1. BİLDİRİ / KONU BAŞLIĞI
BİLDİRİ YAZARLARI
PROF.DR.MUSTAFA KARAŞAHİN
PROF.DR.MEHMET SALTAN
YRD.DOÇ.DR.SEDAT ÇETİN

2. BILDIRI / KONU BAŞLıĞı
GİRİŞ
2.BÖLÜM
3.BÖLÜM
4.BÖLÜM
*ÇALIŞMA
AMACI
*ÇALIŞMA
*GÖRÜNTÜ
ELDE
EDİLMESİ
* SONUÇLAR
*KAPSAM
*KISABİLGİ
KAPSAMINDA
KULLANILAN
MATERYALLER
VE
ANALİZİ
VE
ÖNERİLER

3. ÇALIŞMANIN AMACI VE KAPSAMI
 Çalışma kapsamında, görüntü işleme tekniklerinin güvenilir ve etkin
bir ölçüm tekniği olarak sathi kaplamalarda meydana gelen çukur
bozulmaların tespiti için kullanılabilirliği araştırılmıştır.
 Bu amaçla, sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışma
kapsamında geliştirilen görüntü alma cihazıyla, en çok görülen
bozulma türlerinden biri olan çukur bozulmasına ait yüzey
görüntüleri elde edilmiş ve bir veri tabanı oluşturulmuştur.
 Matlab görüntü işleme araç kutusu kullanılarak çalışma kapsamında
geliştirilen kenar yakalama algoritması sayesinde çukur bozulmasına
ait görüntüler tespit edilmeye çalışılmıştır.

4. GİRİŞ
Sathi kaplamalar, ilk
yapım maliyetlerinin
düşük olması ve
uygulama kolaylığı
bakımından
ülkemizde en çok
kullanılan kaplama
türüdür.
SATHİ
KAPLAMA
46.462 KM
(%71.06)
ASFALT
BETONU
STABİLİZE
15.277 KM
(%1.64)
1.069 KM
(23.37)
TOPLAM YOL AĞI
UZUNLUĞU
65.382 KM
(%100)
TOPRAK
PARKE
666 KM
256 KM
(%1.02)
(0.4)
GEÇİT VERMEZ
1652 KM
(%2.51)
01.01.2013 K.G.M.VERİLERİNE GÖRE

5. Çukur bozulması, kaplama malzemesinin lokal olarak kaybolmasıyla, yol yüzeyinde
oluşan çanak şeklindeki bozulmalardır. Çukur bozulması sonucunda temel tabakası açığa
çıkar. Çukurlar sıklıkla suyla dolar. Çukur bozulması sökülmenin üst düzeydeki
göstergesidir (Ağar ve Umar, 1991; SHRP, 1993; Ilıcalı vd., 2001; Tunç, 2001; Huang,
2004; TNZ, 2005; Anonymous, 2009).

6. MATERYAL
Bu çalışmada Karayolları Genel Müdürlüğü bölge tasnifine göre 13.Bölgeye ait
Keçiborlu-Burdur (Kesim No: 650-11) ve Kalkan-Fethiye (400-05) sathi kaplama
bölünmüş yol güzergahlarından toplam 20 adet çukur bozulmasına ait görüntüler
alınmıştır. Ayrıca inceleme kesimlerine ait 2010 yılı Y.O.G.T değerleri ve bu kesimlerde
kullanılan bağlayıcı ve agrega çeşitleri aşağıda verilmiştir
GÜZERGAH
KeçiborluBurdur
Kalkan-Fethiye
YOGT
OTOMOBİL
HAFİF
TİCARİ TAŞIT
OTOBÜS
KAMYON
TIR
9052
6044
538
317
1421
732
3637
2801
353
22
386
75
KGM
Bölge No
Güzergah
Kesim
No
Kayaç Türü
Bağlayıcı
Türü
13
Keçiborlu-Burdur
650-11
KİREÇTAŞI
100/150 Pen.
13
Kalkan Fethiye
400-05
KİREÇTAŞI
100/150 Pen.

8. Görüntü, görme ve görünüm ile ilgili bir
kavramdır. Nesnelerin, yüzeylerine çarpan veya
içlerinden geçen ışınları yansıtmaları yoluyla
algılanmalarına görme; söz konusu nesnelerin
bu yoldan algılanabilen içeriğine görünüm;
görünümün herhangi bir biçimde sağlanmış
iki-boyutlu (2-B) çizgesi ise görüntü olarak
adlandırılır.
Görüntü,
üç-boyutlu
(3-B)
görünümün iki boyut üzerindeki haritası olarak
da tanımlanabilir.

9.  Yukarıda verilen tanımlamalar ışığında, bir nesnenin (x, y, z)
koordinatlarındaki bir noktasının herhangi bir (t) anındaki
görünümünü temsil eden matematiksel ifade en genel anlamda:
f (x, y, z, t, λ ) = i(x, y, z, t, λ )r(x, y, z, t, λ )
i(x, y, z, t, λ) → Aydınlatma (illumination) fonksiyonu olup, bir
nesnenin x, y, z uzaysal koordinatlarında herhangi bir noktasına
herhangi bir t anında gelen λ dalga boyuna sahip ışığı temsil eder.
r(x, y, z, t, λ) → Yansıtma (reflectance) fonksiyonunu temsil eder.
f(x, y, z, t, λ) → Görüntü fonksiyonu olup ışık yoğunluğu fonksiyonu
olarak da adlandırılır.

10.  Sonuçta, nesneye ilişkin x, y, z koordinatlarındaki bir noktanın
herhangi bir t anındaki görünümü aydınlatma ve yansıtma
fonksiyonu cinsinden ifade edilir. Nesneyi oluşturan birçok nokta
için bu düşünüldüğünde, noktalardan yansıyan ışıklar fotoğraf
makinesi gibi görüntüleme cihazları ile görüntüye dönüştürülür. Bu
durum, Şekilde örnek bir nesne için kabaca resmedilmiştir.

11. SATHİ KAPLAMA GÖRÜNTÜ ALMA CİHAZI
Gün ışığı, görüntü işlemede çevre aydınlatması için
genellikle uygun değildir. Çünkü ışığın renk ve
yoğunluğu günün saatine, yılın zamanına ve hava
durumuna göre değişiklik göstermektedir. Kontrolsüz
ışığın engellenemediği durumlarda görüntü işleme
sistemleri
olumsuz
yönde
etkilenmektedir
(Erhardt, 2000). Aydınlatmanın, bir ışık kaynağının
etkisinde olduğunu görüyoruz. Bu ışık kaynağı ya
yapay ya da doğal bir ışık kaynağı olabilir.

12. Görüntü elde etmek için doğal ışık kaynağı
olarak güneşi kullanmak isteğimizde iki
sorun karşımıza çıkmıştır. Bunlardan birincisi
zamanı ve dalga boyudur. Güneşten gelen
ışığın şiddeti herhangi bir zaman diliminde
farklılık gösterdiği için aynı noktadan farklı
zamanlarda alınan görüntünün işlenmesiyle
elde edilen değerlerin de farklı çıkacağı
düşünülmektedir. Diğer bir sorun ise gölge
olayıdır. Güneş ışığı agregalar üzerinde farklı
noktalarda gölgelerin oluşmasına neden
olmaktadır. Gölge ise görüntünün işlenmesi
esnasında yapay kenar gibi algılanmaktadır.
Dolayısıyla elde edilen sonuçların doğruluğu
tam olarak yansıtmadığı düşünülmektedir.
Şekilde bu durum açık bir şekilde
görülmektedir.

13. Oluşan bu olumsuz durumu ortadan kaldırmak için ahşaptan yapılmış kapalı bir sistem
tasarlanmıştır. Kapalı bir sistem olduğu için yapay bir ışık kaynağı kullanılmıştır. Yapay ışık kaynağı
olarak 70x2 w.’lık metal halideler kullanılmıştır. Işık kaynağına ve ahşap sistemin tasarımına yapılan
denemeler sonucunda karar verilmiştir ve sathi kaplama görüntü alma cihazı geliştirilmiştir.
Geliştirilen bu cihaz, incelenecek sathi kaplama yüzey görüntüleri için tüm faktörler (fotoğraf
makinesi, yükseklik, zoom, açı, ışık, çözünürlük) aynı olacak şekilde görüntülerin elde edilmesini
sağlar.

14. İNCELEME KESİMLERİNDEN
GÖRÜNTÜLERİN ELDE EDİLMESİ
Yüzey görüntüsü almak için izlenen yöntem
aşağıda verilmiştir:
 Ölçümler genellikle yolun sağ şeridinde
gerçekleştirilmiştir. Fakat bazı inceleme
kesimlerinde sol şeritten de görüntüler
alınmıştır.
 Öncelikle ölçüm yapılacak noktanın
yaklaşık 100 m gerisinden trafik işaretleri
yerleştirilmiştir.
Ayrıca
trafiği
yönlendirmek üzere bir görevli çalışmalar
esnasında hazır bulunmuştur. Eğer
ölçümler sol şeritte yapılacaksa, bölge
trafik ekiplerinden de destek alınmıştır .

16. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ÇUKUR BOZULMASI DERECESĠNĠN
TAYĠN EDĠLMESĠ ĠÇĠN YENĠ BĠR YAKLAġIM
Sathi kaplamalarda görülen çukur bozulması için bozulma şiddetinin
belirlenebilmesi için; ortalama boyut dağılımı tespiti için standart deney
yöntemi (ASTM E 112-10) ve kesişen hat yöntemi referans alınmış ve
aynı hesaplama prensipleri temel alınarak çukur bozulması için bozulma
şiddet tayini geliştirilmiştir.

17. Bu yöntem Şekil’de ayrıntılı olarak gösterilmiştir. İncelenecek yüzey için öncelikle
köşegenler çizilir. Sonra yatay ve düşey doğrultuda eşit aralıklarla mümkün
olduğunca fazla çizgiler çizilir. Her bir çizginin uzunluğu kaydedilir. Daha sonra
çizgilerle çukur bozulmasının sınırlarının kesiştiği yerlerin (mavi ile çizilen) ara
mesafe uzunlukları hesaplanır ve her bir çizgi için bulunan değerler kaydedilir.

18. Son olarak toplam çizgi uzunluğu, çukur bozulması sınır değerlerini kesen ara
mesafeye oranlanarak her bir çizgi için hesaplama yapılır. Bulunan değerlerin
ortalaması alınarak kapladığı hacim yüzde olarak hesaplanır (ASTM E 112-10;
Karabacak, 2007).Böylece çukur bozulması şiddeti yüzde olarak belirlenmiş olur.
Şekil’de örnek bir hesap verilmiştir.

19. ÇUKUR BOZULMASINA AİT
ŞİDDET SINIFI DEĞER ARALIĞI
• ÇalıĢma kapsamında ayrıca uzman görüĢlerinden de
faydalanılmak suretiyle çukur bozulması için bir Ģiddet
sınıf aralığı oluĢturulmuĢtur:
BOZULMA TÜRÜ
ŞİDDET SINIFI
DEĞER ARALIĞI
(%)
ÇUKUR
HAFİF
H<20
ORTA
20≤O<40
YÜKSEK
Y≥40

20. Sathi Kaplama Görüntü Alma
Cihazıyla yol yüzeyinden elde
edilen çukur bozulmasına ait
görüntüler, çalışma kapsamında
geliştirilen algoritma(yan tarafta
verilen)
kullanılarak
çukur
bozulmasıyla ilgili bilgiler elde
edilmiştir.

21. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 1
• Öncelikle çukur bozulmasının görüldüğü yüzeylere ait görüntü(F), bilgisayar ortamına aktarılır. Renkli
görüntü, gri ton görüntüye dönüştürülür. Çünkü gri ton görüntü işleme süresi ve hızı renkli görüntüye
göre çok kısadır. Dönüşüm esnasında herhangi bir bilgi kaybı olmamaktadır. Bu işlem sonucunda elde
edilen gri ton görüntü Şekilde gösterilmiştir.Ayrıca bu aşamada çukur bozulmasına ait histogram grafiği
elde edilmiş ve histogram temelli yaklaşım kullanılarak çukur bozulmasına ait
öznitelikler(mod,standart sapma,entropi,çarpıklık) hesaplanmıştır.

22. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 2
Bu aşamada öncelikle görüntü iyileştirme yöntemi uygulanır. Bunun
için görüntünün yoğunluk değerleri değiştirilerek nesnelerin daha
belirgin hale gelmesi sağlanır. Bu işlemden sonra elde edilen görüntü
‘double’ sınıfına çevrilir. Şekilde işlemler sonucunda elde edilen
görüntü gösterilmiştir.

23. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 3
Bu aşamada, görüntü üzerinde yumuşatma filtresi (‘average’)
kullanılmıştır. Böylece görüntü bulanık hale getirilmiştir. Buradaki
amaç, çukur bozulmasının oluştuğu sınırları daha belirgin hale
getirmektir. Bu sayede görüntü içerisindeki diğer nesneler belirginliğini
kaybetmektedir. Şekilde yumuşatma filtresi uygulandıktan sonra elde
edilen görüntü gösterilmiştir.

24. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 4
Bu adımda, filtreleme sonucunda elde edilen görüntü üzerinde ilk önce morfolojik aşınma
işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem için ‘disk’ şeklinde çapı 10 piksel olan yapısal eleman
kullanılmıştır.Disk şeklinde yapısal eleman kullanılmasının sebebi çukur bozulmasının görünüş
itibariyle disk’e benzemesidir. Daha sonra elde edilen görüntü üzerinde morfolojik kapama
işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem için aynı şekilde ‘disk’ şeklinde çap değeri 20 piksel olan
yapısal eleman kullanılmıştır.Buradaki amaç,görüntü içerisindeki arka planın(çukur
bozulmasının görülmediği diğer kısımları) etkisini azaltmaktır. Morfolojik işlemler sonucunda
elde edilen çıkış görüntüsü Şekilde gösterilmiştir.

25. SATHİ KAPLAMALI YOL YÜZEYLERİNDEKİ ÇUKUR
BOZULMALARININ TESPİTİ
ADIM 5
Bu son aşama, çukur kenarlarının belirlendiği aşamadır. Kenar
yakalama operatörü olarak ‘roberts’ kullanılmış ve bozulmanın
gerçekleştiği kısımların yani çukurun oluştuğu alanın sınırları
belirlenmiştir. Burada çukur bozulmasının haricinde görüntü içerisinde
bazı nesnelerin de kenar görüntüleri belirlenmiştir. Fakat bu kısımlar,
görüntü içerisinde çok az yer kaplamaktadır.

26. GÖRÜNTÜ İŞLEME YÖNTEMİYLE ELDE EDİLEN VERİLERİN
YAPAY SİNİR AĞLARIYLA SINIFLANDIRILMASI
İnsan beyni bilinen en karmaşık hesaplayıcıdır. Yapay sinir
ağları(YSA) teknolojisi, insanoğlunun doğayı araştırma ve taklit
etme çabalarından bir tanesidir. YSA, insan beyninin işleyişini
taklit ederek geliştirilen, beynin bir işlevi yerine getirme
yöntemini modellemek için tasarlanan, ağırlıklı bağlantılar
aracılığıyla birbirine bağlanan ve her biri kendi belleğine sahip
işlem elemanlarından oluşan paralel ve dağıtılmış bilgi işleme
yapılarıdır.YSA, biyolojik sinir ağlarını taklit eden bilgisayar
programları olarak da tanımlanabilir.

27. Yukarıda anlatılan görüntü iĢleme yönteminin ıĢığında sathi kaplamalı yüzeylerde
görülen çukur bozulmalarının sınıflandırılmasının yapılabilmesi için bir
sınıflandırma sistemi geliĢtirilmiĢtir. Sınıflandırma sisteminde her bir görüntüye ait
toplam 5 adet öznitelik değerleri elde edilmiĢtir. Bunun neticesinde elde edilen
öznitelik değerleri yapay sinir ağlarında giriĢ verisi olarak kullanılmıĢtır. ÇıkıĢ verisi
olarak daha önce anlatılan çukur bozulması için geliĢtirilen hesap yöntemi
kullanılarak tespit edilmiĢtir.

28. YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
İŞLEM SONUÇLARI
20 ADET ÇUKUR
BOZULMASINA AİT
GÖRÜNTÜ,
TEST EDİLEBİLMESİ İÇİN
YAPAY SİNİR AĞLARI
TARAFINDAN (YANDA
GÖRÜLEN) RASTGELE
DAĞITIM YÖNTEMİYLE
EĞİTİM, DOĞRULAMA
VE TEST İÇİN 3 FARKLI
SINIFA AYRILMIŞTIR.

29. YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
İŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA
KULLANILAN YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ İÇİN
20 ADET ÇUKUR
GÖRÜNTÜSÜNE AİT 5
ÖZNİTELİK DEĞERİ GİRİŞ
VERİSİ
OLARAK,ÇALIŞMA
KAPSAMINDA
GELİŞTİRİLEN ÇUKUR
BOZULMASI ŞİDDET
DEĞERİ DE ÇIKIŞ VERİSİ
OLARAK YAPAY SİNİR
AĞLARINA
TANITILMIŞTIR

30. YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
İŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA
KULLANILAN YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ İÇİN
OLUŞTURULMUŞ AĞ
YAPISI İÇİN (YANDA
GÖRÜLEN),
GİZLİ KATMAN OLARAK
10 KULLANILMIŞTIR.BU
DEĞER YAPILAN
DENEMELER
SONUCUNDA EN İYİ
SONUCU VEREN DEĞER
OLDUĞU İÇİN
SEÇİLMİŞTİR.

31. YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
İŞLEM SONUÇLARI
ÇALIŞMA KAPSAMINDA
KULLANILAN YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ
ÇALIŞTIRILMIŞ VE HER
BİR SINIF
İÇİN(TEST,VALIDATION, T
RAINING) ELDE EDİLEN
SONUÇLAR YANDA
VERİLMİŞTİR.

32. YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
İŞLEM SONUÇLARI
RESİM NO
HESAPLA
BULUNAN ŞİDDET
DEĞERİ
(%)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
TOPLAM ÖRNEK SAYISI
TOPLAM HATA
DOĞRULUK
55
55
60
60
15
15
20
20
40
40
10
10
25
25
25
25
50
50
15
15
YSA SONUCUNDA
BULUNAN ŞİDDET
DEĞERİ
(%)
HESAPLA
BULUNAN ŞİDDET
SINIFI
YSA SONUCUNDA
BULUNAN
ŞİDDET SINIFI
44
60
65
65
20
20
23
28
37
35
24
25
27
25
24
27
43
43
12
18
YÜKSEK
YÜKSEK
YÜKSEK
YÜKSEK
HAFIF
HAFIF
ORTA
ORTA
YÜKSEK
YÜKSEK
HAFIF
HAFIF
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
YÜKSEK
YÜKSEK
HAFIF
HAFIF
YÜKSEK
YÜKSEK
YÜKSEK
YÜKSEK
ORTA
HAFIF
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
ORTA
YÜKSEK
YÜKSEK
HAFIF
HAFIF
20
5
%75
YAPAY SĠNĠR
AĞI
SONUCUNDA 20
ADET ÇUKUR
BOZULMASINA
AĠT ELDE
EDĠLEN
DEĞERLER
YANDA TABLO
ġEKLĠNDE
VERĠLMĠġTĠR.
HAFİF
H<20
ORTA
20≤O<40
YÜKSEK
Y≥40

33. SONUÇLAR
VE ÖNERİLER
Sathi kaplamalı yol güzergahlarından çalışma kapsamında geliştirilen
görüntü alma cihazıyla çukur bozulmasının görüldüğü yüzeylerden
görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler Matlab görüntü işleme
araç kutusu kullanılarak çalışma kapsamında geliştirilen algoritma
sayesinde incelenmiştir ve yapay sinir ağları kullanılarak bir bozulma
sınıflandırılması yapılmıştır.

34. SONUÇLAR
VE ÖNERİLER
Bu amaçla, Her bir çukur bozulması için çalışma kapsamında geliştirilen
algoritma sayesinde 5 adet öznitelik değeri hesaplanmıştır. Daha sonra,
bu öznitelik değerleri yapay sinir ağlarına giriş verisi olarak, çalışma
kapsamında geliştirilen çukur bozulması şiddet sınıf hesabı yöntemiyle
elde edilen şiddet değerleri de çıkış verisi olarak yapay sinir ağlarına
verilmiştir.

35. SONUÇLAR
VE ÖNERİLER
Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, 20 adet çukur bozulmasına ait
görüntünün %75 doğruluk oranıyla şiddet sınıfının tespit edildiği
görülmüştür. Ayrıca incelenen 20 adet çukur görüntüsü %100 doğruluk
oranıyla sathi kaplamalı yol yüzeyinde tespit edilmiştir.

36. SONUÇLAR
VE ÖNERİLER
Çalışma kapsamında geliştirilen programın başarılı olabilmesi için, sathi kaplamalı yol
güzergahlarından yol hizmete açıldıktan hemen sonra yani herhangi bir bozulmanın görülmediği
uygun yüzeylerden, hazırlanan sathi kaplama görüntü alma cihazıyla görüntüler alınmalı ve
incelenen yol ile ilgili bir veri tabanı oluşturularak yol sürekli gözlemlenmelidir. Bu sayede
karayolu mühendislerine, üstyapı bakım ve onarım çalışmalarında karar verme sürecinin daha
etkili, hızlı ve güvenilir bir şekilde yapılmasına olanak sağlanacağı ve üstyapı bakım ve onarım
masraflarının minimum düzeye indirilebileceği ve ülke ekonomisine büyük katkılar
sağlanabileceği düşünülmektedir.

37. Bu çalışma 107G081 nolu Tubitak Projesi tarafından desteklenmiştir. Desteklerinden
dolayı Tübitak’a ve emeği geçenlere teşekkür ederiz.