Assessing landcreep requires long-term monitoring, because cracks and steps develop over long periods. However, long-term monitoring using wire extensometers and inclinometers is inefficient in terms of cost and management. Therefore, this study selected an area with active landcreep and evaluated the feasibility of monitoring it using imagesing from terrestrial LiDAR and drones. The results were compared with minute-by-minute data measured in the field using a wire extensometer. The comparison identified subtle differences in the accuracy of the two sets of results, but monitoring using terrestrial LiDAR and drones did generate values similar to the wire extensometer. This demonstrates the potential of basic monitoring using terrestrial LiDAR and drones, although minute-byminute field measurements are required for analyzing and predicting landcreep. In the future, precise monitoring using images will be feasible after verifying image analysis at various levels and accumulating data considering climate and accuracy.
Recently, the construction of three dimensional spatial information of Dam reservoir area is very important part in Dam management work such as sediment survey, but it is difficult to acquire detailed terrain data because totalstation and single beam echo sounder are applied to terrain survey. This study presented method to construct detailed terrain data of Dam reservoir area using LiDAR and multi beam echo sounder. First, LiDAR survey was carried out in land zone and calibration process was applied by ground control point. And also the DEM of land zone was constructed by using algorithm, which eliminated building and vegetation class. As the result of validation of LiDAR DEM using GPS terrain survey, it was possible to construct three dimensional terrain data that was satisfied with the tolerance error of LiDAR, which was the standard error of LiDAR DEM showed as 0.108m. Also multi beam echo sounder was applied to the survey of water zone and it could construct spatial information that was satisfied with bathymetry surveying tolerance error of International Hydrographic Organization by validation with terrain survey data. And LiDAR and multi beam echo sounder data were integrated and it was possible to construct three dimensional spatial imagery information that can be applied to Dam management work such as the estimation of sediment amounts or the monitoring of terrain change by linking with high resolution orthophoto.
Recently, along with the development of IT, the non-linearity and enlargement in the response to the combination of the building industry and IT have made a wide variety in outer shapes of the buildings. So buildings need a more accurate representation using visually superior three-dimensional space information. Therefore, the study models the shapes of the other buildings in accordance with the heights. Frist of all, we measured the buildings using a Terrestrial LiDAR. Second, we obtained a high-density point cloud date of the buildings. Through this data, we made the BIM model and compared the heights of each floor's outer information layers. And then identified the BIM data status using IFC standards formats. From this data, it proposes a new 3D cadastre and the alternative for the establishment of spatial information.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.5D
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pp.527-532
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2012
Terrestrial LiDAR emerges as a main mapping technology for indoor 3D cadastre, cultural heritage conservation and, building management in that it provides fast, accurate, and reliable 3D data. In this paper, a new 3D modeling method consisting of segmentation stage and outline extraction stage is proposed to develop indoor 3D model from the terrestrial LiDAR. In the segmentation process, RANSAC and a refinement grid is used to identify points that belong to identical planar planes. In the outline tracing process, a tracing grid and a data conversion method are used to extract outlines of indoor 3D models. However, despite of an improvement of productivity, the proposed approach requires an optimization process to adjust parameters such as a threshold of the RANSAC and sizes of the refinement and outline extraction grids. Furthermore, it is required to model curvilinear and rounded shape of the indoor structures.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.527-534
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2006
This study estimated the forest damage of Kangwon-Do fire disaster occurred April 2005. For the estimation, the delineation of fire damaged area was performed using SPOT-4 satellite image and DSM (Digital surface model)/DTM (Digital Terrain Model) was generated by airborne and ground LiDAR data to calculate forests height. The damaged amount of money was calculated in forest area using stand volume formula, combining the canopy height from forest height model and digital stock map. The total forest damage amounted to 3.9 billion won.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.645-653
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2021
Biopolymer is a general concept for high molecular compounds produced by living organisms. Among them, the xanthan and β-glucan, which are organic polymer mixture produced by micro-organisms, are mainly used to increase the viscosity of a substance. And diluting in water and mixing with sand or clay can increase compressive strength and shear strength. In this study, mixed soil prepared by mixing soil with xanthan and beta-glucan based biopolymers specially developed for the purpose of increasing soil strength was applied to the river bank revetment, and changes during winter were measured using ground LiDAR. As a result of analyzing winter changes in major sections using three-dimensional point cloud data obtained through ground LiDAR, there were no changes to the extent that it was difficult to confirm with the naked eye in the two sections coated with biopolymer blended soil. However, soil loss due to Rill erosion was confirmed in the natural embankment section where biopolymer blended soil was not used.
Seo, Il-Hong;Sohn, Hong-Gyoo;Kim, Chang-Jae;Lim, Jin-Hee
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.157-160
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2010
Terrestrial LiDAR data contains outliers which do not need in processing purpose. That is inefficient in the aspect of productivity. These noise requires manual process to be removed, which causes inefficiency in aspect of productivity. The purpose of this research is to demonstrate a possibility of automatic outlier removal of LiDAR data using 3D Tensor Voting method. For this, we presented in this article about the procedure to perform the application of Tensor Voting algorithm to the real data from terrestrial LiDAR.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.139-144
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2011
This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.
High resolution data for the coastal sand beach during short-term in Jinbok-ri, Uljin-gun, Gyeongsangbuk-do are obtained by terrestrial LiDAR. The micro-geomorphological changes of 8 times before and after the strong low-pressure events during June to September, 2009 and changes under the various environments of wave-energy are investigated in the study. The obvious geomorphological changes between the northern and southern sand beach in Jinbok-ri are revealed by terrestrial LiDAR as well as by grain size analysis. The strong waves by the typhoons decrease the area and volume of the beach, and especially the area is largely influenced. The erosive and depositional processes dominate the northern and southern sand beach, respectively, after high wave in September. These results suggest that lots of sand grains in the beach are largely re-transported within the beach rather than offshore.
Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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