3D-GIS 구현을 위하여 복잡한 지형을 신속하게 결정하는 항공LiDAR 자료를 기반으로 가상현실 공간자료를 구축하여 활용가능성에 대한 연구이다. 연구를 위해 대상지역의 항공LiDAR자료, 수치지도, 항공사진 그리고 기본설계도를 수집하였다. 연구결과 3차원 GIS구축을 위해 LiDAR자료를 이용함으로써 활용도를 높일 수 있다. 향후 유비쿼터스 환경에서 지형정보를 손쉽게 파악 할 수 있는 공간정보의 제공으로 건설이나 GIS 관련분야에서 많은 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.
도시지역의 가로수는 보행자와 운전자에게 쾌적한 환경을 제공하며 탄소를 흡수하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등에 대한 효율적인 획득과 관리가 필요하다. 본 연구는 항공라이다 자료를 이용하여 도시지역 가로수에 대한 개수, 위치, 수고, 수관폭의 수치적인 정보를 추출하는 방법론을 제안하였다. 가로수는 그 형태와 크기가 다를 수 있기 때문에 본 연구에서는 수관폭의 크기를 변화시키면서 가로수를 추출하는 방법을 제안하였다. 또한 가로수는 일반적으로 도로변을 중심으로 식재되기 때문에 이러한 식재위치의 직선적 특성을 이용하여 가로수점들을 선택하였다. 오산시 일부를 대상으로 가로수 추출에 대한 실험을 수행하였으며 결과는 1/1,000 수치지도와 비교하여 제안한 방법론의 적합성을 평가하였다. 실험 결과를 통해서, 가로수의 위치오차는 최소 0.5m, 최대 1.9m, 그리고 평균제곱근오차는 약 ${\pm}0.4m$를 나타냈다.
본 연구는 해안선의 변화양상을 분석하기 위하여 두 가지 부분(측량 부분과 프로그램 부분)으로 나누어 진행하였다. 첫 번째는 다년간 GPS 측량을 통하여 자료를 취득하여 해안선 정보를 수집하였다. 두 번째는 다중영상정보를 이용하여 해안선 변화에 대한 자동경계검출 알고리즘을 개발하여 비교 분석하였다. 실험대상지역은 한국의 대표적인 해안인 부산시 해운대해수욕장을 선정하였고, 실험은 RTK-GPS의 경우 2005년 9월부터 2009년 9월까지 총 8회, 그리고 항공 Lidar는 2006년 12월과 2009년 3월에 실험을 수행하였다. 그 결과 RTK-GPS으로 나타난 평균 해안선의 길이는 약 1,364.6m이고, 항공 Lidar의 결과는 약 1,402.5m로 나타났다. 본 연구에서는 Visual C++ MFC(Microsoft Foundation Class)를 이용하여 해안선 경계 추출 알고리즘을 고안하였으며, 항공사진과 위성영상을 이용하여 해안선을 추출한 결과 평균 1,391.0m로 나타났다. 실측한 정보와의 상호비교를 통하여 약 98.1%의 정확도로 해안선 자동경계 추출이 되는 것으로 제시되었다.
도시지역에서 가로수는 이산화탄소를 저감하고 녹지 공간을 제공하는 유용한 도시시설물 중의 하나이다. 가로수는 일반적으로 지자체에서 관리되고 있으며 가로수의 위치, 수고, 수관폭 등의 정보를 체계적으로 획득하기 위하여 항공 라이다를 사용하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 항공 라이다 자료에서 추정한 가로수 꼭대기점을 정제하고, 가로수의 영역을 분리하는 방법을 제안하였다. 제안 방법의 검증을 위하여 가로수의 개수, 수고, 수관폭 등을 수치적으로 정확하게 알 수 있는 모의 항공 라이다 자료를 생성하였다. 자료처리 과정은 먼저 개별 가로수의 영역을 구분하기 위하여 지면과 비지면을 구분하는 필터링을 수행하였다. 그리고 나서 비지면점에서 건물 등의 비가로수 정보를 제거하고, 가로수의 꼭대기점을 추정하였다. 가로수의 영역은 추정된 가로수의 꼭대기점과 지면점을 서로 잇는 직선의 교차점을 이용하여 설정하였다. 모의자료를 이용한 실험을 통해 수목의 꼭대기점 추정에서 발생되는 오추정점을 정제하고, 가로수의 영역설정을 통해 수고, 수관폭, 가로수의 위치정보를 획득할 수 있었다.
본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.
지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.
본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정번에 확률제약조건으로 적용하며 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.
Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using "spin images," i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed "cluster-based spin imaging" method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object's topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
본 논문은 라이다 데이터를 활용하여 지형에 대한 3차원 해석을 보여 주는 것이다. 일반적으로, 라이다 측량은 항공레이저스캐너를 이용하여 지표의 정량 및 정성적 정보를 얻을 수 있는 방법이다 획득된 라이다 데이터를 사용해 불규칙 삼각망, 수치표면모형 및 수치표고모형 등의 지형 데이터를 만들어 지형의 가시성, 음영기복, 경사방향 및 경사도와 같은 요소들을 조사했다. 각 항목으로부터 얻은 해석 결과들은 지형해석에 있어서 주요한 요소로 사용되어지며, 라이다 측량이 지형해석을 위한 새로운 방법으로 이용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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