• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.113-119
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• 2003

Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.547-557
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• 2009

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.

• 로봇학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.154-159
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• 2014

The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.

• 한국산림과학회지
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• 제96권3호
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• pp.251-258
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• 2007

항공 Lidar 기술을 이용한 산림조사 기법은 현지조사 및 항공사진을 이용한 기존 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 국내 산림지형의 특성을 고려하여 개체목 인식 및 수고(樹高)추출을 위한 항공 Lidar자료의 기본적인 처리기법을 제시하고자 한다. 경기도 유명산 조림지를 대상으로 촬영된 항공 Lidar 원시자료로부터 비지면점을 제거하는 기법을 적용하여 순수 지표면을 표현하는 수치표고모형자료(DEM)를 생성하였다. 이렇게 제작된 DEM자료를 기반으로 비지면점에 해당하는 신호값들을 추출한 후 수관고모형(CHM)자료를 생성하였다. CHM자료에 개체목의 수고를 추출하는 필터링 기법을 개발하였다. 연구 지역의 낙엽송 및 잣나무 표본임분을 대상으로 항공사진 및 현지 측정된 자료와 비교한 결과, 개체목의 본수는 90% 이상의 정확도로 추출되었으며, 수고는 평균 1.1m 낮게 추정되었다.

• 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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.39-40
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• 2003

레이저를 이용한 원격 분석 기술은 최근 들어 선진 여러 나라에서 지대한 관심을 보이며 급속한 발전을 이루고 있다. 특히, 라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging)는 펄스형 레이저를 대기 중으로 조사하여 대기 중에 존재하는 공기 분자나 에어러솔에 의해 산란되는 신호를 수신하여 대기의 물리ㆍ화학적 성질을 규명하는 기술로 대기물질의 분석 감도, 공간분해능, 측정거리 면에서 탁월한 장점을 갖고 있다. 대개의 분석 장비들이 지엽적적인 공간 정보를 제공하는 반면, 라이다 장비는 레이저를 원하는 방향으로 조사함으로써 임의의 3 차원 공간에 대한 광역적인 정보를 실시간으로 제공할 수 있다(McDermid et al., 1990; McGee et al. 1991). (중략)

• 한국광학회지
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• 제22권6호
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• pp.283-290
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• 2011

수증기의 혼합비를 측정하기 위하여 라만 라이다 시스템을 설계 제작하였다. 시스템을 검증하기 위하여 가강수량과 분포에 대하여 상용 마이크로파 라이오메터(MWR)와 GPS 신호를 이용하는 방법과 비교 연구를 수행하였다. GNSS 방법으로 측정한 총가강수량과 본 라이다 방법에서는 작은 차이를 보였는데, 이는 라이다 방법으로 얻을 수 있는 수증기의 측정고도가 제한적이기 때문이다. 반면에 MWR 방법과 라이다 방법으로 얻은 고도에 따른 수증기량은 수증기량이 급격하게 변하는 구름 경계나 경계고도 근처에서 심한 차이를 보이고 있었다. MWR은 그 밀도가 급격하게 변하는 곳에서 취약한 점을 보였으나 개발된 라만 라이다의 경우는 그 밀도가 급격히 변하는 곳에서도 측정이 원활하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.559-570
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• 2014

위성 탑재 라이다 시스템이 관측하는 후방산란 신호는 대기 에어러솔의 3차원 공간적인 분포 특성 및 시간적인 변화를 탐지할 수 있게 한다. 본 연구에서는 Cloud-Aerosol LIDAR and Infrared Pathfinder Satellite Observation(CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol LIDAR with Orthogonal Polarization(CALIOP) 라이다 관측자료를 이용하여 2012년 한 해 동안의 동북아시아 지역(북위 20도 - 50도, 동경 110 도 - 140 도)의 대기 에어로졸의 시공간 분포를 분석하였다. 입자 소산계수와 편광소멸도의 통계 분석으로부터 각 고도별 에어러솔 입자의 광학 특성정보를 분석하였고, 각 계절별 에어러솔 광학 특성값의 연직분포정보를 정량화할 수 있었다. 또한, 편광소멸도 자료는 연중 0.5 이상의 큰 값을 보이고 있어 지역 대기에는 비구형성 입자에 의한 영향이 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 지역적 규모의 3차원 에어러솔 분포 정보에 대한 기초연구로서, 향후 추가 자료 조사를 통하여 보다 다양한 이벤트성 사례와 에어러솔 기후학적 정보를 생산할 것이다.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권2호
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• pp.159-171
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• 2012

Aerosol direct radiative forcing (ADRF) retrieval method was developed by combining data from passive and active satellite sensors. Aerosol optical thickness (AOT) retrieved form the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) as a passive visible sensor and aerosol vertical profile from to the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as an active laser sensor were investigated an application possibility. Especially, space-born Light Detection and Ranging (Lidar) observation provides a specific knowledge of the optical properties of atmospheric aerosols with spatial, temporal, vertical, and spectral resolutions. On the basis of extensive radiative transfer modeling, it is demonstrated that the use of the aerosol vertical profiles is sensitive to the estimation of ADRF. Throughout the investigation of relationship between aerosol height and ADRF, mean change rates of ADRF per increasing of 1 km aerosol height are smaller at surface than top-of-atmosphere (TOA). As a case study, satellite data for the Asian dust day of March 31, 2007 were used to estimate ADRF. Resulting ADRF values were compared with those retrieved independently from MODIS only data. The absolute difference values are 1.27% at surface level and 4.73% at top of atmosphere (TOA).

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.9-20
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• 2010

지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.