This study aims to quantify the stand-level above ground biomass in intact tropical rain forest of Brunei using airborne LiDAR data. Twenty four sub-plots with the size of 0.09ha ($30m{\times}30m$) were located in the 25ha study area along the altitudinal gradients. Field investigated data (Diameter at Breast Height (DBH) and individual tree position data) in sub-plots were used. Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model (DTM) and Canopy Height Model (CHM) were constructed using airborne LiDAR data. CHM was divided into 24 sub-plots and 12 LiDAR height metrics were built. Multiple regression equation between the variables extracted from the LiDAR data and biomass calculated by using a allometric equation was derived. Stand-level biomass estimated from LiDAR data were distributed from 155.81 Mg/ha to 597.21 Mg/ha with the mean value of 366.48 Mg/ha. R-square value of the verification analysis was 0.84.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.4
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pp.3-9
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2007
Recently, the efforts of systematic understanding and utilization of geographic phenomenon for human life as a important factor among activity of mankind are increasing. It is necessary to express topography connected with space. Especially, the technology of geographic analysis using DEM can supply the information rapidly and accurately about elevation and terrain slope of the subject area under the necessity of high 3D quality geographic information. In this study, creating more precise DEM derived from LiDAR data, quantitative analysis on the subject area about elevation and terrain slope is done under comparison with Digital Topographic map Scale 1:1000. LiDAR data is more detailed than Digital Topographic map to express the elevation of the subject area ($39.89{\sim}77.48m$), and terrain slope by analysis using DEM derived from LiDAR data come out minutely about 90%. It can be concluded that the LiDAR data is very applicable and accurate for 3D topographic terrain slope analysis.
인공적으로 조성한 저수지의 대부분은 유역면적이 넓고 집중강우로 인하여 매년 입자성 물질이 상당량 유입하는 편이며 이들의 장기간 축적으로 인하여 저수지 용량을 줄이고 수질관리에 어려움을 야기 시킨다. 따라서 이들에 대한 정화한 예측이 필요한 실정이지만 지표에서의 침식현상은 토양조건, 피복조건, 그리고 지형조건 등의 복합적 요소에 의하여 지배되기 때문에 정확한 유입량을 산정하기에 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 높은 정확도를 갖는 LiDAR(Light Detection and Ranging)기술을 이용하여 DEM, DSM을 제작하고 반사강도 데이터로부터 물질적 특성을 분류하여 연구지역내 범용토양유실공식(USLE; Universal Soil Loss Equation)에 의한 유입퇴적량을 산정하였다. 또한 이들 분포를 기준으로 퇴적물의 유입 가능성이 큰 위치를 파악하였으며 지형특성에 따른 퇴적물의 유입경로를 분석하였다.
Airborne laser scanning thechnology has been studied in many applications, DSM(Digital Surface Model) development, building extraction, 3D virtual city modeling. In this paper, we will evaluate the possibility of airborne laser scanning technology for transportation application, especially for recognizing moving vehicles on road. First, we initially segment the region of roads from all LiDAR DATA using the GIS map and intensity image. Secondly, the segmented region is divided into the roads and vehicles using the height threshold value of local based window. Finally, the vehicles will be classified into the several types of vehicles by MDC(Minimum Distance Classification) method using the vehicle's geometry information, height, length, width, etc
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
PARK, Geon-Ung;PARK, Kyung-Hun;MOON, Byung-Hyun;SONG, Bong-Geun
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.2
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pp.1-14
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2019
In rural areas, composting is a source of non-point pollutants. However, as the quantitative distribution and loading have not been estimated, it is difficult to determine the effect of composting on stream water quality. In this study, composting datum acquired by unmanned aerial vehicle(UAV) was verified by using terrestrial LiDAR, and the management status and load change of the composting was investigated by UAV with manual control flight, thereby obtaining the basic data to determine the effect on the water system. As a result of the comparative accuracy assessment based on terrestrial LiDAR, the difference in the digital surface model(DSM) was within 0.21m and the accuracy of the volume was 93.24%. We expect that the accuracy is sufficient to calculate and utilize the composting load acquired by UAV. Thus, the management status of composting can be investigated by UAV. As the total load change of composting were determined to be $1,172.16m^3$, $1,461.66m^3$, and $1,350.53m^3$, respectively, the load change of composting could be confirmed. We expect that the results of this study can contribute to efficient management of non-point source pollution by UAV.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.315-322
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2019
DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.103-106
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2007
Recently, production and application of ortho image using high resolution image are increasing by acquired high quality data from development of photogrammetry and IT technology. Generally, An ortho image has some problems that cannot remove completely to relief displacement about cultural feature like building and overpass because of performance rectification using DEM. Therefore, in this study, I generated DSM each of four experiment cases for production of true ortho image which is removed relief displacement of building using digital photogrammetry technique and LiDAR data, presented the plan of DSM production that is appropriate to production true ortho image by analyzing an accuracy after manufacture an ortho image each of DSM.
최근 사진측량기술과 IT의 발달로 인해 고품질의 데이터의 획득이 가능하게 되면서 고해상도 영상을 이용한 정사영상의 제작과 활용이 증가하고 있다. 일반적인 정사영상은 DEM을 이용하여 편위수정이 수행하기 때문에 건물, 교량과 같은 비고를 가지고 있는 인공지형지물에 대한 기복변위를 완벽하게 제거하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 기복변위를 제거한 실감정사영상을 제작하기 위하여 수치사진 측량기법과 LiDAR데이터를 이용한 네가지 실험 CASE별로 DSM을 생성하였고, 각 DSM별 정사영상을 제작하여 정확도 분석을 수행하여, 실감정사영상제작에 적합한 DSM 제작 방안을 제시하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.95-106
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2003
This study evaluated the architectural density of urban district using airborne laser scanning(ALS) that is a method used in urban planning, water resources and disaster prevention with high interest recently. First, digital elevation model(DEM) and digital surface model(DSM) was constructed from Light detection and ranging(LiDAR). For getting the height of building, ZONALMEAN filter was used in DEM and ZONALMAJORITY filter was used in DSM. This study compared the floor from filtering with the floor from survey and got standard error, which is ${\pm}0.199$ floor. Also, through the overlay and statistical analysis of total-area layer and zone layer, we could present floor area ratio by zone. As a result of comparison with floor area ratio between airborne laser scanning data and survey data, the standard error of floor area ratio shows ${\pm}2.68%$. Therefore, we expect that airborne laser scanning data can be a very efficient source to decision makers who set up landuse plan in near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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