In this paper, the algorithm to extract the height of flat-rooftop structures in stereo aerial image is suggested with an assumption that location, orientation, focal length, and field of view of a camera are known. It can be adapted to stereo aerial or satellite images. For performing feature-based stereo matching, the line segments suitable to describe the shape of general buildings are chosen as the feature. This paper is composed of three categories;the first step is to extract edges of structures with the polygon extraction algorithm which utilizes the edge following method, the second step is to perform the line segment matching with the camera information, and the last step is to calculate the location of each matched line and to estimate heights. The stereo images used in experiments are not real but synthetic ones. The experiment shows good results.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.16-17
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2008
최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.17-22
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2004
지형지물 유일식별자(UFID: Unique Feature Identifier)는 주민등록번호처럼 우리나라의 국토를 구성하고 있는 도로, 건물 및 하천 등의 모든 인공적 및 자연적 지형지물에 단일식별자를 부여함으로써 해당 지형지물을 관리하는 기관은 물론, 물류, 금융 등 각종 산업 분야에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 국가기본지리정보에 지형지물 유일식별자를 생성 및 소멸, 검수 그리고 부여하는 방법을 제시하였다. 그리고, 국가기본지리정보를 위한 지형지물 유일식별자 관리시스템을 설계하고 구현하였으며, 서로 다른 두 데이터베이스간에 이루어지는 지형지물의 삽입, 삭제 그리고 갱신 등을 지형지물 유일식 별자를 통하여 연계하는 방안을 설계하여 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 통신, 가스, 전략 등의 기관에 확대하여 적용이 가능할 것이다.
정보화 사업의 결과로 전 국토에 대한 수치지도 및 여러 가지 주제도 제작이 완료되었다. 건물, 도로 및 교량 등과 같은 인공적 지형지물과 하천과 같은 자연적 지형지물을 포괄하는 모든 지형지물을 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 체계화된 관리체계가 필요하나, 지형지물의 관리기관별 DB가 불일치하여 국가적 지리정보체계의 통합관리자 어려운 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 지형지물의 관리, 검색, 활용에 공통키로 사용될 수 있고, 또한 식별자만으로 위치 판단이 가능하고, 정보의 일관성 및 NGIS DB의 체계적 관리를 할 수 있는 지형지물 유일식별자(UFID)를 부여하는 체계와 방법을 제시하였다.
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.441-452
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2017
Drones are increasingly being used to investigate disaster damage because they can quickly capture images in the air. It is necessary to extract the damaged area by registering the drones and the existing ortho-images in order to investigate the disaster damage. In this process, we might be faced the problem of registering two images with different time and spatial resolution. In order to solve this problem, we propose a new methodology that performs initial image transformation using line pairs extracted from images and association matrix, and final registration of images using linear features to refine the initial transformed result. The applicability of the newly proposed methodology in this study was evaluated through experiments using artifacts and the natural terrain areas. Experimental results showed that the root mean square error of artifacts and the natural terrain was 1.29 pixels and 4.12 pixels, respectively, and relatively high accuracy was obtained in the region with artifacts extracted a lot of linear information.
The research for extracting man-made features such as building and road from the aerial photograph or satellite imagery has been performed actively. As lately the resolution of digital aerial photographs was improved, unwanted features(noise) would be often detected. An edge detection algorithm is developed to make up for such a noise problem, make boundaries of wanted objects clear and extract only needed features. The algorithm developed in this research performs separating RGB channels, differencing between channels, transforming in to binary images, excluding noises and restoring shapes, and edge extraction in order. The images to be used for edge detection are prepared through bundle adjustment, DTM extraction, orthorectification and mosaicking. The roof edges of small building on preprocessed digital aerial orthophotos were extracted using the algorithm developed in this study. The validity of the algorithms was proved by comparing edge results of small building extracted in this study with those of conventional methods.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.5
no.2
s.10
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pp.23-31
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2003
As the results of the information project, manufacturing of the digital map and various thematic maps of the national land has been completed. Furthermore, it is necessary to organize a systemized management system, which can control and utilize all artificial features (e.g. buildings, roads, bridges etc.) as well as natural geographic features (e.g. rivers etc). Howener, it has difficulties in managing NGIS as a unified system, because of the discordance of DB of each geographic management organizations. Therefore, this study has been conducted to apply to the system and method providing geographic UFID that can be a key in order to managing, searching and utilizing geographic and artificial features and that makes it be able to estimate the location with the only identifier. Moreover, the system and method, providing geographic UFID, applies to systemized management of NGIS DB as well as consistency of information.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.182-186
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2003
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
레이저 프로파일링 시스템의 등장으로, 기존에는 얻을 수 없었던 도시 지역에 대한 DTM 취득이 가능해졌고, 더욱 정확한 정사투영영상 또한 제작할 수 있게 되었다. 하지만, 높이 변화를 보이는 자연지물과 인공구조물이 있는 지역에 대해 기존의 정사투영사진 제작기법이 적용될 때, 폐색이나 이중매핑과 같은 문제가 발생하게 된다. 특히 고층건물이 밀집되어 있는 도심지에서 이러한 현상은 두드러져 정사투영영상의 품질을 저해하는 주요한 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM을 이용하여 폐색영역을 탐지하고, 폐색이 안된 다른 영상의 정보를 통해 폐색영역을 복원하여 더욱 완전한 정사투영을 제작할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 의해 자연지물이나 인공고조물에 의한 폐색영역을 탐지할 수 있었고 폐색영역의 많은 부분을 부가영상을 이용하여 복원하였다. 건물에 대한 사전지식을 이용하여 폐색영역을 탐지하는 국내 연구가 있지만, 본 연구는 건물에 대한 부가정보나 모델링을 사용하지 않고 DTM과 카메라 외부표정요소만을 이용하여 폐색영역을 탐지한다는 점에서 이러한 연구들과 차별성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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