Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.84-93
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2011
Levee line mapping is critical to the protection of environments in river zones, the prevention of river flood and the development of river zones. Use of the remote sensing data such as LiDAR and aerial orthoimage is efficient for river mapping due to their accessibility and higher accuracy in horizontal and vertical direction. Airborne laser scanning (LiDAR) has been used for river zone mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Use of image source is also efficient for extraction of features by analysis of its image source. Therefore, aerial orthoimage also have been used for river zone mapping tasks due to its image source and its higher accuracy in horizontal direction. Due to these advantages, in this paper, research on three dimensional levee line mapping is implemented using LiDAR and aerial orthoimage separately. Accuracy measurement is implemented for both extracted lines generated by each data using the ground truths and statistical comparison is implemented between two measurement results. Statistical results show that the generated 3D levee line using LiDAR data has higher accuracy than the generated 3D levee line using aerial orthoimage in horizontal direction and vertical direction.
Many agricultural reservoirs in South Korea, constructed before 1970, have become aging facilities. The majority of small-scale reservoirs lack measurement systems to ascertain basic specifications and water levels, classifying them as unmeasured reservoirs. Furthermore, continuous sedimentation within the reservoirs and industrial development-induced water quality deterioration lead to reduced water supply capacity and changes in reservoir morphology. This study utilized Light Detection And Ranging (LiDAR) sensors, which provide elevation information and allow for the characterization of surface features, to construct high-resolution Digital Surface Model (DSM) and Digital Elevation Model (DEM) data of reservoir facilities. Additionally, bathymetric measurements based on multibeam echosounders were conducted to propose an updated approach for determining reservoir capacity. Drone-based LiDAR was employed to generate DSM and DEM data with a spatial resolution of 50 cm, enabling the display of elevations of hydraulic structures, such as embankments, spillways, and intake channels. Furthermore, using drone-based hyperspectral imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were calculated to detect water bodies and verify differences from existing reservoir boundaries. The constructed high-resolution DEM data were integrated with bathymetric measurements to create underwater contour maps, which were used to generate a Triangulated Irregular Network (TIN). The TIN was utilized to calculate the inundation area and volume of the reservoir, yielding results highly consistent with basic specifications. Considering areas that were not surveyed due to underwater vegetation, it is anticipated that this data will be valuable for future updates of reservoir capacity information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.60-66
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2020
Torrential rain causes landslide damage every year. In particular, the 2011 downpour caused landslides at numerous points throughout Mt. Woomyeon, which resulted in considerable damage to people and property. Because it occurred in an urban area, this case became a major social issue and received public attention. Measures were quickly implemented for multilateral investigations and recovery. Landslides caused by heavy rain are greatly affected by rainfall at the time. Landslides from the upper part erode the flow path, increasing the size, causing much damage to the lower part. This study selected a rural village area among the damaged areas of Mt. Woomyeon, and analyzed the change in terrain profile before and after a landslide using the DSM data obtained from airborne LiDAR. This area can be divided into three hydrological basins. For each basin, the analysis was performed on the average slope of each part of the flow path, as well as the erosion and deposition due to soil flow. As a result of the analysis, it was estimated that the total amount of soil from the Jeonwon village was 15,300㎥. These field data based on GIS can be used as basic information to predict damage in the case of a similar disaster, and it can be helpful in analyzing the results of various debris flow simulations.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.2
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pp.149-156
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2008
In this paper, we propose a method aiming at updating the building information of the digital maps using single high resolution satellite image and digital map. Firstly we produced a digital orthoimage through the automatic co-registration of QuickBird image and 1:1,000 digital map. Secondly we extracted building height information through the template matching of digital map's building vector data and the image's edges obtained by Canny operator. Finally we refined the shape of some buildings by using the result from template matching as the seed polygon of the greedy snake algorithm. In order to evaluate the proposed method's effectiveness, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM and 1:1,000 digital map. The evaluation results showed the proposed method has a good potential for extraction and revision of building information.
Kim, Heung-Min;Bak, Su-Ho;Yoon, Hong-Joo;Jang, Seon-Woong
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.3
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pp.541-550
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2021
While open-air compost has value as a source of nutrients for crops in agricultural land, it acts as a pollution that adversely affects the environment during rainfall, and management is required. In this study, it was intended to analyze the accuracy of calculating open-air compost volume using fixed-wing UAV (unmanned aerial vehicle) capable of acquiring a wide range of images and automatic path flights and to identify the possibility of utilization. In order to evaluate the accuracy of calculating the three open-air compost volume, ground LiDAR surveys and precision surveys using a rotary UAV were performed. and compared with the open-air compost volume acquired through a fixed-wing UAV. As a result of comparing the calculation of open-air compost volume based on the ground LiDAR, the error rate of the rotary-wing was estimated to be ±5%, and the error rate of fixed-wing was -15 ~ -4%. one of three open-air compost volume calculated by fixed-wing was underestimated as about -15 %, but the deviation of the open-air compost volume was 2.9 m3, which was not significant. In addition, as a result of periodic monitoring of open-air compost using fixed-wing UAV, changes in the volume of open-air compost with time could be confirmed. These results suggested that efficient open-air compost monitoring and non-point pollutants in agricultural for a wide range using fixed-wing UAV is possible.
The coastline influenced naturally and artificially changes dynamically. While the long-term change is influenced by the rise in the surface of the sea and the changes in water level of the rivers, the short-term change is influenced by the tide, earthquake and storm. Also, man-made thoughtless development such as construction of embankment and reclaimed land not considering erosion and deformation of coast has been causes for breaking functions of coast and damages on natural environment. In order to manage coastal environment and resources effectively, In this study is intended to analyze and predict erosion in coastal environment and changes in sedimentation quantitatively by detecting changes in coastal line from data collection for satellite images and aerial LiDAR data. The coastal line in 2007 and 2012 was extracted by manufacturing Digital Surface Model (DSM) with Aviation LiDAR materials. For the coastal line in 2009 and 2010, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method was used to extract the KOMPSAT-2 image selected after considering tide level and wave height. The change rate of the coastal line is varied in line with the forms of the observation target but most of topography shows a tendency of being eroded as time goes by. Compared to the relatively monotonous beach of Taean, the gravel and rock has very complex form. Therefore, there are more errors in extraction of coastlines and the combination of transect and shoreline, which affect overall changes. Thus, we think the correction of the anomalies caused by these properties is required in the future research.
All vegetation colonies have layered structure. This layer is called 'forest vertical structure.' Nowadays it is considered as an important indicator to estimate forest's vital condition, diversity and environmental effect of forest. So forest vertical structure should be surveyed. However, vertical structure is a kind of inner structure, so forest surveys are generally conducted through field surveys, a traditional forest inventory method which costs plenty of time and budget. Therefore, in this study, we propose a useful method to classify the vertical structure of forests using remote sensing aerial photographs and machine learning capable of mass data mining in order to reduce time and budget for forest vertical structure investigation. We classified it as SVM (Support Vector Machine) using RGB airborne photos and LiDAR (Light Detection and Ranging) DSM (Digital Surface Model) DTM (Digital Terrain Model). Accuracy based on pixel count is 66.22% when compared to field survey results. It is concluded that classification accuracy of layer classification is relatively high for single-layer and multi-layer classification, but it was concluded that it is difficult in multi-layer classification. The results of this study are expected to further develop the field of machine learning research on vegetation structure by collecting various vegetation data and image data in the future.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.3
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pp.343-350
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2021
Unmanned aerial vehicles(UAV) photogrammetry provides a cost-effective option for collecting high-resolution 3D point clouds compared with UAV LiDAR and aerial photogrammetry. The main objectives of this study were to (1) validate the accuracy of 3D site model generated, and (2) determine the differences between Digital Elevation Model(DEM) and Digital Surface Model(DSM). In this study, DEM and DSM were shown to have varying degree of accuracy from observed data. The results indicated that the model predictions were considered tend to over- and under-estimated. The range of RMSE of DSM predicted was from 8.2 and 21.3 when compared with the observation. In addition, RMSE values were ranged from 10.2 and 25.8 to compare between DEM predicted and field data. The predict values resulting from the DSM were in agreement with the observed data compared to DEM calculation. In other words, it was determined that the DSM was a better suitable model than DEM. There is potential for enabling automated topography evaluation of the prior-harvest areas by using UAV technology.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.135-142
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2012
In the present study, a parallel processing method running on a multi-core PC-Cluster is introduced to produce digital surface model (DSM) and digital terrain model (DTM) from huge airborne laser scanning data. A hybrid model using both message passing interface (MPI) and OpenMP was devised by revising a conventional MPI model which utilizes only MPI, and tested on a multi-core PC-Cluster for performance validation. In the results, the hybrid model has not shown better performances in the interpolation process to produce DSM, but the overall performance has turned out to be better by the help of reduced MPI calls. Additionally, scheduling function of OpenMP has revealed its ability to enhance the performance by controlling inequal overloads charged on cores induced by irregular distribution of airborne laser scanning data.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.159-164
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2014
These days, inexpensive and high efficiency UAV of disaster prevention and spatial information has been given more attention. But studies about test of accuracy of UAV were not enough despite high interest. This research produced DSM and ortho photo and estimated accuracy by comparing coordinates with GNSS survey to evaluate outcome of fixed wing UAV. The ortho photo was found to make use of it to update 1/1,000 map. This research investigated spatial information construction using existing terrestrial LiDAR to suggest effectiveness of fixed wing UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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