본 연구에서는 레이저스캐닝 데이터의 일종인 LIDAR 데이터를 이용하여 수치정사사진 제작에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 LIDAR를 이용하여 얻은 XYZ 절점자료(point data)로부터 TIN(Triangular Irregular Network)을 형성한 후. 이로부터 DSM(Digital Surface Model) 을 제작하였다. 그러나 이 과정에서 수치정사사진의 품질에 악영향을 줄 수 있는 절단선(break line)에서의 노이즈가 DSM에서 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 절단선에서의 노이즈를 처리할 수 있는 여러 가지 기법을 적용하였다. 그 결과 건물을 추출하여 저지대(低地帶)에 대한 LIDAR DEM과 합성하는 기법이 가장 적절하다는 결론을 도출하였으며, 이렇게 제작된 LIDAR DSM으로 수치정사사진을 제작하고 품질을 평가해 본 결과 도화축척 1:5,000보다 높은 위치정확도를 지닌 수치정사사진의 제작이 가능하였다.
3차원 지형공간정보의 활용범위가 확대되면서 다양한 형태와 크기의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역에 대하여 신속하고 정확하게 실세계에 가까운 3차원 건물 모형을 구축하는 기술 개발이 요구되고 있다. 기존의 항공사진이나 고해상 위성영상을 이용한 3차원 도시 지형공간의 구축 연구와는 달리 최근에는 높은 정밀도를 가진 항공 LIDAR 관측 자료를 활용한 3차원 건물 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Zero-crossing의 특성을 갖는 LoG 연산자를 이용하여 높이별로 건물의 경계선 정보를 추출하고 Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 경계선을 직선화하여 건물의 경계선을 정제하고 3차원으로 건물을 복원하는 기법을 제안하였다.
최근 자율 주행 분야의 연구에서 LIDAR를 활용한 분류 기법들이 연구되고 있다. 그러나 2D 영상 처리와 비교하여, 대량의 3D 포인트를 사용하는 분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 지상 검증자료를 쉽게 획득하기 어렵다. 본 연구는 LIDAR를 가상 공간에서 시뮬레이션 함으로써 감지한 물체의 정보를 기록함으로써 3D 포인트 클라우드를 사용하는 다양한 분류 알고리즘의 검증을 위한 지상검증자료를 생성하는 기법을 설명한다. 본 기법은 실제 LIDAR를 사용하는 것보다 적은 비용으로 다양한 환경에서의 분류 알고리즘 성능 검증을 가능하게 한다.
본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
지구온난화에 대한 관심이 증가함에 따라 온실가스를 저감할 수 있는 산림자원에 대한 관심도가 증가되고 있다. 이러한 산림자원에 대한 정보는 대부분 항공사진 또는 위성영상을 이용한 도화에 의해 구축되었다. 그러나 영상정보만을 이용한 경우 수목이 울창한 산림지역의 수고정보를 정확하게 구축하지 못하는 단점이 발생하였다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료와 정사영상을 이용하여 산림지역에서 개별 수목을 분리하고 수고정보를 효율적으로 획득할 수 있는 자료처리 방법을 제안하였다. 라이다를 이용한 자료처리는 정규화된 수치표면모형을 생성한 후 국지적 최대값 필터링을 통하여 수목점을 추출하였다. 또한 정사영상을 이용한 자료처리는 수목영역을 추출하기 위하여 객체기반 영상분류법을 적용하였다. 그리고 라이다 및 정사영상의 결과를 조합하여 최종 수목점을 추출하였다. 용인지역에 대한 실험을 통하여 라이다 자료와 정사영상을 각각 이용하는 방법에 대한 장단점을 분석하고 두 자료를 융합하여 산림지역에서 개별 수목에 대한 정보를 획득할 수 있었다. 이를 통해 제안한 방법의 효율성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.
도시지역에서 가로수는 이산화탄소를 저감하고 녹지 공간을 제공하는 유용한 도시시설물 중의 하나이다. 가로수는 일반적으로 지자체에서 관리되고 있으며 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등의 정보를 체계적으로 획득하기 위하여 항공 라이다를 사용하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 항공 라이다 자료에서 추정한 가로수 꼭대기점을 정제하고, 가로수의 영역을 분리하는 방법을 제안하였다. 제안 방법의 검증을 위하여 가로수의 개수, 수고, 수관폭 등을 수치적으로 정확하게 알 수 있는 모의 항공 라이다 자료를 생성하였다. 자료처리 과정은 먼저 개별 가로수의 영역을 구분하기 위하여 지면과 비지면을 구분하는 필터링을 수행하였다. 그리고 나서 비지면점에서 건물 등의 비가로수 정보를 제거하고, 가로수의 꼭대기점을 추정하였다. 가로수의 영역은 추정된 가로수의 꼭대기점과 지면점을 서로 잇는 직선의 교차점을 이용하여 설정하였다. 모의자료를 이용한 실험을 통해 수목의 꼭대기점 추정에서 발생되는 오추정점을 정제하고, 가로수의 영역설정을 통해 수고, 수관폭, 가로수의 위치정보를 획득할 수 있었다.
본 연구는 항공 라이다 자료를 이용하여 영역 기반 차폐율 지도를 제작하는데 목적이 있다. 영역 기반 차폐율을 산정하기 위하여 대표적인 영역 분할 기법인 유역 분할(Watershed) 기법을 라이다 자료의 고도값에 적용하였으며, 추출된 영역들을 기반으로 차폐율을 산정하였다. 포인트 기반의 라이다 분류 자료를 래스터 자료로 변환하는 과정에서 빈도수 방법을 사용함으로써 포인트 기반의 차폐율 산정법에서 발생하는 과소 과대 추정 문제를 해결하였다. 또한, 분할의 정도를 달리함으로써 필요에 따라 다양한 축척의 차폐율 지도를 작성할 수 있었다. 제안 기법을 통해 제작된 차폐율 지도는 기존 임상도에서 제공하는 소밀도에 비해 보다 정확하고 세밀한 정보를 제공함을 확인할 수 있었다.
2006년 3월부터 4년간 서울대학교에서 관측한 라이다와 스카이 라디오미터 관측 자료로부터 에어러솔의 라이다 비를 산출하고 그 계절 변화 특성을 살펴 보았다. 서울지역의 라이다 비는 여름철에 $68.1{\pm}16.8$ sr로 가장 높고 점차 감소하여 겨울철에 $57.2{\pm}17.9$ sr로 가장 낮았으며 다시 증가하는 경향을 보였다. 그러나 전 기간 동안 산출된 라이다 비가 30 sr에서 최대 110 sr까지의 범위에서 분포하며 관측 전 기간의 표준편차가 16.46 sr인 것을 감안하면 계절변동은 두드러지지는 않았다. 이처럼 계절 변동이 약하게 나타나는 이유는 도심지역에 해당하는 서울의 지리적 특성에 기인한 것으로 연중 인위적인 오염물질이 지속적으로 배출되어 영향을 미치기 때문으로 판단된다. 라이다와 스카이 라디오미터 관측으로 얻은 옹스트롬 지수, 편광소멸도 및 에어러솔 광학두께와 산출된 라이다 비의 관계도 살펴 보았다. 옹스트롬 지수와 편광소멸도는 음의 상관관계가 뚜렷하게 나타나 에어러솔 입자의 크기가 클 경우 비구형을 띄며 크기가 작을수록 구형에 가까워 짐을 확인할 수 있었다. 또한, 라이다 비가 작게 나타나는 깨끗한 날을 제외하면 라이다 비는 옹스트롬 지수가 증가할수록 (편광소멸도가 감소할수록) 증가하는 경향을 가졌다. 이를 바탕으로 에어러솔 광학두께가 하위 10%에 해당하는 깨끗한 날과 옹스트롬 지수가 하위 10%에 해당하는 황사입자가 우세한 사례, 옹스트롬 지수가 상위 10%에 해당하는 오염물질이 우세한 사례로 나누어 라이다 비의 특성을 살펴보았다. 오염물질이 우세한 사례에서의 라이다 비는 $62.2{\pm}13.2$ sr로 기존의 오염물질에 의한 라이다 비와 잘 일치하는 모습을 보였다. 그러나 깨끗한 날과 황사가 우세한 사례의 경우는 각각 $45.0{\pm}9.5$ sr와 $51.7{\pm}13.7$ sr로 나타나 선행 연구 결과보다는 다소 높은 값을 보였다. 이는 앞에서 언급하였다시피 도심지역에 해당하는 서울은 항상 주변에서 발생하는 인위적인 오염물질의 영향을 받기 때문인 것으로 판단할 수 있다.
윈드프로파일러와 윈드라이다는 대기경계층에서 시공간 고해상도 바람의 연직분포를 산출한다. 윈드라이다는 DBS(Doppler Beam Swinging)와 VAD(Velocity Azimuth Display) 방법으로 바람 벡터를 산출한다. DBS 방법은 빠른 스캔 시간으로 바람 프로파일을 획득할 수 있다는 장점이 있다. 반면에 연직 빔을 포함한 최소한 두 빔이 필요한 제약이 있어서 자료 수집률 저하의 원인이 된다. 일반적으로 다섯 빔을 사용하는 윈드프로파일러의 자료 수집률을 향상하기 위해 VAD 방식을 개선하였다. 먼저 DBS 방식의 시선속도 자료로 Fourier series를 산출하였다. 방위각 간격을 결정하여 Fourier series로 계산한 시선속도를 VAD 방식에 적용하여 고도별 바람을 산출하였다. DBS 방식으로 바람을 산출하지 못한 고도에서도 바람 벡터를 산출하였고, 두 방식의 결과가 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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