• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.155-160
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• 2000

본 논문에서는 고해상도 영상에서 건물의 경계선을 추출하기 위해 선소 추출, 선소 연결 과정을 통해 건물의 corner 점을 찾아 이들을 이용하여 건물의 내부에 존재하는 삼각형을 찾아가는 과정을 수행함으로써 Closed 된 선소, 즉 건물의 경계를 추출 할 수가 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.233-239
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• 2007

현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.4
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• pp.117-125
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• 2012

Although many studies have been conducted to extract buildings from airborne lidar data, most of them assume that all the boundaries of a building are straight line segments. This makes it difficult to model building boundaries containing curved segments correctly. This paper aims to model buildings containing curved segments as combination of straight lines and arcs. First, two sets of boundary points are extracted by adaptive convex hull algorithm and local convex hull algorithm with a larger radius. Then, arc segments are determined by average spacing of boundary points and intersection ratio of perpendicular lines. Finally, building boundary is modeled through regularization of least squares line or circle fitting. The experimental results showed that the proposed method can model the curved building boundaries as arc segments correctly by completeness of 69% and correctness of 100%. The approach will be utilized effectively to create automatically digital map that meets the conditions of the Korean digital mapping.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.3
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• pp.136-150
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• 2008

Many studies have been carried out for automatic extraction of building by LiDAR data or airphoto. Combining the benefits of 3D location information data and shape information data of image can improve the accuracy. So, in this research building recognition algorithm based on contour was used to improve accuracy of building recognition by LiDAR data and elaborate building boundary recognition by airphoto. Building recognition algorithm based on contour can generate building boundary and roof structure information. Also it shows better accuracy of building detection than the existing recognition methods based on TIN or NDSM. Out of creating buffers in regular size on the building boundary which is presumed by contour, this research limits the boundary area of airphoto and elaborate building boundary to fit into edge of airphoto by double active contour. From the result of this research, 3D building boundary will be able to be detected by optimal matching on the constant range of extracted boundary in the future.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6D
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• pp.923-929
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• 2008

Due to the increasing need for 3D spatial data, modeling of topography and artificial structures plays an important role in three-dimensional Urban Analysis. This study suggests a methodology for solving the problem of calculation for the extraction of building boundary, minimizing the user's intervention, and automatically extracting building boundary, using the LIDAR data. The methodology suggested in this study is characterized by combining the merits of the point-based process and the image-based process. The procedures for extracting building boundary are three steps: 1) LIDAR point data are interpolated to extract approximately building region. 2) LIDAR point data are triangulated in each individual building area. 3) Extracted boundary of each building is then simplified in consideration of its area, minimum length of building.The performance of the developed methodology is evaluated using real LIDAR data. Through the experiment, the extracted building boundaries are compared with digital map.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.4
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• pp.421-429
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• 1999

It is estimated that, in the twenty-first century, 70％ of global citizens will live in urban areas. This accelerated urbanization will require a greater need for the building DEM and orthoimagery along with Geographic Information System for urban management. The building DEM requires the detection of outlines showing building shapes. To do this, automatic and semiautomatic building extractions are usually used. However, in cases where automatic extraction is performed directly from the aerial images, accurate building outline extraction is very difficult because of shadow, roof color, and neighboring trees making it hard to discern building roofs. To overcome this problem semiautomatic building extraction was suggested in this paper. When a roof texture was homogeneous, building outline detection was performed by mouse-clicking on a part of the roof. To construct the building outlines when the texture was not homogeneous, a computer program was developed to search out corner points by clicking spots near corner points. The building DEM was generated by taking into account building outlines and heights calculated by image matching.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.3
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• pp.305-312
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• 2012

This paper aims at improving the accuracy and computational efficiency in reconstructing building boundaries from airborne Lidar points. We proposed an adaptive convex hull algorithm, which is a modified version of local convex hull algorithm in three ways. The candidate points for boundary are first selected to improve efficiency depending on their local density. Second, a searching-space is adjusted adaptively, based on raw data structure, to extract boundary points more robustly. Third, distance between two points and their IDs are utilized in detecting the seed points of inner boundary to distinguish between inner yards and inner holes due to errors or occlusions. The practicability of the approach were evaluated on two urban areas where various buildings exist. The proposed method showed less shape-dissimilarity(8.5%) and proved to be two times more efficient than the other method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1453-1456
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• 2011

타일로 분할된 항공 라이다 데이터로 부터 데이터마이닝 기법을 이용한 지표면 분류 결과에 따라 건물을 포함하는 타일에 대해 적용할 건물영역 추출 기법을 제안한다. 본 기법은 재귀적 경계점 추출 알고리즘과 경계점 연결을 통해 경계선을 형성하고 경계선을 타일의 외벽과 연결해 건물영역의 외곽을 추출한다. 제안된 기법으로 추출된 건물 영역을 실제 항공사진과 비교하여 제시하고 재귀적 경계점 추출 알고리즘의 실행시간을 단축시키기 위해 사용된 지형정보 인덱스의 실행시간 단축 효과 분석이 제시된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.387-392
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• 2005

최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.169-172
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• 2006

본 논문에서는 1m 해상도의 위성영상으로부터 건물의 경계선을 검출하기 위해 영상분할과 변이지도(disparity map)를 이용하는 새로운 방법을 제안한다. Watershed 방법으로 영상을 분할하고 분할된 영역 내부의 변이를 다중정합창틀(multiple matching window)과 결합된 다차원특징벡터정합(multi-dimensional feature vector matching)을 이용하여 계산한다 분할된 인접 영역들 가운데 panchromatic 및 multispectral 밝기값과 변이의 평균값이 유사하면 두 영역을 결합하여 하나의 영역을 생성하고 이 과정을 반복적으로 수행한다. 영역의 평균 변이값이 기준 값보다 크면 이를 건물 지붕 영역으로 결정한다. IKONOS 위성영상에 제안한 방법을 적용하여 작은 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서 건물 지붕의 영역과 경계선을 효과적으로 검출할 수 있었다.