KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
본 논문은 라이다 데이터를 활용하여 지형에 대한 3차원 해석을 보여 주는 것이다. 일반적으로, 라이다 측량은 항공레이저스캐너를 이용하여 지표의 정량 및 정성적 정보를 얻을 수 있는 방법이다 획득된 라이다 데이터를 사용해 불규칙 삼각망, 수치표면모형 및 수치표고모형 등의 지형 데이터를 만들어 지형의 가시성, 음영기복, 경사방향 및 경사도와 같은 요소들을 조사했다. 각 항목으로부터 얻은 해석 결과들은 지형해석에 있어서 주요한 요소로 사용되어지며, 라이다 측량이 지형해석을 위한 새로운 방법으로 이용되기를 기대한다.
습지는 육상과 수상생태계의 전이지대로 다양한 생물의 서식처이며 생물자원의 보고로서 인간은 물론 육상의 생물들에게도 매우 가치있는 지리적 공간이다. 본 연구에서는 내륙습지를 대상으로 수치고도모델과 GIS 분석기법을 이용하여 효율적인 습지 관리권역 설정 방법을 연구하였다. 수치고도모델을 이용하여 소하천 유역단위로 관리 권역을 설정하기 위한 방법으로 BurnDEM기법을 사용하였다. 또한 내륙습지 분포도를 18개의 소하천 유역으로 분류한 유역도와 중첩하여, 내륙습지의 관리권역의 효율성을 평가하였다. 이러한 소하천 유역 관리권역 설정 기법은, 앞으로 진행될 국가 내륙습지 데이터베이스 구축 사업에 활용될 수 있다.
S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.
본 연구에서는 최근 도시계획, 수자원 및 방재 분야에서 높은 관심을 가지고 연구중인 항공레이저측량기법을 활용하여 시가지의 건축밀도를 평가하였다. 먼저, 레이저스캐너인 LiDAR(light detection and ranging)로 취득한 표고자료로부터 DEM(digital elevation model)과 DSM(digital surface model)을 구축하였으며, 건물의 높이를 계산하기 위해 DEM에는 ZONALMEAN 필터, DSM에는 ZONALMAJORITY 필터를 적용하였다. 필터링 과정으로부터 계산한 층수와 현지조사의 층수를 비교한 결과 표준오차 ${\pm}0.199$층을 확보할 수 있었다. 또한 건물 연면적 레이어와 구획 레이어를 중첩하여 통계분석함으로서 도시 구획별 용적률을 제시할 수 있었다. 항공레이저측량 자료를 이용하여 계산한 용적률과 현지조사로부터 계산한 용적률의 비교 결과, 용적률의 표준오차를 ${\pm}2.68%$로 확보할 수 있었다. 따라서, 항공레이저측량 자료는 향후 토지이용계획을 수립하는 의사결정자에게 매우 유용한 자료를 제공해 줄 것으로 기대한다.
석회석 채광을 위한 노천광산에는 산림훼손과 지형의 급격한 변화로 급경사의 절개면이 발생하기 때문에 안전사고 예방을 위한 기술개발과 많은 노력이 필요하다. 환경파괴를 줄이고, 노천광산의 안전한 개발을 위해서는 정확한 3차원 지형정보를 제작하여야 한다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 사진촬영 및 3D 레이저 스캔을 수행하고, 노천광산에 대한 지형정보를 구축하였다. 무인항공기로 취득된 데이터의 처리를 통해 DSM (Digital Surface Model), DEM (Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하였으며, 결과물을 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량성과와 비교하여 정확도를 평가함으로써 활용성을 제시하고자 하였다. 연구 결과 사진 및 3D 레이저 스캐닝 결과물의 정확도는 각각 11cm, 8cm 정도를 나타내었으며, 정확도 평가 결과와 데이터의 특징 분석을 통해 무인항공기를 이용한 노천광산의 지형정보 구축에 대한 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 광물자원 개발 분야에 무인항공기를 이용한 정확한 3차원 지형정보의 구축 및 활용은 효과적인 광산관리 및 안전사고 예방에 크게 기여할 것이다.
본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.
발파에서 특정한 방향으로 균열 성장을 제어하는데 장약공 노치가 유효하다는 연구결과가 발표되어오고 있다. 본 연구에서는 장약공의 노치가 파단면 형성에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 일반 장약공과 노치 장약공에 의한 파단면의 표면을 비교하였다. 암석시편에 노치를 형성하기 위하여 노치비트시스템이 적용되었다. 파단면의 표면은 디지털 영상 계측법을 적용하여 DEM 모델로 재구성하고, 표면 거칠기 지수를 사용하여 파단면의 거칠기를 평가하였다.
본 연구는 2001년 1월, 2004년 3월, 2005년 12월 그리고 2010년 1월의 4개 폭설사상을 대상으로 3가지 적설심분포도를 구축하고 그 결과를 비교하고자 하였다. 첫째는 우리나라 76개의 지상기상관측소의 최심적설자료를 대상으로 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 적용하여 구축한 경우(Snow Depth Map; SDM), 둘째는 SDM를 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 영상에 의한 적설분포지역(Snow Cover Area; MODIS SCA)으로 추출한 경우(SDM+MODIS SCA; SDM_M), 셋째는 둘째 경우에 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여 고도에 따른 적설심 감률을 고려한 경우(SDM_M+DEM; SDM_MD)이다. 4개년도의 적설분포도를 작성한 결과, Terra MODIS 영상에 의한 적설분포면적은 남한면적($99,575.3km^2$)의 62.9%, 44.1%, 52.0%, 69.0% 였다. 3가지 경우에 대한 평균 적설심을 비교한 결과, SDM보다 SDM_M이 각각 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, 1.5cm 작게, SDM_M보다 고도를 고려한 SDM_MD는 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, 1.2cm 크게 나타났다.
백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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