A study on Building Area Segmentation Using Raw LiDAR Data Structure

LiDAR 원 자료 구조를 이용한 건물영역 분리에 관한 연구

LiDAR 자료를 이용한 지형 및 공간 정보 자료를 구축하기 위해서는 LiDAR 자료의 오차 보정, 건물영역 및 지면 분리, 건물 및 지형의 재구성 등의 과정이 필요하다. 그 중에서 건물영역 분리 과정은 막대한 양의 LiDAR 자료에 대한 직, 간접적인 처리를 필요로 하며 결과물의 품질에도 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 LiDAR 자료로부터 건물 영역을 분리해 내기 위하여 LiDAR 원 자료를 그대로 활용하는 방식을 제안하였다. 항공레이저측량은 스캔라인을 따라 취득되는 포인트정보를 순서대로 저장하여 제공하므로 LiDAR 자료로부터 연속적으로 입력되는 포인트들은 서로 인접할 가능성이 높다. 이와 같은 특성을 이용하여 유사한 고도 값을 갖는 인접 포인트들로 클래스를 형성하고 새로운 포인트가 속할 클래스를 검색하여 편입시킴으로써 건물영역을 분리해 낸다. 아울러 각 건물 클래스에 대한 레이블링도 자동적으로 수행하며 새로운 포인트가 편입될 클래스를 검색하는 방법에 있어서도, 클래스의 검색 순서와 클래스의 자료 구조를 효율적으로 운용함으로써 성능 향상을 도모하였다.