For the estimation of a dense disparity map from a rectified space-borne stereo image pair and generation of the most qualified digital surface model (DSM), new image matching algorithms are being developed. Our study has two main goals of the DSM quality validation of Worldview-4 (WV-4), which offers the highest ground sampling distance (GSD) (30 cm) of civilian optical space-borne missions together with Worldview-3 (WV-3), and performance comparison of semiglobal matching (SGM) and least squares matching (LSM), two of the most preferred image matching algorithms for space-borne data. In the Istanbul study area with a rough topographic structure, 1 m gridded DSMs were derived from geometrically corrected WV-4 stereo image pairs. The qualities were estimated by well-rounded visual and statistical approaches based on standard deviation and normalized median absolute deviation. In model-to-model comparisons, a very high-resolution airborne laser scanning (ALS) DSM was utilized as the reference model. The results demonstrated that the WV-4 DSM derived by SGM has the standard deviation of ±0.51 m (1.7 GSD) in height in open areas, whereas the LSM DSM has ±1.46 m. In addition, the visual quality of SGM is much better than LSM through building description potential.

The automatic extraction of information content from remotely sensed data is always challenging. We suggest a novel fusion approach to improve the extraction of this information from mono-satellite images. A Worldview-2 (WV-2) pan-sharpened image and a 1/5000-scaled topographic vector map (TOPO5000) were used as the sample data. Firstly, the buildings and roads were manually extracted from WV-2 to point out the maximum extractable information content. Subsequently, object-based automatic extractions were performed. After achieving two-dimensional results, a normalized digital surface model (nDSM) was generated from the underlying digital aerial photos of TOPO5000, and the automatic extraction was repeated by fusion with the nDSM to include individual object heights as an additional band for classification. The contribution was tested by precision, completeness and overall quality. Novel fusion technique increased the success of automatic extraction by 7% for the number of buildings and by 23% for the length of roads.

Orman envanterinde önemli bir parametre olan meşcere yükseklik bilgisi, az gelişmiş ya da Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde halen yaygın şekilde yersel tekniklerle tekil ağaç bilgisi edinme ve hata payı oldukça yüksek kestirimler ile bu bilgiyi genele yayma prensibi ile elde edilmektedir. Uzaktan algılama (UA) temelli modern ölçüm teknolojilerinin devinimi ile Amerika ve Avrupa ülkeleri başta olmak üzere gelişmiş ülkeler orman meşcere yükseklik belirleme çalışmalarında hata payı yüksek yersel yöntemleri tamamen oyun dışı bırakmışlardır. Bu çalışma, hava kaynaklı lazer tarama (ALS) yoğun nokta bulutları ile orman meşcere yükseklik haritası üretimi ve üretilen haritanın mutlak konum doğruluğu potansiyelinin ortaya koyulmasını amaçlamaktadır. Amaç doğrultusunda, Houston, ABD'de orman-dominant bir çalışma alanı seçilmiş, ALS verileri ile dijital yüzey ve arazi modelleri üretilmiş ve bu ürünler temelinde normalize dijital yüzey modeli tekniği kullanılarak üç boyutlu orman meşcere yükseklik haritası elde edilmiştir. Üretilen haritanın doğruluğu, aynı çalışma alanında yersel lazer tarama (TLS) tekniğinden elde edilen veriler ile üretilen orman meşcere yükseklik haritası kullanılarak model bazlı yaklaşımlarla değerlendirilmiştir. Değerlendirmelerde, standart sapma ve normalize medyan mutlak sapma uluslararası doğruluk metrikleri kullanılmıştır. Sonuçlar ışığında, ALS verileri ile üretilen meşcere yükseklik haritasının yatayda ±1 cm düşeyde ise ±40 cm dolayında mutlak konum doğruluğuna sahip olduğu tespit edilmiştir.