최첨단 측량기술인 항공레이저측량, 항공사진측량, 대축척 수치지도의 도입 및 비약적 발달은 대규모 지역에 대해 일반 사용자가 실생활에 활용 가능한 수준의 대축척 영상정보 및 벡터정보들을 제공하는 주요한 수단이 되고 있다. 그러나 서로 각기 다른 측량기술, 센서들로부터 구축된 자료들을 의미 있는 지리정보로 활용하고 상호보완적인 가치를 창출하기 위해서는 이러한 자료들을 같은 좌표계 상에 표현할 수 있도록 기하보정 하는 과정이 선행되어야 한다.본 연구에서는 항공레이저측량 자료,항공사진, 대축척 수치지도를 이용하여 의미가 있는 지리정보를 생성하기 위한 전처리 과정으로써 위의 측량자료들을 공통의 좌표계 상에 기하보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 선형기하요소를 기하보정의 기본요소로 이용하여 정확하고 효과적으로 기하보정을 수행하였다. 이를 위해 항공레이저측량 자료로부터 선형기하요소를 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였으며 추출된 선형요소를 이용하여 항공사진의 단사진과 기하보정하기 위한 방법론을 개발하였고 또한 대축척 수치지도로부터 추출되는 선형요소와의 기하보정을 위한 방법론을 개발하였다. 마지막으로 연구를 위하여 수집된 실제 측량자료에 개발된 방법론들을 적용하고 도출된 결과에 대한 통계평가를 수행함으로써 연구결과의 효용성을 입증하였다.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
Airborne LIDAR systems have been increasingly used for various applications as an effective surveying mean that can be complementary or alternative to the traditional one based on aerial photos. A LIDAR system is a multi-sensor system consisting of GPS, INS, and a laser scanner and hence the errors associated with the LIDAR data can be significantly affected by not only the errors associated with each individual sensor but also the errors involved in combining these sensors. The analysis about these errors have been performed by some researchers but yet insufficient so that the results can be critically contributed to performing accurate calibration of LIDAR data. In this study, we thus analyze these error sources, derive their mathematical models and perform the sensitivity analysis to assess how significantly each error affects the LIDAR data. The results from this sensitivity analysis in particular can be effectively used to determine the main parameters modelling the systematic errors associated with the LIDAR data for their calibration.
Airborne contaminant particles are intruded into optical disk drive(ODD) due to the flow caused by disk rotation and can be adhered to objective lens, which causes read/write errors. Such a phenomenon can be a serious problem for high-density storage devices. The purpose of this paper is to understand the effect of particle contamination of objective lens in a CD-ROM drive on laser diode power and photo diode RF signal. The measurements of laser power and readout RF signal were carried out by using a laser power meter and a time interval analyzer, respectively. The parameters for estimating a readout-signal' distortion were its jitter and amplitude. Alumina(Al$_2$O$_3$) particles were used as test dust particles. The results show that the failure for data access happened as the degree of lens contamination was greater than 20%.
현재의 평면적 지적도 표현 방법은 입체적으로 변화하는 시대적 흐름 속에 놓여 있으며, 이는 GPS 기술 및 레이저기술의 발전과 무관하지 않다. 또한 이러한 자료를 수용할 수 있는 정보저장 장치의 발전과 맞물려 현실세계를 그대로 반영할 수 있는 가상의 3차원 공간정보 구현 매체의 도움도 3차원지적과 분리하여 설명할 수 없다. 본 연구에서는 지상의 높이 값을 정확하고 신속하게 취득할 수 있는 항공라이다측량 기술을 지적도에 적용하기 위하여 항공라이다의 수직 정확도를 평가하기 위한 실험을 실시하였다. 이를 위해 연구지역을 선정하여 항공라이다 측량을 실시했으며, 취득된 성과의 정확도를 확인하기 위해 지적비교점 측량을 실시하였다. 또한 이러한 자료를 근간으로 쌍체표본 t검정을 적용하여 항공라이다측량 성과와 지상측량 성과의 정확도를 통계적 방법론에 의해 비교하였다. 검정결과 t값이 0.322로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없어 두 측량 성과가 동일함을 증명 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 항공라이다측량 성과를 향후 3차원지적 정보의 지형기반 자료 구축에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
Active sensors are rapidly conquering a share on the remote sensing market and offer among others new possibilities toward automatically acquiring 3D building data. Better dissemination of information about new technological developments can possibly be achieved by short distance-learning courses. The paper describes the didactic and technical aspects of a course we have designed and conducted on airborne laser scanning and interferometric SAR. The building extraction application is a good example to illustrated the added value of short electronic-learning courses above simply publishing (digital) papers.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.530-535
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2002
An approach for quickly updating GIS building data using high resolution remotely sensed data is proposed in this paper. High resolution remotely sensed data could be aerial photographs, satellite images and airborne laser scanning data. Data from different types of sensors are integrated in building extraction. Based on the extracted buildings and the outdated GIS database, the change-detection-template can be automatically created. Then, GIS building data can be fast updated by semiautomatically processing the change-detection-temp late. It is demonstrated that this approach is quick, effective and applicable.
Laser scanned lidar data record 3D surface information in detail. Exploring valuable spatial information from lidar data is a prerequisite task for its applications, such as DEM generation and 3D building model reconstruction. However, the inherent spatial information is implicit in the abundant, densely and randomly distributed point cloud. This paper proposes a novel method to organize point cloud data, so that further analysis or feature extraction can proceed based on a well organized data model. The principle of the proposed algorithm is to segment point cloud into 3D planes. A split and merge segmentation based on the octree structure is developed for the implementation. Some practical airborne and ground lidar data are tested for demonstration and discussion. We expect this data organization could provide a stepping stone for extracting spatial information from lidar data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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