NASA, NSF and USGS jointly conducted a LIDAR survey over several sites in the Antarctic Dry Valleys and its vicinity, acquiring numerous surface points by NASA's Airborne Topographic Mapper (ATM) conical laser scanning altimetry system. The data set have high blunder ratio, and the conical scanning pattern resulted large variation of the point densities. Hence, to reduce the undesirable effects due to these characteristics and process the huge number of points with reasonable time and resources, we developed a novel approach to generate large-scale and high-resolution DEMs in robust, efficient and nearly automatic manners. Based on this approach we produced DEMs and then verified them with reference data.
라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
산림의 보존과 관리에 대한 필요성이 점차 증가하면서 항공 라이다데이터를 이용한 산림연구가 활발히 수행되고 있다. 이러한 산림연구에서 수목고도는 정량적인 산림측정을 위한 중요한 변수로 이용된다. 이에 본 연구는 항공 라이다데이터로부터 수목고도 추정을 위한 대표적인 두 종류의 방법을 적용하고 그 결과를 비교분석한다. Local maximum 필터링에 기반한 개별수목탐지 방법으로 개별수목의 수, 위치, 높이 및 평균수고를, 수목고도모델 또는 히스토그램을 이용한 평균수고 추정방법으로 개별격자 또는 전체영역에 대한 최대, 평균수고, 평균 수관고를 추정한다. 현장에서 실측한 검증데이터와 비교한 결과 개별 수목은 76.6%의 정확도로 탐지되었으며 개별수고는 전체 수종의 경우 1.91m, 침엽수종에 대해서는 0.75m의 RMSE로 추정되었다. 반면 수목고도모델을 이용하여 추정된 평균수고는 약 1~2m의 RMSE를 보였으며, 히스토그램을 이용하여 추정된 평균수고는 약 0.6m 과소 추정되었다. 정확하고 다양한 산림정보 추출을 위해 수종 및 추정인자에 따라 적합한 상호보완적인 방법을 선택하고 융합하는 것이 필요하다.
산림영역에서 획득된 라이다데이터는 산림영역의 DTM생성, 수고 및 산림생체량 추정과 같은 산림연구에 효과적으로 이용될 수 있다. 이를 위한 핵심적인 전처리 과정으로 본 연구는 라이다데이터로부터 산림영역을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 개발하고자 한다. 먼저 라이다데이터로부터 산림영역으로 판단하기에 효과적인 다반사 특성, 높이값 편차 및 공간적 분포에 기반한 세 가지 인지적 단서를 제시하였다. 각 단서들에 기반하여 산림후보영역을 탐지하고, 오분류를 제거하고 경계를 정제하기 위한 이진형태학적처리를 수행하여 최종산림영역을 결정하였다. 항공영상을 이용하여 생성한 기준데이터로 검증한 결과에 따르면 세 종류 단서에 의한 방법 모두 약 90% 이상의 정확도를 보이는 것으로 평가되었다. 특히 다반사 특성에 기반한 방법이 다른 방법에 비교하여 정확도 및 단순도 측면에서 보다 좋은 방법으로 판단된다. 또한, 각각의 단서에 기반한 개별적인 결과를 조합하면 분류 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
Returned laser pulse has certain relationship with vegetation canopy structure (canopy closure, height, LAI, biomass). This study attempts to analyze the characteristics of airborne laser scanner data over very dense forest canopy. Discrete pulse laser scanner data were obtained on April 25, 2004 along with digital aerial color imagery. Using forest stand maps, 14 sample stands of 7 species groups were selected and the elevations from the first and last laser return were compared. From the preliminary analysis, we found that the difference between the first and last return was higher with deciduous forest stand than in coniferous stand. Although difference between the first and the last laser returns often corresponds to tree height, it would not be the case for the forest site having very dense canopy structure.
In this study, we suggest a new segmentation algorithm for processing airborne laser point cloud data which is more memory efficient and faster than previous approaches. The main principle is the reading of data points along a scan line and their direct classification into homogeneous groups as a single process. The results of our experiments demonstrate that the algorithm runs faster and is more memory efficient than previous approaches. Moreover, the segmentation accuracy is generally acceptable.
Active sensors are rapidly conquering a share on the remote sensing market and offer among others new possibilities toward automatically acquiring 3D building data. Better dissemination of information about new technological developments can possibly be achieved by short distance-learning courses. The paper describes the didactic and technical aspects of a course we have designed and conducted on airborne laser scanning and interferometric SAR. The building extraction application is a good example to illustrated the added value of short electronic-learning courses above simply publishing (digital) papers.
Two sea survey instruments were introduced: continuous underway fish egg sampler (CUFES) and an airborne light detecting and ranging (LIDAR) for survey of epiplegic fish. We have used CUFES in ichthyoplankton surveys primarily for Pacific sardine (Sardinop sagax) eggs off California since 1996 and it is also being used in many parts of world for sardine and anchovy egg surveys. (omitted)
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 자료를 효율적으로 처리하기 병렬처리 기법과 가상격자 구조를 도입하였으며 제안한 방법의 실효성을 평가하기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighting) 방식으로 정규격자 DSM을 생성하였다. 즉, 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 신속한 보간을 위하여 병렬처리 기법을 이용하고 불규칙적으로 분포된 포인트의 검색 효율성을 제고하기 위하여 가상격자(virtual grid)를 사용하였다. 마스터 노드와 6대의 슬래이브 노드로 구성된 클러스터를 사용하여 처리 시간을 측정한 결과 노드의 수가 증가하더라도 1에 가까운 efficiency를 나타내었으며 load scalability의 특성도 만족시켰다. 또한 용량의 한계로 인하여 단일 시스템에서 처리할 수 없는 크기의 자료를 클러스터 시스템으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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