본 논문에서는 다중 항공영상을 이용한 영상정합기법과, 그 성능을 향상시키기 위한 시도들에 대해 기술한다. 일반적으로 영상간의 정합은 하나의 기준영상을 기준으로 다른 영상과의 밝기값 상관계수를 이용한 유사도 분석으로 진행된다. 제안된 다중 영상 정합기법 알고리즘은 처리할 지역을 일정크기의 구역으로 나누고 각 구역에서 가장 정사영상에 가까운 영상을 기준으로 하여 Object space상에서 처리할 수 있는 방식이다. 이 방식을 통해 영상의 위치에 상관없이 균등한 품질의 DEM이 생성 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 차폐탐지 및 생성된 차폐지도를 통한 성능 향상 실험을 하였으며 그 결과 더욱 정확한 3차원 정보의 표현이 가능함을 확인할 수 있었다.
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
Classification of hyperspectral images is challenging. A very high dimensional input space requires an exponentially large amount of data to adequately and reliably represent the classes in that space. In other words in order to obtain statistically reliable classification results, the number of necessary training samples increases exponentially as the number of spectral bands increases. However, in many situations, acquisition of the large number of training samples for these high-dimensional datasets may not be so easy. This problem can be overcome by using multiple classifiers. In this paper we compared the effectiveness of two approaches for creating multiple classifiers, feature selection and feature extraction. The methods are based on generating multiple feature subsets by running feature selection or feature extraction algorithm several times, each time for discrimination of one of the classes from the rest. A maximum likelihood classifier is applied on each of the obtained feature subsets and finally a combination scheme was used to combine the outputs of individual classifiers. Experimental results show the effectiveness of feature extraction algorithm for generating multiple classifiers.
Because of most current cadastral systems maintain 2D geometric descriptions of parcels linked to administrative records, the system may not reflect current tendency to use space above and under the surface. The land has been used in multi-levels, e.g. constructions of multi-used complex buildings, subways and infrastructure above/under the ground. This cadastre situation of multilevel use of lands cannot be defined as cadastre objects (2D parcel-based) in the cadastre systems. This trend has requested a new system in which right to land is clearly and indisputably recorded because a right of ownership on a parcel relates to a space in 3D, not any more relates to 2D surface area. Therefore, this article proposes a 3D spatial data model to represent geometrical and topological data of 3D (property) situation on multilevel uses of lands in 3D cadastre systems, and a conceptual 3D cadastral model in Korea to design a conceptual schema for a 3D cadastre. Lastly, this paper presents the results of an experimental implementation of the 3D Cadastre to perform topological analyses based on 3D Network Data Model to identify spatial neighbors.
This paper purposes on stimulating the dynamic behavior of a floating structure model with the image processing and the close-range photogrammetry, instead of the contact sensors. Previously, the movement of structures was presented by the exterior orientation estimation from a single camera following the space resection. The inverse resection yields to 6 orientation parameters of the floating structure, with respect to the camera coordinates system. The single camera solution of interest in applications is characterized by the restriction in terms of costs, unfavorable observation conditions, or synchronization demands when using multiple cameras. This paper discusses the theoretical determinations of camera exterior orientation by using the least squares adjustment, applied of the values from the DLT (Direct Linear Transformation) and the photogrammetric resection. This proposed method is applied to monitor motions of a floating model. The results of 6DOF (Six Degrees of Freedom) from the inverse resection were signified that applying appropriate initial values from DLT in the least square adjustment is effective in obtaining precise exterior orientation parameters. Therefore, the proposed method can be concluded as an efficient solution to simulate movements of the floating structure.
The purpose of this study is to develop a campus facility management system, construct 3D graphic data and attribute data of facilities on the Kumoh National Institute of Technology and then verificate the developed system's practicability. Utilized the existing campus facility data from the existing drawings, images, cadastre records and so forth, 3D position data of underground facilities surveyed with a total station and high-resolution aerial photos, 3D realistic models were produced by means of a XD2D software and a XDWORLD Builder Professional software of GIS engines. We intend to embody not only campus guide service in virtual reality space but visualization of 3D virtual campus by providing 2D and 3D data to web space using XDWORLD server soon after. It is expected that the campus facility management system is able to contribute to the integrated management of 3D facility data service, the support of prompt decision-making related to spatial affairs, the work simplification through data holding in common between the members of the staff and so forth.
Park, So Young;Yoo, Eun Jin;Lee, Dong-Cheon;Lee, Yong Wook
한국측량학회지
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제30권6_2호
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pp.643-651
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2012
Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).
랜즈왜곡은 상의 위치를 변화시키므로 이에 대한 보정은 사진측량의 정확도 향상에 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 기준점 성과와 space resection의 과정없이 단사진으로 보정계수 결정이 가능한 plumb line method를 이용하여 거리에 따른 측정용, 비측정용 카메라의 렌즈왜곡 보정계수를 구하고 이를 실제 피사체의 3차원 위치해석에 적용, 정확도 향상을 기하고자 함에 목적이 있다. 그 결과, 측정용 카메라는 큰 차이를 보이지 않으나 비측정용 카메라는 방사방향, 접선방향 왜곡 보정계수가 촬영거리에 따라 면하므로 촬영거리에 따른 보정계수 적용이 바람직하며, 비측정용 카메라에 이를 적용하였을 경우 오차가 약 30%∼76%까지 현저히 감소되었다.
GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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