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높은 이상점 비율을 갖는 고감도 가이거모드 영상 라이다 데이터로부터 이상점 검출 (Outlier Detection from High Sensitive Geiger Mode Imaging LIDAR Data retaining a High Outlier Ratio)

  • 김성준;이임평;이영철;조민식
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.573-586
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    • 2012
  • 라이다 센서로 취득된 점군에는 실제 물리적인 표면에 존재하지 않는 이상점이 포함되어 있다. 이러한 이상점들은 활용을 위한 후속처리를 하기 전에 반드시 제거되어야 한다. 특히 민감도가 아주 높은 가이거 모드 검출기를 이용하는 라이다로 취득한 데이터는 높은 비율의 이상점을 포함하고 있다. 이로 인해 기존의 알고리즘은 이러한 데이터로부터 성공적으로 이상점을 검출하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 가이거 모드 영상 라이다로 획득된 높은 이상점 비율을 갖는 점군에서 이상점을 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미 있는 표적의 표면은 검출기상에서 두 개 이상의 이웃픽셀에 검출되며, 이러한 이웃픽셀들로부터 출력되는 거리값은 유사하다는 점을 이용한다. 개발된 제거 기법은 시뮬레이션으로 생성된 다양한 점밀도와 이상점 비율의 모의 데이터에 적용하여 임계값과 데이터 특성에 따른 성능을 분석하였다. 대부분의 경우에 약 99% 이상의 이상점 검출성능이 나타났으며, 데이터 특성에 강인하고 임계값에 크게 민감하지 않는 검출성능을 확인하였다. 제안된 방법은 향후 가이거 모드 라이다 데이터의 온라인 실시간 처리 또는 후처리에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.