This research aims at investigation of accuracy potential of RTK(Real-Time Kinematic) GPS in combination with Echo Sounder(E/S) for the coastal mapping. Apart from this purpose, the accuracy of ambiguity resolution with the OTF(On The Fly) method was tested with respect to the initialization time. The result shows that the accuracy is better than 1cm with 5-minute initialization in the distance of 10km baseline. The seaside topography was measured by the RTK GPS only, on the other hand the seafloor topography was surveyed in combination of RTK GPS and E/S. Comparing to the volume of seaside measured by RTK GPS and digital topographical map, the difference of only $2\%$ was achieved. This indicates that the coastal mapping. As a result, it has been revealed that every possible noise in surveying could be corrected and the accuracy could be improved. The accuracy of GPS data acquired in real time was as good as that acquired by post processing. It is expected that it will be useful for the analysis of coastal geographic characteristics because DTM(Digital Terrain Model) can be also constructed for the harbor reclamation, the dredging, and the variation of soil movement in a river.
본 연구에서는 2005년 4월 강원도지역의 대규모 산불로 인해 발생한 산림피해면적과 그에 따른 피해액 산정을 목적으로 하였다. 정확한 산림피해액의 산정을 위해서는 정확한 피해지역의 분류, 수고 의 결정이 중요하며, 이를 위해 SPOT-4 위성 영상을 이용하여 산불피해가 발생한 지역의 면적을 계산하고, 항공 및 지상 LiDAR 자료를 활용하여 수고모델을 생성하였다. 수고모델로부터 나무의 높이값을 결정하고, 임상도로부터 피해지역내 수종, 밀도를 추출함으로서 임분재적을 계산하였으며, 2005년 4월 고시된 입목가격을 기준으로 산림피해액을 산정하였다.
모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using wires considering the wire tension and the clearance from the ground or nearby objects. The wires are installed on a rights-of-way that is a strip of land used by electrical utilities to maintain the transmission line facilities. Trees and plants around transmission lines must be managed to keep the operation of these lines safe and reliable. This study proposed the use of a low-cost drone photogrammetry for the transmission line rights-of-way mapping. Aerial photogrammetry is carried out to generate a dense point cloud around the transmission lines from which a DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) are created. The lines and nearby objects are separated using nDSM (normalized Digital Surface Model) and the noises are suppressed in the multiple image space for the geospatial analysis. The experimental result with drone images over two spans of transmission lines on a mountain area showed that the proposed method successfully generate the rights-of-way map with hazard nearby objects.
도시유역은 자연하천유역에 비해 다른 유형의 홍수피해를 보여주고 있다. 최근에 불투수면적의 증가로 홍수도달시간의 감소와 높은 첨두유량의 발생을 가져오면서 도시홍수피해의 원인이 되고있다. 본 연구에서는 XP-SWMM모형을 적용하여 침수심, 침수 면적을 시간대별로 침수해석을 수행하였으며, 침수해석시 건물의 영향을 고려하였다. XP-SWMM모형의 보정 및 검증을 위해 두 개의 강우사상(2005.06, 2005.07)을 적용하였고, 하천 외수위의 변하는 HEC-RAS모형을 통해 산정하였다. 모의결과 실제 관측된 침수면적(21.41ha)에 비해 산정된 침수구역의 면적은 23.45%로서 9.5% 과다하게 모의되었다. 또한 XP-SWMM모형의 DTM(DigitalTerrain Model)을 구축하여 주요 시간대별 건물의 영향에 따른 침수범위를 분석하였다.
An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.
HEC-GeoRAS는 HEC-RAS의 모의값을 토대로 지형공간자료로 나타내기 위한 ArcView GIS의 확장모형이다. 이모형은 홍수 범람도 작성 및 침수피해 위험도 평가 등에 이용되고 있으며, 이때 홍수 범람도 작성이나 침수범위 설정에 이용되는 지형자료가 수치지형모형(DTM)이다. 수치지형모형에서 표고는 수치지도와 횡단자료를 중첩시켜 만든 TIN(Triangulated Irregular Network)과 같은 자료 구조 규칙을 사용하여 저장된다. HEC-GeoRAS에서 여러 가지 RAS Themes을 만드는데 이 중에서 지형속성 Themes을 생성할 때 문제점이 발생하는데 사용자가 HEC-GeoRAS 사용하여 직접 드로잉하기 때문에 잘못된 위치에 지형속성자료를 입력할 수 있다는 것이다. 또한 TIN생성 시 하천 고수호안이 수직 옹벽형태로 되어 있으면 벽체에 여러 개의 고도자료가 존재하는데 한 개의 고도값만 입력할 수 있어 횡단면이 왜곡된다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 ArcView GIS에서 RAS Themes을 구축할 때 Auto CAD를 사용하여 지형속성자료를 드로잉 하였고, 수직 옹벽형태의 측점을 수정하여 고도값을 추가 입력하였다. 연구 대상지역은 광주천으로 고수호안이 수직 옹벽형태로 되어 있어 벽체에 여러 개의 고도값이 존재하므로 TIN 구축 시 횡단면이 왜곡되는 하천이다. 연구결과 횡단자료가 갖고 있는 좌표를 Auto CAD에서 입력할 수 있어 정확한 위치에 지형속성자료를 생성할 수 있었다. 또한 수직 옹벽형태의 측점을 수정하여 고도값을 추가 입력함으로써 횡단면 왜곡을 보완할 수 있었다. 홍수량에 따른 최대 침수심과 침수면적을 분석한 결과 횡단자료 수정 전 후 2배정도 차이가 생김을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 이용하면 보다 정확한 침수범위를 설정할 수 있고, 저빈도 홍수위 분석도 용이할 것이다.
Modem SAR interferometry (IFSAR) sensors delivering intensity images and corresponding digital terrain model (DTM) allow for a thorough surface lineament interpretation with the all-weather day-night applicability. In this paper, an automatic linear-feature detection algorithm for high-resolution SAR images acquired in Taiwan is proposed. Methodologies to extract linear features consist of several stages. First, the image denoising techniques are used to remove the speckle noise on the raw image. In this stage, the Lee filter has been chosen because of its superior performance. After denoising, the Coefficient of Variation Detector is performed on the result images for edge enhancements and detection. Dilation and erosion techniques are used to reconnect the fragmented lines. The Hough transform, which is a special case of a more general transform known as Radon transform, is a suitable method for line detection in our analysis. Finally, linear features are extracted from the binary edge image. The last stage contains many substeps such as edge thinning and curve pruning.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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