon desteği

Uygulamaya eklenen animasyon özelliği sayesinde 3D bir objenin sizin belirleyeceğiniz kural doğrultusunda x ve y değerleri hesaplanarak animasyon özelliği katılmış.

‘main.js’ içerisinde bulunana ‘positionAnimation’ ve ‘headingAnimation’ değişkenlerini hesaplayan fonksiyonlarında değişiklik yaparak, kendi konum hesaplama fonksiyonunuzu oluşturabilirsiniz.

5.      Efekt desteği

Bir başka hoş bir yetenekte ekranda kar yağma efektinin bulunması. Bu özellik CSS kullanılarak gerçekleştirilmektedir. ‘style.css’ içerisinde ‘snow’, ‘i-large’, ‘i-medium’ ve ‘i-small’ etiketlerine bakabilirsiniz.

Bu çalışmada kullanılan bina konum verileri OpenStreetMap üzerinden alınmıştır, bunun dışındaki verilere ait konumlar varsayımsal olarak ifade edilmektedir, gerçek değillerdir.

Web uygulaması ArcGIS for JavaScript kullanılarak oluşturulmuş, Esri’nin blog sayfasında belirtilen yönergeler izlenmiştir. Kullanılan 3D modeller “Google Poly” üzerinden edinilmiştir ve tüm hakları ilgili üretenlere aittir. Modeller 12345.

Özel çözümler ve profesyonel destek için Esri Türkiye Profesyonel Hizmet birimi ile iletişim kurabilirsiniz.

Esri Türkiye 2020