3B konum verisi ölçme ve modellemede kullanılan en son teknik lazer tarama yöntemidir ve obje modelleme, tarihi eserlerin belgelenmesi, kentsel ve mimari planlama, deformasyon ölçmeleri gibi pek çok mühendislik uygulamasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak 3B modelleme uygulamalarında lazer tarama verilerinin yanında fotogrametrik bilgilere de ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle lazer tarayıcılara yüksek çözünürlüklü kamera takılmakta ve birlikte kullanılmaktadır. Tarama alanının konum bilgileri lazer tarayıcı ile ölçülürken doku bilgileri de fotoğraf ile kaydedilmektedir. Kameralar lazer tarayıcılara bütünleşik olabileceği gibi sonradan da takılabilir. Yersel lazer tarama verilerinin işlenmesinde en önemli adım aynı cisim için farklı noktalardan bindirmeli olarak yapılan ve her birisi tarayıcı alet merkezli yerel bir koordinat sisteminde olan nokta bulutlarının ortak bir koordinat sisteminde birleştirilmesidir. Bu çalışmada Ilris 3D lazer tarayıcısı üzerine Nikon D80 kamera takılmış ve lazer tarayıcı nokta bulutları bu kameradan alınan fotoğraflarla birleştirilmiştir. Ayrıca lazer tarayıcı noktaları kameradan alınan fotoğraf yardımıyla renklendirilmiştir. Bunun için öncelikle oluşturulan test alanı yardımıyla lazer tarayıcı koordinat sisteminde kamera konum parametreleri 0.27 piksel karesel ortalama hata ile hesaplanmıştır. Uygulama kısmında tarayıcı üzerindeki kameradan alınan fotoğraflarla nokta bulutları farklı tekniklerle birleştirilmiş ve sonuçları diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, fotoğraflarla nokta bulutlarının birleştirilmesi iteratif en yakın nokta ve 3B benzerlik dönüşümü yöntemlerine göre daha yüksek doğrulukla yapılabilmiştir.
The laser scanning is the latest technique to collect 3D spatial data and modeling for many applications such as 3D modeling of object or scene, documentation of cultural heritage, urban and architectural planning, deformation analysis and reverse engineering. However, 3D modeling with laser scanner is required photogrammetric data in addition to laser scanning data. Therefore digital camera is attached to laser scanner and it is used together. While the spatial data have been collected by laser scanner, texture data has been recorded by the digital camera from the object in this sensor combination. The camera has been integrated to laser scanner or it can be mounted later. Laser scanner point clouds are in a local coordinate system, which is instrumentally centered for each station. Therefore, first step in the process of laser scanner data is registration of overlapping point clouds into a common coordinate system. In this study, Nikon D80 camera was mounted on top of the Ilris 3D laser scanner, and point clouds were registered into a common coordinate system using the images which was recorded by the sensor combination camera. Moreover, laser scanner point clouds were colored by using the image. The exterior parameters between laser scanner and camera coordinate systems were estimated with root mean square error of 0.27 pixels on the test area. Point clouds were registered by the images by using different techniques and the results were compared with the other methods. As a result, more accurate point cloud registration results are obtained than the iterative closest point and 3D similarity methods.