Recently in terrain rendeing, most researches introduce mipmap-based out-of-core methods for handling large sized DEM data which does not fit in main memory of general computer. However, mipmap-based LOD(level-of-detail) methods occur geometric errors which appear in data simplifying the higher LOD level. These geometric errors cause geometric popping effects where LOD level changes when viewpoint moves. In this paper, we propose vertex cohesion map for reducing geometric error. In preprocessing step, we generate vertex cohesion map, which is a texture that stores the vectors. By these vectors, each vertex will be cohered into the position in which the difference of gradient value is bigger than others. Therefore in terrain rendering, using vertex cohesion map can dramatically reduce the geometry popping effects rather than using mipmap.
Lee, Kyoung Sang;Lee, Dae Eop;Try, Sophal;Lee, Gi Ha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.370-370
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2017
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인하여 홍수재해의 시 공간적 패턴은 보다 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 지형, 지질, 기상 등의 디지털 정보 및 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 하며, 강우-유출-범람해석 모델링을 통해 범람면적 및 침수깊이 등의 정보를 획득하게 된다. 하지만 일부지역, 특히 개발도상국에서는 이러한 계측 홍수 데이터가 부족하거나 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 등 지형자료만을 기반으로 한 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 이용하여 미계측 유역 (DB부재 또는 부족으로 강우-유출-범람해석 모델링이 불가능한 북한지역)의 홍수위험지역을 탐지하고, 적용성을 평가하고자 한다. 5개의 단일 지형학적 지수와 6개의 복합 지형학적 지수를 이용하여 Area Under the Curve (AUC)를 계산하고, Sensitivity (민감도)와 Specificity (특이도)가 가장 높은 지수를 선별하여 홍수위험지도를 작성하고, 실제 홍수범람 영상(2007년 북한 함경남도지역 용흥강 홍수)과 비교 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 선형이진분류법과 ROC분석 방법은 홍수범람해석을 위한 다양한 기초정보를 필요로 하지 않고, 지형정보만을 사용하기 때문에 관측 데이터가 없거나 부족한 지역에 대해서 우선적으로 홍수위험지역을 탐지하고, 선별하는데 유용할 것으로 판단된다.
For construction project in extreme cold region, it is essential to establish basic data on the site such as topographical data from the early stage of construction of planning and designing, and it is needed to frequently perform site investigation when necessary. However, extreme cold regions are characteristic of being at long distance and difficult in approaching, and special regions such as Antarctica, in particular, are hard to conduct site investigation. Although a site investigation may be conducted, those who can visit Antarctica are sufficiently limited so that most of the staff may participate in construction without knowledge of the site and increase the risk of errors in decision making or designing. In order to resolve such problems, the authors in this study identified methods of building wide-area topographical data and bedrock classification data of exposed areas via remote sensing and of building precise topographical data on the construction site. Also, the authors attempted to present methods by which such data can be managed and visualized integrally via three-dimensional GIS technology and all the participants in construction can learn sense of field and conduct necessary analysis as frequent as possible. The areas around the Jangbogo Antarctic Station were selected to be the research area for conducting effective integrational management and three-dimensional visualization of various spatial data such as wide-area digital elevation model, ortho-images, bedrock classification data, local precise digital elevation model, and site images. The results of this study may enable construction firms to analyze local environments for construction whenever they need for construction in extreme cold regions and then support construction work including decision making or designing.
The Entry-Descent-Landing process of a lander involves many environmental and technical challenges. To solve these problems, recently, terrestrial relative navigation (TRN) technology has been essential for landers. TRN is a technology for estimating the position and attitude of a lander by comparing Inertial Measurement Unit (IMU) data and image data collected from a descending lander with pre-built reference data. In this paper, we present a method for generating descent dataset and extracting landmarks, which are key elements for developing TRN technologies to be used on Mars. The proposed method generates IMU data of a descending lander using a simulated Mars landing trajectory and generates descent images from high-resolution ortho-map and digital elevation map through a ray tracing technique. Landmark extraction is performed by an area-based extraction method due to the low-textured surfaces on Mars. In addition, search area reduction is carried out to improve matching accuracy and speed. The performance evaluation result for the descent dataset generation method showed that the proposed method can generate images that satisfy the imaging geometry. The performance evaluation result for the landmark extraction method showed that the proposed method ensures several meters of positioning accuracy while ensuring processing speed as fast as the feature-based methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.4
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pp.654-660
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2012
The goal of this paper is to calculate flood elevation by applying temporal distribution of rainfall through HEC-RAS(Hydrologic Engineering Center's River Analysis System) and to automatically create areas of flooding by a user-defined spatial model based on GIS using calculated values of flood elevation and detailed data of topography. Accuracy of topographic data is the most important factor because of deeply changing analysis results of flooding areas of a river. Therefore, this paper suggests a method of attributive and spatial data construction based on the GIS using UIS(Urban Information System, river-related reports, and hydrologic information. Also, we implement an expression system to provide analysis results extracted from the proposed model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.6
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pp.641-650
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2011
Airborne LIDAR system, utilized in various forest studies, provides efficiently spatial information about vertical structures of forest areas. The tree height is one of the most essential measurements to derive forest information such as biomass, which can be estimated from the forest terrain model. As the terrain model is generated by the interpolation of ground points extracted from LIDAR data, filtering methods with high reliability to classify reliably the ground points are required. In this paper, we applied three representative filtering methods to forest LIDAR data with diverse characteristics, measured the errors and performance of these methods, and analyzed the causes of the errors. Based on their complementary characteristics derived from the analysis results, we have attempted to combine the results and checked the performance improvement. In most test areas, the convergence method showed the satisfactory results, where the filtering performance were improved more than 10% in maximum. Also, we have generated DTM using the classified ground points and compared with the verification data. The DTM retains about 17cm RMSE, which can be sufficiently utilized for the derivation of forest information.
Park, Jin-Seong;Hong, Sung-Chang;Sung, Jae-Ryeol;Lee, Byung-Hwan
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.301-306
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2010
Recently GIS is not only displaying and servicing data on the 2D, but also is changing rapidly to display and service 3D data. Also 3D related technology is developing actively. For display of 3D data, terrain DTM has become a basis. Generally, to acquire DTM, users are using LIDAR data or digital map's contour line. However, if using these data for producing DTM, users need to additional cost and data lead time. And hard to update terrain data. For possibility of solving these problem, this study did DTM extraction with automatic matching for aerial photograph, and analysed the result with measurement of Orthometric height and excuted accuracy through DTM(which extracted from digital photogrammetric technique). As a result, we can get a high accuracy of RMSE (0.215m).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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