The calibration for systematic error in LiDAR is crucial for the accuracy of airborne laser scanning. The main error is the misalignment of platforms between INS(Inertial Navigation System) and Laser scanner For planimetrical calibration of LiDAR, the building is good feature which has great changes in height and continuous flat area in the top. The planimetry error(pitch, roll) is corrected by adjustment of height which is calculated from comparing ground control points(GCP) of building to laser scanning data. We can know scale correction of laser range by the comparison of LiDAR data and GCP is arranged at the end of scan angle where maximize the height error. The area for scale calibration have to be large flat and have almost same elevation. At 1000m for average flying height, The Accuracy of laser scanning data using LiDAR is within 110cm in height and ${\pm}$50cm in planmetry so we can use laser scanning data for generating 3D terrain surface, expecically digital surface model(DSM) which is difficult to measure by aerial photogrammetry in forest, coast, urban area of high buildings
일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
Light Detection and Ranging (LiDAR) data has been used to detect the objects of earth surface from huge point clouds gotten from the laser scanning system equipped on airplane. According to the precision of 3~5 points per square meter, objects like buildings, cars and roads can be easily described and constructed. Many various areas, such as hydrological modeling and urban planning adopt this kind of significant data. Researchers have been engaging in finding accurate road networks from LiDAR data recent years. In this paper, A novel algorithm with regard to extracting road points from LiDAR data has been developed based on the continuity and structural characteristics of road networks.
항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.
In this study, a floating LiDAR system (FLS) is investigated through a field test involving two steps. First, correlations among wind speeds, measured using the met mast and two LiDARs, are computed to analyze the acceptance criteria of LiDAR for measuring wind speed. The results of the analysis show that the slopes of single variant regression between mean wind speeds are below 1.03 and the coefficient of determination is above 0.97. Next, correlations among wind speeds measured using the FLS and a fixed LiDAR are determined through a field test carried out in Doomi-doo, Tong-young, Gyeongsangnam-do. The FLS is installed 300 m away from the fixed LiDAR on the ground. The results show that the slope of single variant regression is approximately 1.0275 and the coefficient of determination is above 0.971. According to the IEA/wind 18 recommendation, it is found that the developed FLS measures valid wind speeds to assess wind resources for the development of offshore wind farms.
Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.
In this paper, we propose an obstacle avoidance system for an unmanned ship to navigate safely in dynamic environments. Also, in this paper, one-dimensional low-cost lidar sensor is used, and a servo motor is used to implement the lidar sensor in a two-dimensional space. The distance and direction of an obstacle are measured through the two-dimensional lidar sensor. The unmanned ship is controlled by the application at a Tablet PC. The user inputs the coordinates of the destination in Google maps. Then the position of the unmanned ship is compared with the position of the destination through GPS and a geomagnetic sensor. If the unmanned ship finds obstacles while moving to its destination, it avoids obstacles through a fuzzy control-based algorithm. The paper shows that the experimental results can effectively construct an obstacle avoidance system for an unmanned ship with a low-cost LiDAR sensor using fuzzy control.
해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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