Accuracy Assessment of Ground Information Extracting Method from LiDAR Data

LiDAR자료의 지면정보 추출기법의 정확도 평가

This study assessed the accuracies of the ground information extracting methods from the LiDAR data. Especially, it compared two kinds of method, one of them is using directly the raw LiDAR data which is point type vector data and the other is using changed data to DSM type as the normal grid type. The methods using Local Maxima and Entropy methods are applied as a former case, and for the other case, this study applies the method using edge detection with filtering and the generated reference surface by the mean filtering. Then, the accuracy assessment are performed with these results, DEM constructed manually and the error permitted limit in scale of digital map. As a results, each DEM mean errors of methods using edge detection with filtering, reference surface, Local Maxima and Entropy are 0.27m, 2.43m, 0.13m and 0.10m respectively. Hence, the method using entropy presented the highest accuracy. And an accuracy from a method directly using the raw LiDAR data has higher accuracy than the method using changed data to DSM type relatively.

본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.