Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.4
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pp.327-336
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2007
The 3D building modeling is one of crucial components in building 3D geospatial information. The existing methods for 3D building modeling depend mainly on manual photogrammetric processes by stereoplotter compiler, which indeed take great amount of time and efforts. In addition, some automatic methods that were proposed in research papers and experimental trials have limitations of describing the details of buildings with lack of geometric accuracy. It is essential in automatic fashion that the boundary and shape of buildings should be drawn effortlessly by a sophisticated algorithm. In recent years, airborne LiDAR data representing earth surface in 3D has been utilized in many different fields. However, it is still in technical difficulties for clean and correct boundary extraction without human intervention. The usage of airborne LiDAR data will be much feasible to reconstruct the roof tops of buildings whose boundary lines could be taken out from existing digital maps. The paper proposed a method to reconstruct the roof tops of buildings using airborne LiDAR data with building boundary lines from digital map. The primary process is to perform octree-based segmentation to airborne LiDAR data recursively in 3D space till there are no more airborne LiDAR points to be segmented. Once the octree-based segmentation has been completed, each segmented patch is thereafter merged based on geometric spatial characteristics. The experimental results showed that the proposed method were capable of extracting various building roof components such as plane, gable, polyhedric and curved surface.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.227-239
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2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
본 논문에서는 1m 해상도의 위성영상으로부터 건물의 경계선을 검출하기 위해 영상분할과 변이지도(disparity map)를 이용하는 새로운 방법을 제안한다. Watershed 방법으로 영상을 분할하고 분할된 영역 내부의 변이를 다중정합창틀(multiple matching window)과 결합된 다차원특징벡터정합(multi-dimensional feature vector matching)을 이용하여 계산한다 분할된 인접 영역들 가운데 panchromatic 및 multispectral 밝기값과 변이의 평균값이 유사하면 두 영역을 결합하여 하나의 영역을 생성하고 이 과정을 반복적으로 수행한다. 영역의 평균 변이값이 기준 값보다 크면 이를 건물 지붕 영역으로 결정한다. IKONOS 위성영상에 제안한 방법을 적용하여 작은 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서 건물 지붕의 영역과 경계선을 효과적으로 검출할 수 있었다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.47-56
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2010
The use of airborne LiDAR data obtained by airborne laser scanners has increased in the field of spatial information such as building modeling. LiDAR data consist of irregularly distributed 3D coordinates and lack visual and semantic information. Therefore, LiDAR data processing is complicate. This study suggested a method of LiDAR data segmentation using roof surface patches from aerial images. Each segmented patch was modeled by analyzing geometric characteristics of the LiDAR data. The optimal functions could be determined with segmented data that fits various shapes of the roof surfaces as flat and slanted planes, dome and arch types. However, satisfiable segmentation results were not obtained occasionally due to shadow and tonal variation on the images. Therefore, methods to remove unnecessary edges result in incorrect segmentation are required.
Kim, Sung-Pyo;Kim, Doo-Cheol;Oh, Jun-Sik;Kim, Lee-Hyung;Min, Kyung-Suk
Journal of Wetlands Research
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v.14
no.1
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pp.11-20
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2012
The aim of this study is to accumulate the data about the roof-harvested rainwater quality characteristics for the better rainwater management. According to the results of rainwater quality indicators (pH, COD, TSS, T-N, T-P, $NH_4$-N, $NO_3$-N, enteric bacteria, heterotrophs, Pb, Cd, Cu), the rainwater qualities of the first flush of roof-harvested was the most polluted about 2 or 3 times (more than 100 times in microbial contamination) compared to the qualities of directly collected rainwater. In the first 10 min flush, over the 60% amounts of contaminant were released from the roof during 30 minute rainwater monitoring. Through statistical factor analysis, relatively close items(variables) can be categorized. It is expected that the continuous monitoring of the roof-harvested rainwater will help to design the safe and economical rainwater storage system in Korea.
This paper presents a method for line segment grouping used for detection of various building roofs. First, by using edge preserving filtering. noise is eliminated and then images are segmented by watershed algorithm, which preserves location of edge pixels. To extract line segments between control points from boundary of each region, we calculate curvature of each pixel on the boundary and then find the control points. Line linking is performed according to direction and length of line segments and finally the location of line segments is adjusted using gradient magnitudes of all pixels of the line segment. The algorithm has been applied to aerial imagery and the results show accurate building roof detection.
Kim, Seong-Joon;Min, Seong-Hong;Lee, Dong-Cheon;Park, Jin-Ho;Lee, Im-Pyeong
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.2
s.40
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pp.3-14
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2007
This study proposes an automatic method to generate 3D building models using a draft map, which is an intermediate product generated during the map generation process based on aerial photos. The proposed method is to generate a terrain model, roof models, and wall models sequentially from the limited 3D information extracted from an existing draft map. Based on the planar fitting error of the roof corner points, the roof model is generated as a single planar facet or a multiple planar structure. The first type is derived using a robust estimation method while the second type is constructed through segmentation and merging based on a triangular irregular network. Each edge of this roof model is then projected to the terrain model to create a wall facet. The experimental results from its application to real data indicates that the building models of various shapes in wide areas are successfully generated. The proposed method is evaluated to be an cost and time effective method since it utilizes the existing data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.495-499
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2008
This study developed a determination method for a rainwater retention-pumping combination system for roof runoff control. The outflow and stored water volume in the rainwater system was simulated using a water balance equation. Its result is presented in the TPP (Tank capcity-Peak outflow-Pumping rate) curves for rainfall return periods. In a case study on reduction of the peak flow rate of 100-year return period to 5-year in Seoul, The range of pumping rate for $100m^2$ roof area is determined as $0{\sim}25{\ell}$/min. Additionally, retention volume of $8.5{\sim}10m^3$ can be combined with the pumping rate range. That is to say an effective combination of a retention-pumping system capacity can be determined from a system of $8.5m^3$ tank with $25{\ell}$/min to $10m^3$ tank without pump. Using the TPP curves, engineers can determine the effective combination range of retention & pumping system capacity. Furthermore, that can be helpful to decide a detail system capacity for field condition.
This study is to derive from the required performances and the optimum mix proportion of the roof concrete placed in the in-ground LNG storage tank with a capacity of 200000 $m^3$, and propose the actual data for site concrete work. The concrete placing work without sliding and segregation in the fresh concrete condition is very important because the slope of domed roof is varied in the large range by its curvature. Also the control of hydration heat and the strength development at test ages are classified with massive section about 1.4 m thick and considered to the pre-stressing work and removal of air support after concrete placing work. Considering above condition, slump range is selected $100{\pm}25$ mm under the slope $20^{\circ}$ and $150{\pm}25$ mm over the slope $20^{\circ}$ s until 60 minutes of elapsed time. Also, the roof concrete is satisfied with compressive strength range including design strength at 91 days (30 MPa), pre-stressing work at 7 days (10 MPa), air support removal work at 21 days (14 MPa). Replacement ratio of limestone powder is determined by confined water ratio test and main design factors include water-cement ratio (W/C), sand-aggregate ratio and dosage of admixture. As test results, the optimum mix proportion of the roof concrete used low heat cement is as followings. 1) Replacement ratio of limestone powder 25% by confined water ratio test 2) Water-cement ratio 57.8% 3) Sand-aggregate ratio 42.0%. Also, test results for the adiabatic temperature rising test is satisfied with its criteria and shown the lower value compared to preceding storage tank (TK-13, 14). These required performances and the optimum mix proportion is to apply the actual construction work.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.1
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pp.1-10
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2012
Recent spatial information technology has brought innovative improvement in both efficiency and accuracy. Especially, airborne LiDAR system(ALS) is one of the practical sensors to obtain 3D spatial information. Constructing reliable 3D spatial data infrastructure is world wide issue and most of the significant tasks involved with modeling manmade objects. This study aims to create a test data set for developing automatic building modeling methods by simulating point cloud data. The data simulates various roof types including gable, pyramid, dome, and combined polyhedron shapes. In this study, a robust bottom-up method to segment surface patches was proposed for generating building models automatically by determining model key points of the objects. The results show that building roofs composed of the segmented patches could be modeled by appropriate mathematical functions and the model key points. Thus, 3D digitizing man made objects could be automated for digital mapping purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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