지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.
Eun-Sung, Park;Ajay Patel, Kumar;Muhammad Akbar Andi, Arief;Rahul, Joshi;Hongseok, Lee;Byoung-Kwan, Cho
농업과학연구
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제49권3호
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pp.483-493
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2022
It is important to improve the efficiency of plant breeding and crop yield to fulfill increasing food demands. In plant phenotyping studies, the capability to correlate morphological traits such as plant height, stem diameter, leaf length, leaf width, leaf angle and size of panicle of the plants has an important role. However, manual phenotyping of plants is prone to human errors and is labor intensive and time-consuming. Hence, it is important to develop techniques that measure plant phenotypic traits accurately and rapidly. The aim of this study was to determine the feasibility of point cloud data based on a 3D light detection and ranging (LiDAR) system for plant phenotyping. The obtained results were then verified through manually acquired data from the sorghum samples. This study measured the plant height, plant crown diameter and the panicle height and diameter. The R2 of each trait was 0.83, 0.94, 0.90, and 0.90, and the root mean square error (RMSE) was 6.8 cm, 1.82 cm, 5.7 mm, and 7.8 mm, respectively. The results showed good correlation between the point cloud data and manually acquired data for plant phenotyping. The results indicate that the 3D LiDAR system has potential to measure the phenotypes of sorghum in a rapid and accurate way.
Gaining an accurate 3D stream geometry has become feasible with Unmanned Aerial Vehicle (UAV), which is crucial for better understanding stream hydrodynamic processes. The objective of this study was to investigate series of filters to remove stream vegetation and propose the best method for generating Digital Terrain Models (DTMs) using UAV-based point clouds. A stream reach approximately 500 m of the Bokha stream in Icheon city was selected as the study area. Point clouds were obtained in August 1st, 2023, using Phantom 4 multispectral and Zenmuse L1 for Structure from Motion (SfM) and Light Detection And Ranging (LiDAR) respectively. Three vegetation filters, two morphological filters, and six composite filters which combined vegetation and morphological filters were applied in this study. The Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were used to assess each filters comparing with the two cross-sections measured by leveling survey. The vegetation filters performed better in SfM, especially for short vegetation areas, while the morphological filters demonstrated superior performance on LiDAR, particularly for taller vegetation areas. Overall, the composite filters combining advantages of two types of filters performed better than single filter application. The best method was the combination of Progressive TIN (PTIN) and Color Indicies of Vegetation Extraction (CIVE) for SfM, showing the smallest MAE of 0.169 m. The proposed method in this study can be utilized for constructing DTMs of stream and thus contribute to improving the accuracy of stream hydrodynamic simulations.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors detect the distance of the surrounding environment and objects. Conventional LiDAR sensors require a certain amount of a power because they detect objects by transmitting lasers at a regular interval depending on a constant resolution. The constant power consumption from operating multiple LiDAR sensors is detrimental to autonomous and electric vehicles using battery power. In this paper, we propose two algorithms that improve the inefficient power consumption during the constant operation of LiDAR sensors. LiDAR sensors with algorithms efficiently reduce the power consumption in two ways: (a) controlling the resolution to vary the laser transmission period (TP) of a laser diode (LD) depending on the vehicle's speed and (b) reducing the static power consumption using a sleep mode depending on the surrounding environment. A proposed LiDAR sensor with a resolution control algorithm reduces the power consumption of the LD by 6.92% to 32.43% depending on the vehicle's speed, compared to the maximum number of laser transmissions (Nx·max). The sleep mode with a surrounding environment-sensing algorithm reduces the power consumption by 61.09%. The proposed LiDAR sensor has a risk factor for 4-cycles that does not detect objects in the sleep mode, but we consider it to be negligible because it immediately switches to an active mode when a change in surrounding conditions occurs. The proposed LiDAR sensor was tested on a commercial processor chip with the algorithm controlling the resolution according to the vehicle's speed and the surrounding environment.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
Mapping of artificial levee lines, one of major tasks in river zone mapping, is critical to prevention of river flood, protection of environments and eco systems in river zones. Thus, mapping of artificial levee lines is essential for management and development of river zones. Coastal mapping including river zone mapping has been historically carried out using surveying technologies. Photogrammetry, one of the surveying technologies, is recently used technology for national river zone mapping in Korea. Airborne laser scanning has been used in most advanced countries for coastal mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Due to these advantages, use of LiDAR data in coastal mapping is efficient for monitoring and predicting significant topographic change in river zones. This paper introduces a method for construction of a 3D artificial levee line using a set of LiDAR points that uses normal vectors. Multiple steps are involved in this method. First, a 2.5-dimensional Delaunay triangle mesh is generated based on three nearest-neighbor points in the LiDAR data. Second, a median filtering is applied to minimize noise. Third, edge selection algorithms are applied to extract break edges from a Delaunay triangle mesh using two normal vectors. In this research, two methods for edge selection algorithms using hypothesis testing are used to extract break edges. Fourth, intersection edges which are extracted using both methods at the same range are selected as the intersection edge group. Fifth, among intersection edge group, some linear feature edges which are not suitable to compose a levee line are removed as much as possible considering vertical distance, slope and connectivity of an edge. Sixth, with all line segments which are suitable to constitute a levee line, one river levee line segment is connected to another river levee line segment with the end points of both river levee line segments located nearest horizontally and vertically to each other. After linkage of all the river levee line segments, the initial river levee line is generated. Since the initial river levee line consists of the LiDAR points, the pattern of the initial river levee line is being zigzag along the river levee. Thus, for the last step, a algorithm for smoothing the initial river levee line is applied to fit the initial river levee line into the reference line, and the final 3D river levee line is constructed. After the algorithm is completed, the proposed algorithm is applied to construct the 3D river levee line in Zng-San levee nearby Ham-Ahn Bo in Nak-Dong river. Statistical results show that the constructed river levee line generated using a proposed method has high accuracy in comparison to the ground truth. This paper shows that use of LiDAR data for construction of the 3D river levee line for river zone mapping is useful and efficient; and, as a result, it can be replaced with ground surveying method for construction of the 3D river levee line.
삼차원 라이더 데이터를 기반으로 침입에 대한 분류 및 시나리오를 생성한다. 다양한 실제 침입 사례들을 분석하고 다양화하여 오브젝트를 인식하고 침입에 대한 데이터를 식별, 경계할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다. 자동차, 사람, 동물, 자연물 등에 대한 기본 시나리오를 생성하고 이를 반복적으로 테스트하여 시뮬레이션함으로써 침입에 대한 시스템을 구축하고 평가하는데 필요한 분류 체계를 만든다. 최종적으로 구성된 시나리오를 기반으로 차량 및 주변 물체에 대해서 변수를 추가하여 시나리오를 다양화하고, 향후 침입에 대해 정확하고 자동화된 경계 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련한다.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
여러 종류의 센서로부터 획득한 공간데이터를 효과적으로 분석하고 이용하기 위해서는 시각화가 필요하다. 센서 데이터로부터 실세계를 모델링한 3차원 디지털 공간정보를 사용자에게 전달하기 위한 최상의 방법은 실감적인 입체 시각화와 디스플레이 기술이다. 대부분의 디스플레이 방법은 2D 또는 2.5D 투영 기반의 시각화이므로 3차원 공간상에 존재하는 실세계를묘사하는데 한계가 있다. 그러므로 본 논문에서는 3차원 공간 데이터로 지형 매핑에 활용도가 높은 항공 라이다. 최근에 개발되어 향후 공간정보 획득 기술로서 잠재력이 높게 평가되고 있는 Flash-LiDAR와 해저공간 정보획득을 위한 음향 측심기 데이터를 셔터안경 방식의 고해상도 입체 디스플레이 모니터상에 입체 시각화하였다. 측량 및 공간정보 분야에서도 일반 대중들의 관심이 높아지고 있는 3D 모니터를 정보전달의 매개체로 활용하기 위해서는 공간정보의 입체 콘텐츠 생성에 관한 연구가 진행되어야 한다.
자연재해로 인한 수많은 피해 중 특히 산사태 등 사면붕괴로 인한 피해는 인간에게 많은 인적/물적 자원의 손실을 가져왔다. 이런 사면붕괴로 인한 피해를 줄이고자 사면붕괴 예방을 위해 다양한 계측장비를 이용하여 사면붕괴 예 경보 시스템을 구축하였다. 하지만 대상사면에 접근성 문제를 해결하고 위험 사면 전체에 대한 안전성 평가를 실시할 수 있는 효율적인 계측장비는 많지 않은 실정이다. 이에 사면붕괴예방을 위한 효율적인 계측장비로서 측량학적인 접근 방법으로 사면거동의 정확한 계측을 위해 지상라이다시스템을 이용하여 사면붕괴 예방을 위한 시스템의 활용가능성 판단을 위한 실험을 실시하였다. 본 연구에서는 인공으로 조성되어 사면안정화 공법이 적용된 토사사면에 사면상부에서 단계별로 실물 하중을 가하여 하중에 따른 사면의 거동을 Total Station과 지상라이다시스템을 이용하여 계측하였다. 두 시스템을 이용하여 계측한 성과의 정확한 비교 분석을 위해 두 시스템의 계측 결과를 동일한 좌표계로 일치시키는 3D Similarity Transformation을 통해 서로 다른 좌표계를 가지고 있는 두 좌표계를 하나의 좌표계로 통일시켜 사면이 실물하중에 어떤 거동이 일어나는지를 분석하였다. 타켓중심의 사면거동 분석결과, 지상라이다 시스템은 Total Station과 비교해 X축으로는 1cm이내의 차이가, Y축으로는 규칙적이지 않는 거동의 경향이 발생하고, Z축으로는 서로 유사한 경향을 보였다. 연속된 점에 대한 사면지동 분석결과, Y축의 위치에 따라 사면 하부에서 상부의 방향으로 사면거동의 경향이 다르게 나타나 Total Station에서 분석하기 어려웠던 사면의 연속적인 변화를 관찰할 수 있었다. 따라서 지상라이다 시스템은 Total Station에 버금가는 측량성과를 획득하여 효율적인 사면모니터링을 위한 계측장비로 판단되었으며 기존의 사면모니터링기법의 한계를 대체 할 수 있는 측량학적 분석방법으로 많은 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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