본 연구에서는 3차원 지상 라이다 스캐너를 통해 수집되는 포인트 클라우드를 활용하여 식생의 정보를 수집하였으며, 수집된 데이터를 기반으로 객체를 재구현하여 물리적 형상을 분석하였다. 이를 위해 원시 데이터의 필터링 단계별 최적의 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터를 활용하여 실제 부피와 Alpha Shape 및 Voxel 기법을 활용한 부피 산정 결과를 산정한 후 각각 비교하였다. 분석 결과, Alpha Shape를 적용하여 부피를 산정한 경우 데이터 필터링과 관계없이 실제 부피보다 과다 산정되는 것으로 나타났다. 또한 Voxel 기법을 활용할 경우 8차 필터링 후 실제 부피와 가장 유사한 것으로 나타났으며, 이후 필터링이 진행될수록 실제 부피에 비해 과소 산정되는 것을 알 수 있었다. 따라서 포인트 클라우드를 활용하여 객체를 재구현 할 경우, 대상이 되는 객체의 복잡한 형상으로 인한 내부 공극을 고려해야 하며, 필터링 과정에서 최적의 데이터 구축을 위한 필터링 과정에 반드시 주의할 필요가 있다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다.
항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.
3차원 자료의 필요에 발맞추어 3차원 좌표를 직접적으로 획득할 수 있는 LIDAR 시스템이 등장하게 되었다 항공 LIDAR 시스템은 항공기, GPS, INS, Laser Scanner가 통합된 시스템으로 항공기에서 발사된 Laser의 반사파를 이용하여 거리와 그 때의 항공기의 자세, 위치를 통합하여 직접적인 3차원 포인트 자료를 획득할 수 있다. LiDAR 데이터는 지형, 건물, 식생 등의 지면위에 있는 모든 객체에 대한 3차원 자료와 영상자료를 함께 제공하고 있다. 이러한 LIDAR 자료로부터 DEM, DTM 등의 지형 정보와 식목, 건물 등 지물정보를 추출하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지형을 추출하는데 사용할 수 있는 몇 가지 필터링기법을 선정하여 국내의 다양한 지모, 지물에 적용하고 그 정확도를 평가해 보았다.
급속한 산업화로 인한 오염물질의 증가와 생물서식처의 감소는 수자원과 생태계를 위협하고 있다. 국내의 경우 수자원의 질을 개선하기 위해 '90년대 초부터 하수처리시설 등의 저감시설을 대폭 확충하였으나 현재까지 팔당호 등 주요상수원이 목표수질에 못 미치고 있으며 그 원인은 유입오염물질의 $22{\sim}37%$를 차지하는 비점오염원으로 지목되고 있다. 또한 생태.경관적 가치가 높은 수변지역은 각종 개발로 생물서식처가 급속도로 감소하여 종 다양성 보전 측면에서 대책마련이 시급한 실정이다. 이와 유사한 상황에 직면한 선진외국에서는 '하천회랑(river corridor)' 또는 '토양 및 생태시스템을 포함하는 수역과 육역의 점이(漸移)지대'를 의미하는 이른바 '수변완충지대(Riparian Buffer Zones)'의 오염정화 및 생태조성 효과 등의 연구를 통해 효율적 조성방안을 제시하고 있으며 다양한 형태로 현장에 적용하고 있다. RBZs의 일반적인 기능으로는, 유사나 오염물질의 여과 및 차단(필터링 효과), 영양염류의 저감, 하천변 식생을 통한 수자원의 정화 및 강턱의 안정화, 홍수로 인한 하천침식의 방지, 수변 생물 서식처 제공, 수변 그늘 제공에 의한 수온상승 방지, 심미 교육 위락 공간 제공 등이다. 본 연구에서는 외국의 RBZs(Riparian Buffer Zones)가이드라인을 참고하여 국내실정에 맞는 파일럿 규모의 시험완충지를 설계 및 조성하였다. 시험완충지는 남한강 연안에 초본류, 갈대류, 관목류, 자연식생, 혼합식생 등 5가지 'dry biotope'형태로 설치하여 1년간 계절별로 운영하였다. 또한 실험의 정량화와 다양한 조건변화를 위해 차수막, 위어, 유량.농도 조절장치, 라이시미터 등 보조시설을 설치하였고, 정기적인 모니터링을 실시하였다. 조사결과 외국사례를 살펴보면 RBZs의 적정 폭은 수질정화기능의 경우 $15{\sim}30m$, 생태서식처 기능은 최소 90m이상으로 제시되며, 시험완충지의 수질정화효과는 SS, T-N, T-P, TOC의 평균저감율이 각각 50%이상으로 나타났다. 식생모니터링 결과, 환삼덩굴 등 우점종의 잠식속도는 약 15일이며 갈대와 갯버들의 경우 우기시 인공목책호안과 동일한 침식방지 효과를 보이는 것으로 관찰되어 식생의 주기적인 모니터링과 지역 특성에 적합한 우점종 선정이 매우 중요한 것으로 판단된다.
본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 조사한 42개 표본점의 재적정보와 Landsat TM 영상으로 추출한 Remote Sensing(RS)정보를 이용하여 잣나무임분의 재적을 추정하는 것을 목표로 한다. 실험 대상 학술림 잣나무림의 ha당 평균재적은 $307.7m^3/ha$, 표준편차는 $168.4m^3/ha$이며 산출된 잣나무림 재적을 등급화하였다. TM 영상에 3 by 3 majority filtering을 수행하기 전과 후에 각각 11개의 지수를 추출하였으며, 지수별 평균 화소 값을 이용하여 선형 회귀식 도출에 필요한 독립변수를 선정하였다. 11개의 지수는 6개의 DN(밴드값, 열감지밴드인 Band6을 제외), NDVI(정규식생지수), Band Ratio(BR1:Band4/Band3, BR2:Band5/Band4, BR3:Band7/Band4), Tasseled Cap-Greeness(TC G) 1개로 구성하였다. 그 결과, 필터링 전과 후 모두 NDVI와 TC G가 회귀식에 가장 적합한 지수로 선정되었으며, $R^2$는 필터링 전과 후가 각각 0.736, 0.753로 모두 높았다. 또한, 정확도 비교를 위하여 오차검증을 실시한 결과, RMSE는 필터링 전과 후가 각각 약 $69.1m^3/ha$, 약 $67.5m^3/ha$으로 필터링 후가 낮았으며, bias는 각각 약 $-12.8m^3/ha$, 약 $9.7m^3/ha$으로 필터링 후의 편차가 적어 필터링을 실시한 회귀식이 적합한 모형으로 선정되었다. 필터링 후의 회귀식을 적용하여 추정한 임반별 재적은 총 재적이 약 $160,947m^3$이며, 평균 재적은 약 $315m^3/ha$로 실제 잣나무림의 재적보다 약 1.2배 높게 추정되었다.
하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.
LID (Low Impact Development, 저영향개발)는 산업화 및 도시화 진행 지역에서 비점오염원으로부터 배출되는 오염물질을 제어해 개발지역 내 자연순화 기능을 최대한 유지하고, 물순환 기능증대를 통해 강우 유출수를 지역 내에서 관리하는 것을 목표로 한다. 비점오염원 저감 LID 시설에는 자연형과 장치형 시설이 있다. 자연형 시설에는 저류형, 침투, 식생형 시설 등이 있다. 특히, 침투시설에는 대표적으로 투수블럭이 있으며, 이는 투수성 포장재를 통해 강우 유출수를 지하로 침투시켜 여과나 흡착 등으로 비점오염물질을 제어하는 시설이다. 장치형 시설로는 여과재나 망을 이용해 비점오염물질을 분리하는 여과형 및 스크린형 시설, 응집과 침전을 통해 비점오염물질을 분리하는 응집·침전 시설 등이 있다. 이에 본 연구는 2016년부터 2018년 3년간 전주 서곡지구 지역 내 설치된 필터형 투수블럭, 틈새형 투수블럭에서 진행했다. 각각의 투수블럭에서 총 19회, 20회의 강우 모니터링을 실시했고, 오염물질 유입 및 유출 EMC 등의 분석을 통해 유출 및 오염물질 저감효과를 분석했다. 연구 대상 각 투수블럭의 주요 제원은 시설 용량 14.4㎥, 시설 면적은 14.4㎡이다. 모니터링 결과값을 분석한 결과 필터형 투수블럭의 경우 유출 저감율은 17.4 ~ 100%, 틈새형 투수블럭은 29.6 ~ 100%이었다. 필터형 투수블럭과 틈새형 투수블럭의 단위면적당 유량 저감량은 각각 0.014 ~ 0.583㎥/㎡, 0.035 ~ 0.588㎥/㎡이었다. 오염물질 저감효율을 분석한 결과 유기물 항목(BOD, TOC)의 경우 틈새형 투수블럭에서의 저감효율(BOD 93.59%, TOC 90.39%)이 필터형 투수블럭에서의 저감효율(BOD 89.99%, TOC 86.94%) 보다 다소 높게 나타났다. 영양염류 항목(T-N, T-P)의 경우 필터형, 틈새형 모두 비슷한 저감효율(필터형 T-N 89.02%, 필터형 T-P 98.12%, 틈새형 T-N 90.41%, 틈새형 T-P 98.04%)을 보였다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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