• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.301-306
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• 2004

이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.24-27
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• 2006

항공사진이나 고해상도 위성영상으로부터 건물의 정보를 추출하기 위한 많은 연구들이 이전부터 수행되어 왔다. 많은 연구들은 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 생성하고 이로부터 3차원 건물 정보를 추출하였다 본 연구에서는 단일 위성영상만을 이용하여 3차원 건물 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 가상의 그림자를 영상에 투영시키고, 투영된 그림자와 영상 위에 나타난 실제 건물의 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정한다 결정된 건물 높이를 이용하여 연직선을 생성시키고, 이 연직선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시키면, 이동된 지붕 외곽선은 건물의 바닥 외곽선이 된다. 이를 통해서 건물의 높이와 위치 정보를 취득할 수 있다. 건물이 밀집한 지역에서는 지표면에 나타난 건물의 그림자가 다른 건물에 가려지는 경우가 많다 이러한 경우를 고려하여 제안된 알고리즘은 지표면 위에 나타난 그림자를 이용한 방법과 그림자를 가린 건물 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법을 사용한다. 알고리즘의 검증을 위해서 본 연구에서는 스테레오 영상에서 추출한 건물의 높이와 본 연구에서 제안한 알고리즘으로 추출한 건물의 높이를 비교하였다. 두 방법에 대해서 각각 30개의 건물 높이를 비교한 결과 RMSE는 약 1.5 m로 나타났다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.303-306
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• 2002

인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.2 s.36
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• pp.3-13
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• 2006

Extraction of man-made objects from high resolution satellite images has been studied by many researchers. In order to reconstruct accurate 3D building structures most of previous approaches assumed 3D information obtained by stereo analysis. For this, they need the process of sensor modeling, etc. We argue that a single image itself contains many clues of 3D information. The algorithm we propose projects virtual shadow on the image. When the shadow matches against the actual shadow, the height of a building can be determined. If the height of a building is determined, the algorithm draws vertical lines of sides of the building onto the building in the image. Then the roof boundary moves along vertical lines and the footprint of the building is extracted. The algorithm proposed can use the shadow cast onto the ground surface and onto facades of another building. This study compared the building heights determined by the algorithm proposed and those calculated by stereo analysis. As the results of verification, root mean square errors of building heights were about 1.5m.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.4-6
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• 2012

본 논문에서는 신속하고 정확하게 건물의 외곽선을 추출하기 위해서 항공 라이다 데이터를 타일 단위지형 분류 기법을 이용하여 분류하고, 건물 관련 타일의 항공영상으로부터 에지 정보를 추출하여 정확하게 건물 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 건물 외곽선 추출 기법에서는 대부분의 연산을 타일 단위로 수행하고 항공영상의 특징 추출 범위를 건물 영역에 집중시킴으로써 건물의 외곽선을 정확하게 추출하는 과정의 처리속도를 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.144-145
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• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.23-28
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• 2005

고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.7 no.1 s.13
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• pp.75-86
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• 1999

Three dimensional city model is composed of man-made and natural features, among these, most of man-made features are buildings. Therefore, it is very important to extract the building informations accurately and promptly to update the existing database. To achieve this, DTM can be reconstructed using building Information which is extracted from DTM, then this can be used as three dimensional city model. Thus, this paper aims to extract building boundaries and heights from high resolution DTM and edge informations of aerial photograph using mathematical morphology and image segmentation. We found that it is possible to extract buildings using opening operation in mathematical morphology and to improve the accuracy of building extraction using edge informations from aerial photograph.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.2 s.32
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• pp.65-69
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• 2005

Efficient 3D generation of cultural features, such as buildings in urban area is becoming increasingly important for a number of GIS applications. For reconstruction or 3D building in urban area aerial images, satellite images, LIDAR data have been used mainly. In case of automatically extracting and reconstructing of building height using single aerial images or single satellite images, there are a lot of problems, such as mismatching that result from a geometric distortion of optical images. Therefore, researches or integrating optical images and existing 2D GIS data(e.g. digital map) has been in progress. In this paper, we focused on extracting of building height by means or interest points and vortical line locus for reducing matching points. Also we used digital plotter in order to validate for the results in this study using aerial images(1/5,000) and existing digital map(1/1,000).