최근에 수행되고 있는 중력 탐사는 고분해능의 중력계와 GPS(Global positioning system)를 통한 정밀한 측정과 측지가 이루어지고 있다. 중력탐사에서 모델링과 역산의 기술은 많은 발전이 있어왔지만, 중력자료처리는 거의 변화가 없었다. 통상적인 정밀한 중력 자료 보정을 통한 부우게이상은 측정점의 고도에서 기준면까지의 물질의 영향을 일정한 밀도를 이용해 제거해 버리기 때문에 측정점 바로 하부의 이상체에 의한 영향을 상당히 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 탐사 지역의 지형을 DEM(Digital Elevation Map) 자료와 Multiquadric equation을 이용하여 실제 지형과 유사한 Multiquadric surface를 자동적으로 구성하고, 이를 블록화 함으로써 보정의 대상이었던 기준면 상부에 대한 밀도를 탐사 지역의 지질 정보와 지형을 포함하는 역산을 통해 수치적으로 계산하였다. 이러한 지형을 포함한 역산 방법을 3차 원중력지형역산(3DGTI; 3-D Gravity Terrain Inversion)이라 한다. 이 연구의 효율성을 검증하기 위하여 주변암과 밀도차가 존재하는 관입지역에 대한 모델을 구성하고 적용한 결과 기존의 부게 보정 방법을 적용한 부게 이상도에 비해 자료의 왜곡이 감소하는 효과를 얻을 수 있었다. 이를 통하여 지형 역산을 통한 객관적인 부게 밀도의 결정과 부게 보정시 실제의 수평적인 밀도 변화를 반영함으로써 기존의 문제점을 보완하였다. 게다가, 3DGTI로부터 얻어진 밀도분포는 지형의 윤곽을 그대로 표현하고 있어서 보다 실질적인 지질을 보여준다고 하겠다. 이 방법을 화강암체가 관입하고 있는 마산$\cdot$창원 일대에서의 중력 탐사 자료에 적용해본 결과 기존 방법보다 관입 화강암체의 위치와 그 규모를 알아내는데 더 효과적이었다. 따라서, 수평적인 밀도 변화가 뚜렷하게 존재하는 지역의 경우, 새로운 중력 자료 처리 방법이 기존의 부게 보정에서 발생하였던 문제점을 해결함으로써 천부의 분해능을 높이고, 심부의 밀도 분포도 좀더 정확하게 계산할 수 있으리라 생각된다.
Global natural vegetation mapping (GNVM) system was developed for estimating potential forest area of the globe. With input of monthly mean temperature and monthly precipitation observed at weather stations, the system spherically interpolates them into 1°×1°grid points on a blobe, converts them into vegetation types, and produces a potential vegetation map and a potenital vegetation area. The spherical interpolation was based on negative exponential function fed from the constant radius stations with oval weighing method which is latitudinally elongated weighing in temperature and longitudinally elongated weighing in precipitation. The temperature values were corrected for altitude by applying a linear lapse-rate (0.65℃ / 100m) with reference to a built-in digital terrain map of the globe. The vegetation classification was based upon Koppen’s sKDICe. The potential forest area is estimated for 6.96 Gha (46.24%) of the global land area (15.05 Gha).
A 3D modeling of urban area can be composed the terrain modeling that can express specific and shape of the terrain and the object modeling such as buildings, trees and facilities which are found in urban areas. Especially in a 3D modeling of building, it is very important to make a unit model by simplifying 3D structure and to take a texture mapping, which can help visualize surface information. In this study, the texture mapping technique, based on library for 3D urban modeling, was used for building modeling. This technique applies the texture map in the form of library which is constructed as building types, and then take mapping to the 3D building frame. For effectively apply, this technique, we classified buildings automatically using LiDAR data and made 3D frame using LiDAR and digital map. To express the realistic building texture, we made the texture library using real building photograph.
A stereo matching has been an important tool for the reconstruction of 3D terrain. The current state of stereo matching technology has reached the level where a very elaborate DEM(Digital Elevation Map) can be obtained. However, there still exist many factors causing DEM error in stereo matching. This paper propose a new method to reduce the error caused by the lack of significant features in the correlation window The proposed algorithm keeps the correlation window as small as possible, as long as there is a significant feature in the window. Experimental results indicate that the proposed method increases the DEM accuracy by $72.65\%$ in the plain area and $41.96\%$ in the mountain area over the conventional scheme. Comparisons with Kanade's result show that the proposed method eliminates spike type of errors more efficiently than Kanade's adaptive window technique and produces reliable DEM.
The purpose of this study was to develop techniques acquiring hydrologic parameters that affect runoff conditions from Landsat imagery. Runoff conditions in a study area were analyzed by employing the U.S. Soil Conservation Service(SCS) Method. SCS runoff curve numbers(CN) were estimated by the computer analysis of Landsat imagery and digiral terrain model(DTM) data. The SCS Method requires land use/cover and soil conditions of the area as input parameters. A land use/cover map of 5 hydrological classes was produced from the Landsat multi-spectral scannerr imagery. Slope-gradient and contour and contour maps were also made using the DTM topographic data. Inundation areas depending on reservoir levels were able to be mapped on the Landsat scene by combining the contour data.
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
본 연구는 3차원 도시 모델링을 위해 라이브러리 기반의 texture mapping 기법을 사용하여 건물 모델을 제작하였다. 이 기법은 건물의 종류 및 특성에 따라 라이브러리 형태로 구축되어있는 texture map을 선택, 출력하여 3차원 건물 프레임에 mapping하는 과정으로 이루어진다. 이 기법의 효과적인 적용을 위해 LiDAR 데이터를 이용하여 건물을 자동적으로 분류하였고, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 단위 모델 구현을 위한 건물의 3차원 프레임을 제작하였다. 또한 사실감 있는 건물 texture를 구현하기 위해 실제 건물의 지상사진을 이용하여 texture map 라이브러리를 구축하였다.
최근 항공측량과 위성정보 기술의 급속한 발전은 방대한 지리정보 데이터의 신속한 취득을 가능케 하고 있다. 취득된 지리정보를 정확하게 표현하고 분석하기 위해서는 대용량 데이터를 실시간으로 시각화하는 기술을 필요로 하며, 실시간 시각화를 위해 LOD(Lovel of Detail) 알고리즘을 핵심 요소로 적용하고 있다. 본 연구는 다양한 지리정보 데이터 중 수치지형도에 포함된 등고선 데이터를 활용하여 정규화된 고도정보를 생성하는 방법으로써 TIN 생성기법을 적용하였고, 정규화 된 고도 정보를 생성하기 위해서 본 연구에서는 2단계의 작업으로 구분하여 생성하였다. 먼저 수치지형도를 활용하여 TIN 데이터를 생성하고, 생성된 TIN 데이터를 이용하여 정규화 된 고도정보를 생성하고자 하는 지역 크기의 2차원적 격자 배열을 생성하고, 격자 배열의 각 점과 생성된 불규칙 삼각망의 교차점을 구하여 정규화 된 고도정보를 생성할 수 있다. 본 연구에서는 각 단계 별로 제한된 딜로니 삼각분할(CDT, Constrained Delaunay Triangulation) 알고리즘과 생성된 TIN 데이터와 2차원적 격자 배열 각 점의 교차점을 구하기 위해 Ray-Triangle Intersection 알고리즘을 선택하였다. 또한, DirectX API 라이브러리, Quad-Tree LOD 알고리즘 그리고 프로그램 개발언어인 Microsoft Visual C++ 6.0을 이용하여 정규화된 고도정보를 3차원 지형 실시간 시각화를 통해 3차원 지형 시뮬레이션을 하였다.
본 연구는 CAD와 LISP(LIST Processing)을 이용한 도로노선 결정에 있어서의 토공량 산정에 관한 연구이다. 컴퓨터의 비약적인 발전과 산업분야에서의 이용증대는 CAD/CAM/CAE 기술의 발전으로 이어져 자동설계 및 자동제작을 가능케 하고 있으며 또한 토목설계의 자동화도 꾸준히 추진되어 오고 있는 실정이다. 이러한 자동화 작업의 일환으로 본 연구에서는 도로노선 결정시 각 노선의 토공량 산정을 자동화하여 토목설계업무의 효율성을 높이고자 하였다. 연구의 방법으로 지형도에 DTM(Digital Terrain Model) 개념을 도입하여 지형정보를 자동독취할 수 있도록 프로그램화 한 후 이 데이타를 가지고 LISP 언어를 이용하여 체계적인 알고리즘을 만든 후 CAD 시스템과 접목시켜 종·횡단 면적과 토공량을 산정해서 유토곡선을 출력하는 자동설계 시스템을 시험적으로 구축하는 데 그 목적을 두고 있다.
홍수 시뮬레이션에서 중요한 요소는 강우량, 강우강도 등의 수리 수문자료와 3차원 지형모델, 수리학적 홍수 계산 모형으로 이 중 어느 한 정보의 정확도 및 신뢰성이 낮게 되면 홍수범람 예측 정보의 정확도 및 신뢰성의 확보가 어렵게 된다. 이에 본 연구는 기존 수치지도 및 현황도로 제작한 지형모델과 항공 LiDAR 데이터로 제작된 3차원 지형모델에 대하여 기존의 설계빈도별 홍수위에 따른 침수취약지역을 비교하여 3차원 지형모델의 정확도 차이로 인한 문제점을 분석하여 홍수 시뮬레이션에 대한 LiDAR데이터의 활용성을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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