Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.5
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pp.443-451
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2015
In photogrammetry, GCPs (Ground Control Points) have traditionally been used to determine EOPs (Exterior Orientation Parameters) and to produce DEM (Digital Elevation Model). The existing DEM can be used as GCPs, where the observer’s approach is a difficult area, because it is very restrictive to survey in the field. For this, DEM matching should be performed. This study proposed the fusion method using ICP (Iterative Closest Point) and RT (proposed method by Rosenholm and Torlegard, 1988) in order to improve accuracy of the DEM matching. The proposed method was compared to the ICP method to evaluate its usefulness. Pseudo reference DEM with resolution 10m, and modified DEM (random-numbers are added from 0 to 2 at height; scale is 0.9; translation is 100 meters in 3-D axes; rotation is from 10° to 50° from the reference DEM) were used in the experiment. The results proposed accuracy was highest in the matching and absolute orientation. In the case of ICP, according to rotation of the modified DEM being increased, absolute orientation error is increased, while the proposed method generally showed consistent results without increasing the error. The proposed method would be applied to matching when the DEM is modified up to 30° rotation, compared to the reference DEM, based on the results of experiments. In addition when we use Drone, this method can be utilized to identify EOPs or detect 3-D surface deformation from the existing DEM of the inaccessible area.
RIn this research, digital elevation models, true-ortho image and 3-dimensional digital complied data was generated and evaluated using unmanned aircraft vehicle stereoscopic images by applying photogrammetric principles. In order to implement stereoscopic vision, digital Photogrammetric Workstation should be used necessarily. For conducting this, in this study GEOMAPPER 1.0 is used. That was developed by the Ministry of Trade, Industry and Energy. To realize stereoscopic vision using two overlapping images of the unmanned aerial vehicle, the interior and exterior orientation parameters should be calculated. Especially lens distortion of non-metric camera must be accurately compensated for stereoscope. In this work. photogrammetric orientation process was conducted using commercial Software, PhotoScan 1.4. Fixed wing KRobotics KD-2 was used for the acquisition of UAV images. True-ortho photo was generated and digital topographic map was partially produced. Finally, we presented error analysis on the generated digital complied map. As the results, it is confirmed that the production of digital terrain map with a scale 1:2,500~1:3,000 is available using stereoscope method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.525-533
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2019
There are two feature collection methods in digital mapping using the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Photogrammetry: vectorization and stereo plotting. In vectorization, planar information is extracted from orthomosaics and elevation value obtained from a DSM (Digital Surface Model) or a DEM (Digital Elevation Model). However, the exact determination of the positional accuracy of 3D features such as ground facilities and buildings is very ambiguous, because the accuracy of vectorizing results has been mainly analyzed using only check points placed on the ground. Thus, this study aims to review the possibility of 3D spatial information acquisition and digital map production of vectorization by analyzing the corner point coordinates of different layers as well as check points. To this end, images were taken by a Phantom 4 (DJI) with 3.6 cm of GSD (Ground Sample Distance) at altitude of 90 m. The outcomes indicate that the horizontal RMSE (Root Mean Square Error) of vectorization method is 0.045 cm, which was calculated from residuals at check point compared with those of the field survey results. It is therefore possible to produce a digital topographic (plane) map of 1:1,000 scale using ortho images. On the other hand, the three-dimensional accuracy of vectorization was 0.068~0.162 m in horizontal and 0.090~1.840 m in vertical RMSE. It is thus difficult to obtain 3D spatial information and 1:1,000 digital map production by using vectorization due to a large error in elevation.
When it comes to the process of information storage, people are likely to organize individual information into the forms of groups rather than independent attributes, and put them together in their brains. Likewise, in case of finding the shortest path, this study suggests that a Hierarchical Road Network(HRN) model should be selected to browse the most desirable route, since the HRN model takes the process mentioned above into account. Moreover, most of drivers make a decision to select a route from origin to destination by road hierarchy. It says that the drivers feel difference between the link travel tine which was measured by driving and the theoretical link travel time. There is a different solution which has predicted the link travel time to solve this problem. By using this solution, the link travel time is predicted based on link conditions from time to time. The predicated link travel time is used to search the shortest path. Stochastic Process model uses the historical patterns of travel time conditions on links. The HRN model has compared favorably with the conventional shortest path finding model in tern of calculated speeds. Even more, the result of the shortest path using the HRN model has more similar to the survey results which was conducted to the taxi drivers. Taxi drivers have a strong knowledge of road conditions on the road networks and they are more likely to select a shortest path according to the real common sense.
The heterotrophic marine algae Thraustochytrium aureum ATCC 34304 produces substantial amount of polyunsaturated fatty acids (PUFAs), especially docosahexaenoic acid (DHA). In this study, changes in the lipid and fatty acid compositions of Thraustochytrium aureum ATCC 34304 were investigated according to the growth stage. The major lipids of Thraustochytrium aureum ATCC 34304 were found to be composed of triacylglyceride (TAG), phospholipid (PL), and sterol (ST). The content of triacylglyceride increased during the exponential phase of cell growth, but the content of phospholipid decreased. The composition of total polyunsaturated fatty acids decreased from 60.3% to 45.3% and that of docosahexaenoic acid from 42.1% to 33.9% in the triacylglyceride. The composition of total saturated fatty acids, however, increased from 24.9% to 27.8%. The content of total polyunsaturated fatty acids decreased greatly from 48.0% to 17.5% but the decrease in the content of saturated fatty acids was slight in phospholipid.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.3
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pp.283-290
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2016
Even though existing methods for orthophoto production in traditional photogrammetry are effective in large areas, they are inefficient when dealing with change detection of geometric features and image production for short time periods in small areas. In recent years, the UAV (Unmanned Aerial Vehicle), equipped with various sensors, is rapidly developing and has been implemented in various ways throughout the geospatial information field. The data and imagery of specific areas can be quickly acquired by UAVs at low costs and with frequent updates. Furthermore, the redundancy of geospatial information data can be minimized in the UAV-based orthophoto generation. In this paper, the orthophoto and DEM (Digital Elevation Model) are generated using a standard low-end UAV in small sloped areas which have a rather low accuracy compared to flat areas. The RMSE of the check points is σH = ±0.12 m on a horizontal plane and σV = ±0.09 m on a vertical plane. As a result, the maximum and mean RMSE are in accordance with the working rule agreement for the airborne laser scanning surveying of the NGII (National Geographic Information Institute) on a 1/500 scale digital map. Through this study, we verify the possibilities of the orthophoto generation in small slope areas using general-purpose low specification UAV rather than a high cost surveying UAV.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.3
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pp.103-114
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2013
In this study, we established the ortho mosaic imagery on the Korean Peninsula using KOMPSAT-2 images and conducted an accuracy assessment. Rational Polynomial Coefficient(RPC) modeling results were mostly less than 2 pixels except for mountainous regions which was difficult to select a Ground Control Point(GCP). Digital Elevation Model(DEM) which was made using the digital topographic map on the scale of 1:5,000 was used for generating an ortho image. In the case of inaccessible area, the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM was used. Meanwhile, the ortho mosaic image of the Korean Peninsula was produced by each ortho image aggregation and color adjustment. An accuracy analysis for the mosaic image was conducted about a 1m color fusion image. In order to verify a geolocation accuracy, 813 check points which were acquired by field survey in South Korea were used. We found that the maximum error was not to exceed 5m(Root Mean Square Error : RMSE). On the other hand, in the case of inaccessible area, the extracted check points from a reference image were used for accuracy analysis. Approximately 69% of the image has a positional accuracy of less than 3m(RMSE). We found that the seam-line accuracy among neighboring image was very high through visual inspection. However, there were a discrepancy with 1 to 2 pixels at some mountainous regions.
Kim, Tae-Gyun;Chang, In-Seok;Lee, Duck-Bok;Kim, Ok-Yon
Land and Housing Review
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v.3
no.1
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pp.59-68
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2012
The current land development cost price system is classified as the creating land by construction price and composition changes that occur sporadically in the process of completion at the source of the factors by incurred cost price. Housing for land cost price system is a lack of objectivity which scheme of the such a gap due to the land in accordance construction and incurred cost price system so far. Therefore, in order to increase the objectivity of costing the costing of predictable surprises should be reflected in the process. Under such a background, this study defined the effective differential ratio as the predictable, estimated them for various characteristics of each business district to reflect. For this, set the properties category of five types to attributes and making the complex category and Look-up table. Which result of model validation is showed a high reliability. Therefore, Continuous accumulation of material in the future, when them to reflect the construction cost, will contribute to the bridge the gap the construction cost between incurred them.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.2
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pp.289-297
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2009
In the paper, we propose the methodology to extract training dataset automatically for supervised classification of road networks. For the preprocessing, we co-register the airborne photos, LIDAR data and large-scale digital maps and then, create orthophotos and intensity images. By overlaying the large-scale digital maps onto generated images, we can extract the initial training dataset for the supervised classification of road networks. However, the initial training information is distorted because there are errors propagated from registration process and, also, there are generally various objects in the road networks such as asphalt, road marks, vegetation, cars and so on. As such, to generate the training information only for the road surface, we apply the Expectation Maximization technique and finally, extract the training dataset of the road surface. For the accuracy test, we compare the training dataset with manually extracted ones. Through the statistical tests, we can identify that the developed method is valid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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