• 대한공간정보학회지
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• 제10권5호
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• pp.53-65
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• 2002

The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.99-108
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• 2000

본 논문에서는 SPOT 위성 영상을 사용하여 얻어진 수치 표고 모형을 결합하는 기법을 제안한다. 추출된 수치 표고 모형의 결과를 사용하여 위도와 경도로 이루어지는 격자를 생성한다. 생성된 격자 위치에서의 고도 값은 이미 획득된 수치 표고 모형으로부터 세 개의 가장 근접한 화소의 고도 값을 이용하는 삼각형 영상 워핑 방법을 사용하여 보간한다. 각 격자의 최종 고도 값은 최대 가능성 규칙의 융합 방법을 이용하여 결정한다 본 논문에 사용된 영상은 두 쌍의 스테레오 SPOT 위성영상을 사용하였으며 실험결과 수치 표고 모형의 고도 값을 성공적으로 융합할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.216-218
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• 2003

QuickBird satellite is quickly becoming the best choice for high-resolution mapping using satellite images. In this paper, we will describe the followings: (1) how to correct QuickBird data using different geometric correction methods, (2) data fusion using QuickBird panchromatic and multispectral data, and (3) automatic DEM extraction using QuickBird stereo data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3044-3046
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• 2000

A Stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. In this stereo matching process, DEM(Digitai Elevation Map) can be generated by the disparity from reference image to target image. Generally disparity map in matching process can be implemented by wraping from reference image to target image and if the role of reference and target is interchanged, the different DEM can be obtained. To evaluate the generated DEM from matching process, We adapted the Photorealistic synthetic image generator using ray tracing technique. The generator produce two simulated image from previous DEM and Ortho-image which is regard as Ground-truth. In this paper, we are concern about estimating more accurate DEM from these two DEMs. The several fusion methods of two DEMs are proposed to generate accurate DEM and compared with previous method. one of fusion methods is by using Cross-Correlation match score and the true DEM should have a high matching score.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.154-166
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• 2016

본 연구는 항공 LiDAR 원자료를 활용하여 Fusion 소프트웨어의 필터링 과정을 수행하는 GroundFilter(GF) 알고리즘과 격자화 과정을 수행하는 GridsurfaceCreate(GC) 알고리즘의 패러미터 수준의 조합 변화에 따라 해발고도 정확도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 비교분석하였다. GF 패러미터(1, 3, 5, 7, 9) 및 GC 패러미터(1, 3, 5, 7, 9)의 조합 변화에 따른 해발고도 정확도에 대하여 유의미한 영향이 있는지 분석하기 위해 DEM과 현장 해발고도의 잔차로 이원분산분석을 실시하고, Tukey HSD 사후분석을 실시하였다. 이원분산분석 결과, GF 패러미터 변화는 정확도에 유의미한 영향을 미쳤으나(F-value : 27.340, p<0.01), GC 패러미터의 수준 변화는 유의미한 영향이 없었다(F-value : 0.457). 아울러 GF와 GC의 상호작용효과는 정확도에 대하여 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났다(F-value : 0.247). 유의미한 영향이 나타난 GF에 대하여 사후분석을 실시한 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 '7', '5', '9', '3' 집단과 '1' 의 두 집단으로 나뉘었다. 또한 보다 신뢰성 있는 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR-DEM을 생성하는데 적정 GF 및 GC 패러미터는 각각 수준 '7', '3' 인 조건일 때로 판단되었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권4호
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• pp.212-222
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• 2003

The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. However, there exist many factors causing stereo matching error, such as occlusion, no feature or repetitive pattern in the correlation window, intensity variation, etc. Among them, occlusion can be only resolved by true multi-image stereo. In this paper, we present multi-image stereo method using DEM fusion as one of efficient and reliable true multi-image methods. Elevations generated by all pairs of images are combined by the fusion process which accepts an accurate elevation and rejects an outlier. We propose three fusion schemes: THD(Thresholding), BPS(Best Pair Selection) and MS(Median Selection). THD averages elevations after rejecting outliers by thresholding, while BPS selects the most reliable elevation. To determine the reliability of a elevation or detect the outlier, we employ the measure of self-consistency. The last scheme, MS, selects the median value of elevations. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental results indicate that all three fusion schemes showed much better improvement over the conventional binocular stereo in natural terrain of 29 Palms and urban site of Avenches.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.407-407
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• 2002

The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and interfereometry for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. In this paper, different strategies for fusing SAR and optical data are combined to derive high quality DEM products. The filtering techniques, which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. By taking advantage of the fact that errors of the DEMs are of different nature using the filtering technique, affected part are filtered and replaced by those of the counterpart and is tested with two sets of SPOT and ERS DEM, resulting in a remarkable improvement in DEM. for the analysis of results, the reference DEM is generated from digital base map(1:5000).

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.58-65
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• 2002

위성영상으로부터 수치고도모형(DEM:Digital Elevation Model)을 생성하는데 있어 입체 광학 위성영상을 이용하는 방법과 입체 SAR 위성영상을 이용한 레이다간섭 기법(SAR Interferometry)이 가장 널리 사용되고 있다. 이러한 기법들은 영상 취득 센서의 특성과 자료 처리의 한계를 가지고 있으며 이는 서로 다른 특성의 자료를 융합함으로써 극복될 수 있다. 본 연구는 SAR 위성영상과 광학 위성영상으로부터 생성된 DEM을 융합하여 고품질의 DEM을 생성하고자 함이 목적이다. DEM 융합은 SAR 위성영상의 DEM과 광학 위성영상의 DEM의 특성을 상호 보완하기 위해 다해상도 wavelet 변환(Multiresolution Wavelet Transform) 기법이 적용되었다. 다해상도 wavelet 변환 기법에 의한 DEM 융합은 오차의 영향을 받는 부분에 대해 다른 DEM 자료를 대체함으로써 수행되며 본 연구에서는 SPOT 위성영상과 ERS-1 위성영상을 이용하여 DEM을 생성하고 DEM 융합 기법을 적용하였다. DEM의 오차 분석은 1:5000 수치지형도를 이용하여 기준 DEM을 생성하여 비교하였으며, DEM 융합 결과 서로 다른 특성의 DEM을 융합함으로써 보다 향상된 DEM 제작 가능성을 타진하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.383-388
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• 2004

The fusion of a different kind sensor is fusion of the obtained data by the respective independent technology. This is a important technology for the construction of 3D spatial information. particularly, information is variously realized by the fusion of LiDAR and mobile scanning system and digital map, fusion of LiDAR data and high resolution, LiDAR etc. This study is to generate union DEM and digital ortho image by the fusion of LiDAR data and high resolution image and monitor precisely topology, building, trees etc in urban areas using the union DEM and digital ortho image. using only the LiDAR data has some problems because it needs manual linearization and subjective reconstruction.

• 한국산림과학회지
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• 제106권3호
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• pp.320-329
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• 2017

본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터($F_{md}$), mean 패러미터($F_{mn}$) 및 IA의 median 패러미터($I_{md}$), mean 패러미터($I_{mn}$)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 $F_{md}$, $F_{mn}$, $I_{mn}$에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, $I_{mn}$은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 수준 및 $F_{md}{\ast}F_{mn}$ 상호작용 수준 그리고 $I_{mn}$의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 '$9{\ast}3$' 조합이 가장 정확도가 높았으며, '$1{\ast}1$' 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. $I_{mn}$의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 '3'과 '1'이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합이 수준 '$9{\ast}3$', $I_{mn}$은 수준 '3' 혹은 '1'인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.