The demand for more accurate and realistic 3D urban models has been increasing more and more. Many studies have been conducted to extract 3D features from remote sensing data such as satellite images, aerial photos, and airborne laser scanning data. In this paper a technique is presented to extract and reconstruct 3D buildings in urban areas using airborne laser scanning data. Firstly all points in a building were divided into some groups by height difference. From segmented laser scanning data of irregularly distributed points we generalized and regularized building boundaries which better approximate the real boundaries. Then the roof points which are subject to the same groups were classified using pre-defined models by least squares fitting. Finally all parameters of the roof surfaces were determined and 3D building models were constructed. Some buildings with complex shapes were selected to test our presented algorithms. The results showed that proposed approach has good potential for reconstructing complex buildings in detail using only airborne laser scanning data.
The demand for more accurate and realistic 3D urban models has been increasing more and more. Many studies have been conducted to extract 3D features from remote sensing data such as satellite images, aerial photos, and airborne laser scanning data. In this paper a technique is presented to extract and reconstruct 3D buildings in urban areas using airborne laser scanning data. Firstly all points in a building were divided into some groups by height difference. From segmented laser scanning data of irregularly distributed points we generalized and regularized building boundaries which better approximate the real boundaries. Then the roof points which are subject to the same groups were classified using pre-defined models by least squares fitting. Finally all parameters of the roof surfaces were determined and 3D building models were constructed. Some buildings with complex shapes were selected to test our presented algorithms. The results showed that proposed approach has good potential for reconstructing complex buildings in detail using only airborne laser scanning data.
Terrestrial Laser Scanner and Airborne Laser Scanning is one of the state of art surveying equipments. So This study deals with the combined use of mobile TLS(Terrestrial Laser Scanner) with ALS(Airborne Laser Scanning) to extract shoreline's topography information. These two systems have their own pros and cons. Mobile TLS can capture the facades of a low story building along the shoreline fast and quickly. Meanwhile, Due to viewpoint restrictions of ALS data collection, the amount of detail, which is available for the building facades is very limited. Therefore, it is recommended that the co-registration and geo-referencing methods of both two should be developed and the application of both system for shoreline mapping also should be investigated.
항공레이저측량시스템은 레이저펄스가 투과하지 못하는 건물지역에서는 DEM을 구축하기 위해 원시 DSM 자료로부터 건물 등의 지물을 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 항공레이저측량을 이용하여 구축한 DSM 자료로부터 다양한 크기의 평균필터를 적용하였으며, 표준편차 변화율을 분석하여 $39{\times}39$를 최적의 필터크기로 결정하였다. 또한 최적필터를 적용하여 분석한 DEM과 항공레이저측량 원시 DSM 자료를 상호 비교함으로서 표준오차 ${\pm}0.065m$를 확보할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 평균필터기법이 경사가 완만한 도시지역내 DEM을 추출하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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
This paper proposed a practical method for building detection and extraction using airborne laser scanning data. The proposed method consists mainly of two processes: low and high level processes. The major distinction from the previous approaches is that we introduce a concept of pseudogrid (or binning) into raw laser scanning data to avoid the loss of information and accuracy due to interpolation as well as to define the adjacency of neighboring laser point data and to speed up the processing time. The approach begins with pseudo-grid generation, noise removal, segmentation, grouping for building detection, linearization and simplification of building boundary , and building extraction in 3D vector format. To achieve the efficient processing, each step changes the domain of input data such as point and pseudo-grid accordingly. The experimental results shows that the proposed method is promising.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
최근 높은 수직정확도를 갖는 항공레이저측량 기술이 개발됨에 따라 이를 이용한 DEM(digital elevation model) 생성, 건물추출, 홍수위험지도 제작, 3차원 도시모델 구축 등의 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량으로부터 취득한 원시자료로부터 생성한 해상도별 DEM의 표준편차를 계산하기 위해 점비교법, 등고선비교법 그리고 1/5,000 수치지형도를 활용하였다. 비교결과 점비교법이 등고선비교법보다 낮은 DEM 표준오차를 나타냈으며, 이것은 등고선비교법이 점비교법에 비해 조밀한 격자 연산이 이루어지지 않은 것이 원인으로 파악되었다. 또한 1/5,000 수치지형도는 평균수평거리인 25.4m 이하에서는 점비교법과 등고선비교법에 비해 높은 오차를 보였으며, 25.4m 이상에서는 등고선비교법과 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
자연적 경관이 빼어난 지역에 위치한 석회석 노천광산의 경우 친환경생태학적 개발 및 복원에 대한 요구가 증대됨에 따라 각종 환경 및 경관 관련 민원이 지속적으로 야기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 백두대간에 위치한 석회석 노천광산을 대상으로 항공레이저측량과 지상레이저측량을 융합하여 대상지역의 지능형국토정보 구축을 수행함으로써 대상지역의 석회석 채광으로 인한 지속적인 모니터링 방안을 정립하고, 고품질 지형정보를 통한 각종 환경 관련 문제 및 복원계획의 합리적인 추진에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 최근 도시계획, 수자원 및 방재 분야에서 높은 관심을 가지고 연구중인 항공레이저측량기법을 활용하여 시가지의 건축밀도를 평가하였다. 먼저, 레이저스캐너인 LiDAR(light detection and ranging)로 취득한 표고자료로부터 DEM(digital elevation model)과 DSM(digital surface model)을 구축하였으며, 건물의 높이를 계산하기 위해 DEM에는 ZONALMEAN 필터, DSM에는 ZONALMAJORITY 필터를 적용하였다. 필터링 과정으로부터 계산한 층수와 현지조사의 층수를 비교한 결과 표준오차 ${\pm}0.199$층을 확보할 수 있었다. 또한 건물 연면적 레이어와 구획 레이어를 중첩하여 통계분석함으로서 도시 구획별 용적률을 제시할 수 있었다. 항공레이저측량 자료를 이용하여 계산한 용적률과 현지조사로부터 계산한 용적률의 비교 결과, 용적률의 표준오차를 ${\pm}2.68%$로 확보할 수 있었다. 따라서, 항공레이저측량 자료는 향후 토지이용계획을 수립하는 의사결정자에게 매우 유용한 자료를 제공해 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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