The Selection of Significant Points from Grid DEM by High-Pass Filtering

하이-패스 필터링에 의한 격자형 수치표고모델의 중심점 추출

In general, Digital Elevation Models(DEM) are constructed in a grid format for this form is advantageous to capture data automatically and is easy to manipulate. But, grid DEM requires vast volumes of data to represent terrain features finely and accurately as its data is sampled in a regular space. This paper aims at constructing compact DEM by selecting the significant points from grid DEM which affect well the terrain features. For the purpose, the significant points is detected by the high-pass filtering using Laplacian operator and gradient operator. The results of this study show that the Laplacian operator is more efficient than the gradient operator in selecting the significant points for compact DEM.

일반적으로 수치표고모델은 데이타 획득의 자동화 및 관리가 용이한 격자망의 형태로 구성되어져 왔다. 그러나 격자형 수치표고모델은 일정한 간격으로 데이타를 추출하기 때문에 지형의 특성을 정확하고 상세하게 나타내기 위하여는 많은 데이타 용량을 필요로 한다. 본 연구는 격자형 수치표고모델로부터 지형을 대표할 수 있는 중심점을 추출함으로써 압축된 수치표고 모델을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 지형의 중심점이 1차미분 연산자 및 라플라스 연산자에 의한 하이-패스 필터링에 의하여 추적되어 진다. 본 연구의 결과 압축된 수치표고모델을 구축하는데 있어서 라플라스 연산자가 1차미분 연산자보다 더 효과적인 하이-패스 필터임을 알 수 있었다.