Abstract
Trees are important ground objects that cause oxygen and reduce carbon dioxide in urban areas. For management of the trees, many studies using LIDAR data have been conducted. But, they rely on overseas developed LIDAR data processing software applications because there is a lack of domestically developed software applications. Therefore, this work was intended to propose an automation process that helps to extract trees automatically from LIDAR data. The proposed process has the function to classify LIDAR data and to extract building regions and trees automatically. It was applied to a study place in Yongin to conduct a test. As a result, about 88% of trees were extracted from the automation process.
도시지역에서 산소를 발생하고 이산화탄소를 감소시킬 수 있는 중요한 지상객체로 수목을 뽑을 수 있다. 이러한 수목의 관리를 위하여 라이다 자료를 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서 라이다 자료처리 소프트웨어가 미비하여 국외 소프트웨어에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료에서 수목을 자동으로 추출할 수 있는 자동화 공정을 제안하였다. 제안한 공정에는 라이다 자료의 분류, 건물영역, 수목 등을 자동으로 추출할 수 있는 기능이 개발되었다. 제안한 공정은 용인지역의 연구대상지에 적용하여 실험을 수행하였으며 약 88%의 수목이 자동화 공정을 통해서 추출되었다.
