Among components of digital topographic maps used officially in Korea, only contours have 3D values except buildings and trees that are demanded in landscape planning. This study presented a series of processes for 3Dreconstructing landscape features such as terrain, buildings and standing trees using LiDAR (Light Detection And Ranging) data and aerial digital photo graphs. The 3D reconstructing processes contain 1) building terrain model, 2) delineating outline of landscape features, 3) extracting height values, and 4) shaping and coloring landscape features using aerial photograph and 3-D virtual data base. LiDAR data and aerial photograph was taken in November 2006 for $50km^{2}$ area in Sorak National Park located in eastern part of Korea. The average scanning density of LiDAR pulse was 1.32 points per square meter, and the aerial photograph with RGB bands has $0.35m{\times}0.35m$ spatial resolution. Using reconstructed 3D landscape features, visibility with the growing trees with time and at different viewpoints was analyzed. Visible area from viewpoint could be effectively estimated considering 3D information of landscape features. This process could be applied for landscape planning like building scale with the consideration of surrounding landscape features.
본 연구에서는 IKONOS Geo-level 입체영상과 함께 계공되는 RPC에 의해 편의된 영상좌표를 보정하기 위해 1:1,000과 1:5,000 수치지도의 활용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 편의가 보정된 영상이 보정되지 않은 영상 보다 평면위치와 고도위치 각각에 대하여 4m, 2m 정도 정확도가 향상되었으며, 수치지도 기준점으로부터 편의 보정된 입체영상은 1:10,000 정도의 수치지도 제작에 요구되는 위치정확도를 만족하였다.
본 연구는 집중호우로 인해 많은 토석류가 발생한 강원도 인제군에 속한 설악산 국립공원 일대를 선정하고 현장 조사를 실시하였다. 유역의 특징을 분석하기 위해 GIS 기법을 이용하여 지형 공간자료를 구축하였으며, 재해 발생 이후의 지형자료 구축을 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 3D 지형자료를 생성하였다. LiDAR 지형자료는 기존 수치 지도(재해발생 이전)와 비교하여 정밀도를 평가하고 재해 발생 전·후의 지형자료를 비교 분석하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 활용하여 토석류 확산면적을 산정하고 실제 토석류 발생 구간과 비교 분석하였다.
NASA의 Terra 위성에 탑재된 ASTER는 기선고도비 0.6, 15m 해상도의 along-track 디지털 스테레오 영상자료를 제공한다. $43km{\times}50km $ 지역에 대한 ASTER 스테레오영상으로부터 ENVI 4.1 소프트웨어의 자동 스테레오 상관처리과정을 실행하여 $15m{\times}15m$의 DEM을 추출하였다. ASTER DEM의 정확도를 1:25,000축척의 수치지형도로부터 얻은 DEM을 기준으로 하여 분석한 결과, 높이에서 RMSE ${\pm}7{\sim}{\pm}20m$를 나타냈다. RMSE ${\pm}10m$를 초과하게 하는 요인들로서 구름지역, 수역, 건물지역들을 제외한 지역들의 DEM 정확도는 5.789m의 RMSE를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 구름지역과 그림자 지역을 토지피복 분류에 의해 검출하여 추출된 ASRER DEM(엄밀히 말해서 DSM) 상에서 그 부분들을 제거한 다음, 밴드간 연산기법을 이용하여 이 부분을 수치지형도로부터 추출한 DEM으로 대치함으로써 지형정보의 정확도를 높이고자 하였다.
The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally manual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. To acquire the sufficient number of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCOs using GCP database. GCP image chips and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We developed image processing tool for making image chip GCPs and Web Server for management of GCPs.
SPOT 위성영상을 이용한 3차원 위치결정에는 해석적사진측량과 수치적사진 측량방법에서의 번들조정이 적용되며, 이를 위해서는 정밀한 상좌표관측과 정확한 지상기준점좌표가 요구된다. 본 연구에서는 지상측량성과의 비교하여 축척에 따른 지형도의 디지타이징된 평면좌표 정확도와 보간된 높이좌표 정확도를 분석하였고, 또한 지상기준점좌표의 획득방법 및 SPOT 영상자료의 형태를 조합하여 번들조정으로 결정된 3차원좌표의 정확도을 비교 분석하였다.
In recent years, LiDAR(Light Detection and Ranging) data has been widely used to prepare digital elevation models(DEMs) with the high spatial resolution of centi-meters. This paper investigated possible applications of LiDAR-derived DEMs in surface hydrology modeling, such as characterizing flow direction, identifying sub-basins in a watershed, and calculating variables like upstream contribution area. The results were compared to the results of the DEMs from conventional topographic maps.
본 연구는 우리나라의 수치지형도에서 수치고도모형(DEM)을 개발하고자 할 때 고려해야 할 요인들을 분석하였다. 특히 DEM의 정확도에 결정적으로 영향을 미치는 내삽법의 과정을 지형적 유형(평지.계곡.산지)과 공간적 표본추출법(체계적추출법.군집형무작위추출법.복합점진적표본추출법)에 따라 구분하여 살펴 보았다. RMSE의 측정을 통해 크리깅 내삽법이 지형의 기복에 산관없이 정확도를 유지함녀서 DEM을 생성할 수 있는 방법으로 평가되었다. 그리고 표본추출법에 따라 공간적 표본 밀도를 달리한 낮은 표본을 대상으로 한 경우에 비해 낮게 나타났다. 또한 본 연구에서 제안한 복합 점진적 표본추출법을 적용한 DEM의 정확도는 다른 표본추출법을 적용한 경우보다 그 정확도가 향상됨을 확인하였고, 반면에 계산상의 효율성이 다른 방법에 비해 떨어지는 단점을 보였다.
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.
최근 지도제작 기법의 발달과 기 제작된 종이 및 수치지도의 보급이 활발해짐에 따라 2차원 형태의 지형도보다 지형을 보다 사실감 있게 표현하는 3차원 지형도에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 연구 는 기존의 국가기본도 중 축척 1:25,000 종이지형도와 수치지도의 지형정보들을 이용하여 3차원 지형도를 생성하였으며, 3차원 지형도의 정확도분석 결과 1:25,000 국가기본도 허용오차 범위에 포함되어 그 활용가능성을 입증하였다. 3차원 지형도의 정확도를 분석하기 위하여 좌표 변환된 국가기본도의 이미지와 동일도엽의 수치지도상의 각종 지물지모들간의 평면 위치오차 및 수직 위치오차를 레이어별로 분석하여 정확도를 평가한 결과 영상자료의 좌표변환시 이용되는 변환 프로그램뿐만 아니라 보정방법에 따라서도 위치오차가 상이함을 알 수 있었다. 좌표 변환된 영상자료의 평면정확도는 지상거리 ${\pm}4.1m$로 1:25,000의 수치지도 허용범위를 만족하였다. 따라서 기 제작된 다양한 축척의 국가기본도와 수치지도를 이용하여 신속하고 효율적으로 3차원 지형도를 제작할 수 있으며, 향후 기존 지형도 및 수치지도를 이용한 입체지형도의 활용가능성이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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