Hierarchical and Spatial Structures for Interpreting Images of Man-made Scenes Using Graphical Models

The task of semantic scene interpretation is to label the regions of an image and their relations into meaningful classes. Such task is a key ingredient to many computer vision applications, including object recognition, 3D reconstruction and robotic perception. It is challenging partially due to the ambiguities inherent to the image data. The images of man-made scenes, e. g. the building facade images, exhibit strong contextual dependencies in the form of the spatial and hierarchical structures. Modelling these structures is central for such interpretation task. Graphical models provide a consistent framework for the statistical modelling. Bayesian networks and random fields are two popular types of the graphical models, which are frequently used for capturing such contextual information. The motivation for our work comes from the belief that we can find a generic formulation for scene interpretation that having both the benefits from random fields and Bayesian networks. It should have clear semantic interpretability. Therefore our key contribution is the development of a generic statistical graphical model for scene interpretation, which seamlessly integrates different types of the image features, and the spatial structural information and the hierarchical structural information defined over the multi-scale image segmentation. It unifies the ideas of existing approaches, e. g. conditional random field (CRF) and Bayesian network (BN), which has a clear statistical interpretation as the maximum a posteriori (MAP) estimate of a multi-class labelling problem. Given the graphical model structure, we derive the probability distribution of the model based on the factorization property implied in the model structure. The statistical model leads to an energy function that can be optimized approximately by either loopy belief propagation or graph cut based move making algorithm. The particular type of the features, the spatial structure, and the hierarchical structure however is not prescribed. In the experiments, we concentrate on terrestrial man-made scenes as a specifically difficult problem. We demonstrate the application of the proposed graphical model on the task of multi-class classification of building facade image regions. The framework for scene interpretation allows for significantly better classification results than the standard classical local classification approach on man-made scenes by incorporating the spatial and hierarchical structures. We investigate the performance of the algorithms on a public dataset to show the relative importance of the information from the spatial structure and the hierarchical structure. As a baseline for the region classification, we use an efficient randomized decision forest classifier. Two specific models are derived from the proposed graphical model, namely the hierarchical CRF and the hierarchical mixed graphical model. We show that these two models produce better classification results than both the baseline region classifier and the flat CRF.Hierarchische und räumliche Strukturen zur Interpretation von Bildern anthropogener Szenen unter Nutzung graphischer Modelle Ziel der semantischen Bildinterpretation ist es, Bildregionen und ihre gegenseitigen Beziehungen zu kennzeichnen und in sinnvolle Klassen einzuteilen. Dies ist eine der Hauptaufgabe in vielen Bereichen des maschinellen Sehens, wie zum Beispiel der Objekterkennung, 3D Rekonstruktion oder der Wahrnehmung von Robotern. Insbesondere Bilder anthropogener Szenen, wie z.B. Fassadenaufnahmen, sind durch starke räumliche und hierarchische Strukturen gekennzeichnet. Diese Strukturen zu modellieren ist zentrale Teil der Interpretation, für deren statistische Modellierung graphische Modelle ein geeignetes konsistentes Werkzeug darstellen. Bayes Netze und Zufallsfelder sind zwei bekannte und häufig genutzte Beispiele für graphische Modelle zur Erfassung kontextabhängiger Informationen. Die Motivation dieser Arbeit liegt in der überzeugung, dass wir eine generische Formulierung der Bildinterpretation mit klarer semantischer Bedeutung finden können, die die Vorteile von Bayes Netzen und Zufallsfeldern verbindet. Der Hauptbeitrag der vorliegenden Arbeit liegt daher in der Entwicklung eines generischen statistischen graphischen Modells zur Bildinterpretation, welches unterschiedlichste Typen von Bildmerkmalen und die räumlichen sowie hierarchischen Strukturinformationen über eine multiskalen Bildsegmentierung integriert. Das Modell vereinheitlicht die existierender Arbeiten zugrunde liegenden Ideen, wie bedingter Zufallsfelder (conditional random field (CRF)) und Bayesnetze (Bayesian network (BN)). Dieses Modell hat eine klare statistische Interpretation als Maximum a posteriori (MAP) Schätzer eines mehrklassen Zuordnungsproblems. Gegeben die Struktur des graphischen Modells und den dadurch definierten Faktorisierungseigenschaften leiten wir die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Modells ab. Dies führt zu einer Energiefunktion, die näherungsweise optimiert werden kann. Der jeweilige Typ der Bildmerkmale, die räumliche sowie hierarchische Struktur ist von dieser Formulierung unabhängig. Wir zeigen die Anwendung des vorgeschlagenen graphischen Modells anhand der mehrklassen Zuordnung von Bildregionen in Fassadenaufnahmen. Wir demonstrieren, dass das vorgeschlagene Verfahren zur Bildinterpretation, durch die Berücksichtigung räumlicher sowie hierarchischer Strukturen, signifikant bessere Klassifikationsergebnisse zeigt, als klassische lokale Klassifikationsverfahren. Die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Verfahrens wird anhand eines öffentlich verfügbarer Datensatzes evaluiert. Zur Klassifikation der Bildregionen nutzen wir ein Verfahren basierend auf einem effizienten Random Forest Klassifikator. Aus dem vorgeschlagenen allgemeinen graphischen Modell werden konkret zwei spezielle Modelle abgeleitet, ein hierarchisches bedingtes Zufallsfeld (hierarchical CRF) sowie ein hierarchisches gemischtes graphisches Modell. Wir zeigen, dass beide Modelle bessere Klassifikationsergebnisse erzeugen als die zugrunde liegenden lokalen Klassifikatoren oder die einfachen bedingten Zufallsfelder

Statistical relational learning of semantic models and grammar rules for 3D building reconstruction from 3D point clouds

Formal grammars are well suited for the estimation of models with an a-priori unknown number of parameters such as buildings and have proven their worth for 3D modeling and reconstruction of cities. However, the generation and design of corresponding grammar rules is a laborious task and relies on expert knowledge. This thesis presents novel approaches for the reduction of this effort using advanced machine learning methods resulting in automatically learned sophisticated grammar rules. Indeed, the learning of a wide range of sophisticated rules, that reflect the variety and complexity, is a challenging task. This is especially the case if a simultaneous machine learning of building structures and the underlying aggregation hierarchies as well as the building parameters and the constraints among them for a semantic interpretation is expected. Thus, in this thesis, an incremental approach is followed. It separates the structure learning from the parameter distribution learning of building parts. Moreover, the so far procedural approaches with formal grammars are mostly rather convenient for the generation of virtual city models than for the reconstruction of existing buildings. To this end, Inductive Logic Programming (ILP) techniques are transferred and applied for the first time in the field of 3D building modeling. This enables the automatic learning of declarative logic programs, which are equivalent to attribute grammars and separate the representation of buildings and their parts from the reconstruction task. A stepwise bottom-up learning, starting from the smallest atomic features of a building part together with the semantic, topological and geometric constraints, is a key to a successful learning of a whole building part. Only few examples are sufficient to learn from precise as well as noisy observations. The learning from uncertain data is realized using probability density functions, decision trees and uncertain projective geometry. This enables the handling and modeling of uncertain topology and geometric reasoning taking noise into consideration. The uncertainty of models itself is also considered. Therefore, a novel method is developed for the learning of Weighted Attribute Context-Free Grammar (WACFG). On the one hand, the structure learning of façades – context-free part of the Grammar – is performed based on annotated derivation trees using specific Support Vector Machines (SVMs). The latter are able to derive probabilistic models from structured data and to predict a most likely tree regarding to given observations. On the other hand, to the best of my knowledge, Statistical Relational Learning (SRL), especially Markov Logic Networks (MLNs), are applied for the first time in order to learn building part (shape and location) parameters as well as the constraints among these parts. The use of SRL enables to take profit from the elegant logical relational description and to benefit from the efficiency of statistical inference methods. In order to model latent prior knowledge and exploit the architectural regularities of buildings, a novel method is developed for the automatic identification of translational as well as axial symmetries. For symmetry identification a supervised machine learning approach is followed based on an SVM classifier. Building upon the classification results, algorithms are designed for the representation of symmetries using context-free grammars from authoritative building footprints. In all steps the machine learning is performed based on real- world data such as 3D point clouds and building footprints. The handling with uncertainty and occlusions is assured. The presented methods have been successfully applied on real data. The belonging classification and reconstruction results are shown.Statistisches relationales Lernen von semantischen Modellen und Grammatikregeln für 3D Gebäuderekonstruktion aus 3D Punktwolken Formale Grammatiken eignen sich sehr gut zur Schätzung von Modellen mit a-priori unbekannter Anzahl von Parametern und haben sich daher als guter Ansatz zur Rekonstruktion von Städten mittels 3D Stadtmodellen bewährt. Der Entwurf und die Erstellung der dazugehörigen Grammatikregeln benötigt jedoch Expertenwissen und ist mit großem Aufwand verbunden. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Verfahren entwickelt, die diesen Aufwand unter Zuhilfenahme von leistungsfähigen Techniken des maschinellen Lernens reduzieren und automatisches Lernen von Regeln ermöglichen. Das Lernen umfangreicher Grammatiken, die die Vielfalt und Komplexität der Gebäude und ihrer Bestandteile widerspiegeln, stellt eine herausfordernde Aufgabe dar. Dies ist insbesondere der Fall, wenn zur semantischen Interpretation sowohl das Lernen der Strukturen und Aggregationshierarchien als auch von Parametern der zu lernenden Objekte gleichzeitig statt finden soll. Aus diesem Grund wird hier ein inkrementeller Ansatz verfolgt, der das Lernen der Strukturen vom Lernen der Parameterverteilungen und Constraints zielführend voneinander trennt. Existierende prozedurale Ansätze mit formalen Grammatiken sind eher zur Generierung von synthetischen Stadtmodellen geeignet, aber nur bedingt zur Rekonstruktion existierender Gebäude nutzbar. Hierfür werden in dieser Schrift Techniken der Induktiven Logischen Programmierung (ILP) zum ersten Mal auf den Bereich der 3D Gebäudemodellierung übertragen. Dies führt zum Lernen deklarativer logischer Programme, die hinsichtlich ihrer Ausdrucksstärke mit attributierten Grammatiken gleichzusetzen sind und die Repräsentation der Gebäude von der Rekonstruktionsaufgabe trennen. Das Lernen von zuerst disaggregierten atomaren Bestandteilen sowie der semantischen, topologischen und geometrischen Beziehungen erwies sich als Schlüssel zum Lernen der Gesamtheit eines Gebäudeteils. Das Lernen erfolgte auf Basis einiger weniger sowohl präziser als auch verrauschter Beispielmodelle. Um das Letztere zu ermöglichen, wurde auf Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen, Entscheidungsbäumen und unsichere projektive Geometrie zurückgegriffen. Dies erlaubte den Umgang mit und die Modellierung von unsicheren topologischen Relationen sowie unscharfer Geometrie. Um die Unsicherheit der Modelle selbst abbilden zu können, wurde ein Verfahren zum Lernen Gewichteter Attributierter Kontextfreier Grammatiken (Weighted Attributed Context-Free Grammars, WACFG) entwickelt. Zum einen erfolgte das Lernen der Struktur von Fassaden –kontextfreier Anteil der Grammatik – aus annotierten Herleitungsbäumen mittels spezifischer Support Vektor Maschinen (SVMs), die in der Lage sind, probabilistische Modelle aus strukturierten Daten abzuleiten und zu prädizieren. Zum anderen wurden nach meinem besten Wissen Methoden des statistischen relationalen Lernens (SRL), insbesondere Markov Logic Networks (MLNs), erstmalig zum Lernen von Parametern von Gebäuden sowie von bestehenden Relationen und Constraints zwischen ihren Bestandteilen eingesetzt. Das Nutzen von SRL erlaubt es, die eleganten relationalen Beschreibungen der Logik mit effizienten Methoden der statistischen Inferenz zu verbinden. Um latentes Vorwissen zu modellieren und architekturelle Regelmäßigkeiten auszunutzen, ist ein Verfahren zur automatischen Erkennung von Translations- und Spiegelsymmetrien und deren Repräsentation mittels kontextfreier Grammatiken entwickelt worden. Hierfür wurde mittels überwachtem Lernen ein SVM-Klassifikator entwickelt und implementiert. Basierend darauf wurden Algorithmen zur Induktion von Grammatikregeln aus Grundrissdaten entworfen

3d-gis Based Procedural Modeling In Contemporary Urban Planning And Design Practice

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Tüm dünyada şehirler çok hızlı bir şekilde büyümeye devam ediyor. Kentsel planlama ve kentsel tasarım disiplinleri de bu değişime ayak uydurabilmek amacıyla yeni kuramsal kavramlar geliştirmekte ve kendilerini bu değişime adapte etme gayreti göstermektedir. Kentlerin durdurulamayan nüfus artışı beraberinde ciddi çevresel, sosyal, ekonomik ve mekansal sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Bu sorunların çözümü için gerekli muayene ve analiz süreçleri büyük miktarlarda veri gerektirmektedir. Bu büyük verinin ve büyük sorunların yönetiminde alışılmış bakış açıları yetersiz kalmaktadır. Dünyada ve Türkiye'de yaygın planlama pratikleriyle üretilen plan çizimleri ve raporlarının kentsel tasarıma konu olan mekanın yaşanabilirliğinin ve mekansal kalitesinin sağlanmasında yetersiz kalabildiği iddiası bir çok araştırmada paylaşılmaktadır. Böylece, kentsel alanın yönetim ve planlamasında alışılmış olanların dışında, yeni parametreler eklenmektedir. Türkiye’deki planlama mevzuatının çokça değişen ve istikrarsız yapısı, mekansal planlamada kullanılan araç ve kuralların sıklıkla değişime uğramasına neden olmaktadır. Yasa, yönetmelik ve plan notlarının getirmiş olduğu düzenleyici araçlardaki değişimlerin, kentlerde yaratacakları mekansal sonuçları incelemek gün geçtikçe daha çok zorlaşmaktadır. Söz konusu araçların değişimiyle planlamanın kentsel çevreyi regüle ediş biçimi de değişmektedir. Bunun yanında, genel anlamda Türkiye’de sonuç ürün olarak üretilen planların, detaylı sosyo-ekonomik ve çevresel analizlere dayalı, mekansal vizyon ve tasarım stratejilerini temel alan bir yapıda olup olmadıkları tartışmaya açıktır. Bu günün pratiklerinde, plancıların ve kentsel tasarımcıların, kente dair mekansal kararlarında tasarımsal kaliteden ziyade mekanik inşaat alanı hesaplarına daha fazla önem atfediği söylenebilir. Teknik olarak, alışılmış plan üretim araçlarının kent plancısını yaratıcı düşünce üretimi noktasında engelledikleri ve bu araçların, bilgi, iletişim ve temsiliyetle ilgili sorunlara sebep oldukları araştırmalarla gösterilmiştir. Diğer yandan, teknolojinin gelişmesiyle kullanımı artan bilgi sistemlerine dayalı yeni teknikler, mekansal planlama pratikleri için dikkate değer araçlar yaratmaktadır. Planlama ve kentsel tasarım pratiklerinde, müdahale edilmekte olan kentsel çevreyi görselleştirmek, tasarımla ilgili fikir alışverişi yapmak ve farklı tasarım senaryolarını deneylemek amacıyla yeni tasarım metodlarının araştırılması bir zorunluk haline gelmektedir. Bu metodlar genellikle kentsel çevreyi tüm boyutlarıyla ele almayı ve her tür bilgiyi yöneterek sentezlemeyi sağlayan kapsamlı araçları içermektedir. Bu çalışmanın merkezinde, kentsel planlama süreçlerinin üç boyutlu modelleri içermesi gerektiği hipotezi bulunmaktadır. Dünyada özellikle üç boyutlu görselleştirme araçları, mekansal planlamada kaliteli tasarımlar üretebilmek amacıyla kullanılmaktadır. Yaygın pratikte üç boyutlu kent modelleri, iki boyutlu çizimlerin genellikle görselleştirme amacıyla belli programlara aktarılmak suretiyle oluşturulmakta ve kent modelleri genellikle halihazır durumu betimlemek amacıyla üretilmektedir. Bunun yanında belirli bir alandaki, tasarımı bitirilmiş bir projenin tanıtımı gibi amaçlarla görselleştirilmesi de yaygın kullanımlardan biridir. “Fakat üç boyutlu modelleme alanındaki yeni teknikler tasarım aşamasını da destekleyecek çalışma yöntemleri sunmaktadır. Bu araçlar kullanılarak mekansal planlama süreçlerinde tasarım boyutuna da kayda değer katkılar yapılabilir. Bu araçlar içinden yordamsal modelleme olarak Türkçe’ye çevrilebilecek olan “procedural modeling”, bahsedilen araçlardan biri olarak öne çıkmaktadır. Yordamsal modelleme araçları vasıtasıyla, küçük veri girdilerini yordamsal kodlar ile tanımlanan işlemler yardımıyla oldukça büyük sonuç ürünlerine dönüştürebilmek mümkündür. Bu modelleme yönteminde, ilk adımda modelleme programının dijital girdileri hangi şartlarla, hangi sıra ve ne şekilde işleyeceğinin tariflendiği “kural kodları” üretilerek, bir parselden anlamlı bir yapılaşma modeli oluşturacak temel komut zinciri tanımlanmaktadır. Bu kodlar, modelleme yapılırken değiştirilebilecek olan parametreleri içermektedir. Söz edilen parametreler parsel bazında CBS tabanlı bilgilere bağlı olarak veya kullanıcı tarafından değiştirilerek, arzu edilen model oluşturulabilmektedir. Bu çalışma özelinde örnek vermek gerekirse, planlama mevzuatında tanımlanan yazılı yapılaşma koşullarının yordamsal parametreler olarak tanımlanması amacıyla yazılacak bir kodun, kentsel tasarım kararları olarak üçüncü boyutta karşılığını hızlı ve dinamik bir arayüzde görselleştirebilmenin mümkün olacağı savıyla yola çıkılmıştır. Tezde, öncelikle 3 boyutlu kent modellerinin, bir meri planın tanımladığı kentsel çevreyi tasavvur edip edemeyeceği sorgulanarak, bir örnek alan çalışması yapılmıştır. Bir diğer önemli soru da Türkiye’de hızla değişen planlama mevzuatının, yeni teknolojilerden biri olan 3 boyutlu CBS tabanlı yordamsal modelleme teknikleriyle entegre olup olamayacağıdır. Bu sorular ışığında, Türkiye’de mevcut kentsel planlama ve tasarım pratiğinde tanımlanmış olan kodlar ve araçlar, yordamsal modelleme parametrelerine dönüştürülerek üç boyutlu modelleri oluşturacak işlem adımları ve kuralları oluşturulmuştur. Bu işlemlerde çekme mesafeleri, taban alanı, kat sayısı, yapı yüksekliği, yapı yaklaşma mesafeleri ve emsal gibi bir çok parametreyi içermektedir. Planlama sisteminde tanımlı kodların yapılaşmayı tam anlamıyla tanımlayamadığı düşünülen noktalarda yeni parametreler eklenerek, yapılaşma kodları oluşturulmuştur. Her yapı parseli özelinde, bu parametrelerdeki her değişim, program tarafından sonuç üründe güncellenerek, kullanıcıya bu değişimin görsel sonucunu gözlemleme imkanı verebilmektedir. Koda göre; parsel içinde, yapı oturum alanı dışındaki alanlar, seçime göre yeşil alan, sert zemin veya otopark alanı gibi düzenlenebilirken, bir parselde bir veya birden fazla yapı yapılabilmektedir. Yapıların oturum düzeni, modelleme esnasında önceden tanımlanmış oturum tipolojileri seçilerek değiştirilebilmektedir. Cephe ve çatı detayları, pencere ve duvar genişlikleri gibi temel özellikler başta olmak üzere, bir çok parametreyle düzenlenebilmektedir. Yapı parselleri dışında bu sisteme yol orta çizgileri ve topoğrafya verisi eklenmiştir. Yol ve parseller, topoğrafya üzerine oturtularak alanın gerçek dokusu görselleştirilmiştir. Yollar; yol genişliği, şerit sayısı, yaya ve bisiklet yolları, kent mobilyaları gibi bir çok parametrelerle kontrol edilebilmektedir. Oluşturulan bu kodlar, genel planlama araçlarını içerdiğinden, bir alana veya bir tasarım tarzına özgü değil, her alanda kullanılabilecek ve farklı tasarımlara izin verebilecek bir sistem sunmaktadır. Bu ön çalışmanın ardından oluşturulan kodlar, İstanbul’un Beylikdüzü ilçesinde seçilen bir çalışma alanında, yürürlükteki uygulama planına tanımlanmıştır. Planda tariflenmiş olan yapı adaları, fonksiyonlar, arazi kullanımı ve yapılaşma kararları, bu dinamik modelleme sisteminde, alanın tamamı için tanımlanan farklı tasarım kriterleriyle yorumlanarak, iki farklı kent modeli oluşturmak amacıyla kullanılmıştır. Bu alternatif tasarımlardaki amaç; plan yönetmelikte belirlenmiş olan yapılaşma kararlarına uygun olması, uyumlu bir tasarım içeriğine sahip olması ve monoton bir model yerine gerçekçi bir kent modeli oluşturabilmektir. Aynı çalışma alanında, aynı plan kararları kullanılarak üretilen iki alternatif tasarım uygulandıktan sonra, modellerin sayısal değerlendirmesi yapılmıştır. İki tasarımda da kullanılan mevcut parsel dokusu ve plan durumları, coğrafi bilgi sistemi kaynaklı olduğundan dolayı, içinde birtakım analitik bilgiler içermektedir. Bununla birlikte, modelleme esnasında yapılan tüm işlemler sonucunda her bir parselin içerdiği yapılaşmaya ait nicel veriler gözlenebilmektedir. Bu değerlendirme; nüfus, yoğunluk, bağımsız birim sayıları gibi demografik verileri; farklı arazi kullanımlarının toplam inşaat alanları, tahmini enerji tüketimleri ile maliyet ve değer hesaplamalarını içermektedir. Bu sonuç raporlamaları verilen her yapılaşma kararının ne gibi sonuçlar oluşturacağı gözlemlenebilmektedir. Sonuç olarak, oluşturulan üç boyutlu coğrafi bilgi sistemleri tabanlı yordamsal modelleme sisteminin, kentleşme ve planlama politikalarında hızlı çözüm üreten bir yapı ihtiyacına ne denli yanıt verebildiği ortaya konmaktadır. Bu çalışmada üretilen modelleme sistemiyle bir plan, plan notları, yasa ve yönetmelikler baz alınarak oluşturulan kentsel tasarım alternatifleri göstermektedir ki; mevzuatın içerdiği yazılı ifadeler yapılaşma şartlarında esneklik sağlamak yerine belirsizlik yaratmaktadır. Bu durumu oluşturan koşulların tanımlanması ve daha analitik koşullara bağlı bir yapıya kavuşmasında bu çalışmaya benzer yordamsal modelleme uygulamaları yardımcı olabilir. Diğer yandan, imar planlarının ve planlama mevzuatında yer alan yasal tanımlamaların tasarım üzerinde fazlasıyla kısıtlayıcı bir rolü olduğu savı da eleştirilerek, yordamsal modellemenin bu arayüzde oynayabileceği roller araştırılmıştır. Aynı plan kurallarına dayanılarak parsel bazında birbirinden çok farklı yerleşim ve biçim alternatiflerinin üretilebilecek olduğu, çalışmada deneyimlenmiştir. İmar kuralları genel anlamıyla çok fazla parametre ve kriter içeriyor gibi gözükse dahi, aslında bu sınırlar içerisinde, tasarımcıya geniş bir alan bırakmaktadır. Bunun yanında, bu sistemin sürdürülebilir planlama pratikleri çerçevesinde nasıl kullanılabileceğine dair görüş ve öneriler aktarılmaktadır. Kentlerin hızla geliştiği günümüzde, kente dair kararların gelecekteki etkilerini görmek ve daha duyarlı imar kararları üretmek kritik öneme sahiptir. Yordamsal modellemenin raporlama özelliği sayesinde mekansal senaryoların çevresel, ekonomik ve sosyal etkileri daha etkin bir şekilde analiz edilerek duyarlı bir planlama pratiği tanımlanabilir. Şehir plancıları çizdikleri planın tüm boyutlarıyla nasıl bir kentsel çevre yaratacağını tahayyül edebildikleri varsayımıyla hareket etmektedir. Bu varsayımın bir yanılgı olduğu, kentlerimiz için yapılan planlardan herhangi birkaçı incelendiğinde bile kendini göstermektedir. Plancı ve tasarımcılar mekansal kararlarının yaratacağı çevreyi zihinlerinde tahayyül etmeye çalışmak yerine, yeni teknoloji ve yöntemler kullanmalıdırlar.The cities keep developing rapidly all over the world. Urban planning and urban design disciplines are striving to enhance new theoretical concepts in order to keep up with these changes. Various researches commonly claim that the outcomes that are generated with the traditional planning techniques in the world and Turkey fall short in providing the livability of urban space and the design quality. The dynamical structure of the planning regulations in Turkey causes frequent changes in the tools and rules applied in spatial planning. The changes in the regulatory tools caused by the law, regulations and plan notes make it harder to investigate them in the spatial changes that will take place in the cities. On the other hand, the new information-based techniques are increasingly used as a result of the developments in technology create remarkable tools for spatial planning practices. Especially three dimensional visualization tools are used in order to produce high-class designs in spatial planning all over the world. Mostly, the three dimensional urban models are produced by transferring two dimensional drawings into particular software for some reason and they are generally produced to describe the current situation. However, novel techniques in 3D modeling field are offering workflows for aiding the design phase. By using such tools, valuable contributions can be achieved in design aspect of planning processes. Procedural modeling steps forward among these tools. With procedural modeling tools, quite remarkable outcome can be produced by means of the operations that identify the small data entries with procedural codes. In this modeling methodology, it is possible to dynamically visualize three dimensional representations of design decisions by defining regulative codes into procedural codes. In this thesis, the codes and tools identified in the current urban planning and designing practices in Turkey are converted into procedural modelling parameters and thus the operation rules that will form the three dimensional models have been set. Then, the current implementation plan of the selected field is transformed into a three dimensional interactive model. The city blocks, functions, land use decisions and housing rights, which are described in the plan, are interpreted with different designing alternatives within this parametrical system. After these alternative designs are modeled in compliance with the criteria specified in the plan and regulations, the quantitative evaluation of these models are conducted. This evaluation includes reports of estimations such as demographic data, calculations of areas, costs and value calculations and consumption demands. As a consequence, the response capacity of produced three-dimensional GIS based procedural modeling system on urbanization and planning policies is investigated. Additionally, opinions on the utilization of this system within the framework of sustainable planning practices are expressed. Meanwhile, by criticizing the arguement that legal codes exceedingly restrict the design process, it is showed that various design alternatives can be created within this interface by utilizing procedural modeling.Yüksek LisansM.Sc

SAGA: A project to automate the management of software production systems

The Software Automation, Generation and Administration (SAGA) project is investigating the design and construction of practical software engineering environments for developing and maintaining aerospace systems and applications software. The research includes the practical organization of the software lifecycle, configuration management, software requirements specifications, executable specifications, design methodologies, programming, verification, validation and testing, version control, maintenance, the reuse of software, software libraries, documentation, and automated management

A Domain-Specific Language and Editor for Parallel Particle Methods

Domain-specific languages (DSLs) are of increasing importance in scientific high-performance computing to reduce development costs, raise the level of abstraction and, thus, ease scientific programming. However, designing and implementing DSLs is not an easy task, as it requires knowledge of the application domain and experience in language engineering and compilers. Consequently, many DSLs follow a weak approach using macros or text generators, which lack many of the features that make a DSL a comfortable for programmers. Some of these features---e.g., syntax highlighting, type inference, error reporting, and code completion---are easily provided by language workbenches, which combine language engineering techniques and tools in a common ecosystem. In this paper, we present the Parallel Particle-Mesh Environment (PPME), a DSL and development environment for numerical simulations based on particle methods and hybrid particle-mesh methods. PPME uses the meta programming system (MPS), a projectional language workbench. PPME is the successor of the Parallel Particle-Mesh Language (PPML), a Fortran-based DSL that used conventional implementation strategies. We analyze and compare both languages and demonstrate how the programmer's experience can be improved using static analyses and projectional editing. Furthermore, we present an explicit domain model for particle abstractions and the first formal type system for particle methods.Comment: Submitted to ACM Transactions on Mathematical Software on Dec. 25, 201

Computer-aided exploration of architectural design spaces: a digital sketchbook

Het ontwerpproces van architecten vormt vaak geen lineair pad van ontwerpopgave tot eindresultaat, maar wordt veeleer gekenmerkt door exploratie of het doorzoeken van meerdere alternatieven in een (conceptuele) ontwerpruimte. Dit proces wordt in de praktijk vaak ondersteund door manueel schetsen, waarbij de ontwerpers schetsboek kan gelezen worden als een reeks exploraties. Dit soort interactie met de ontwerpruimte wordt in veel mindere mate ondersteund door hedendaagse computerondersteunde ontwerpsystemen. De metafoor van een digitaal schetsboek, waarbij menselijke exploratie wordt versterkt door de (reken)kracht van een computer, is het centrale onderzoeksthema van dit proefschrift. Hoewel het opzet van een ontwerpruimte op het eerste gezicht schatplichtig lijkt aan het onderzoeksveld van de artificiële intelligentie (AI), wordt het ontwerpen hier ruimer geïnterpreteerd dan het oplossen van problemen. Als onderzoeksmethodologie worden vormengrammatica’s ingezet, die enerzijds nauw aanleunen bij de AI en een formeel raamwerk bieden voor de exploratie van ontwerpruimtes, maar tegelijkertijd ook weerstand bieden tegen de AI en een vorm van visueel denken en ambiguïteit toelaten. De twee bijhorende onderzoeksvragen zijn hoe deze vormengrammatica’s digitaal kunnen worden gerepresenteerd, en op welke manier de ontwerper-computer interactie kan gebeuren. De resultaten van deze twee onderzoeksvragen vormen de basis van een nieuw hulpmiddel voor architecten: het digitaal schetsboek