An Filtering Automatic Technique of LiDAR Data by Multiple Linear Regression Analysis

In this research estimated accuracies that were results in all the area of filtering of the plane equation that was used by whole data set, and regional of filtering that was driven by the plane equation for each vertual Grid. All of this estimates were based by all the area of filtering that deduced the plane equation by multiple linear regression analysis that was used by ground data set. Therefore, accuracy of all the area of filtering that used whole data set has been dropped about 2~3% when average of accuracy of all the area of filtering was based on ground data set while accuracy of Regional of filtering dropped 2~4% when based on virtual Grid. Moreover, as virtual Grid which was set 3~4 cm was difference about 2% of accuracy from standard data. Thus, it leads conclusion of set 3~4 times bigger size in virtual Grid filtering over LiDAR scan gap will be more appropriated. Hence, the result of this research allow us to conclude that there was difference in average accuracy has been noticed when we applied each different approaches, I strongly suggest that it need to research more about real topography for further filtering accuracy.

다중선형 회귀분석에 의한 LiDAR 자료의 필터링 자동화 기법

본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.