단빔, 멀티빔, 사이드스캔소나 등을 이용하여 해저면의 위치나 형상파악을 하는 방법은 측량시간과 비용이 막대하게 소요되고 해안절벽과 도서지역은 접근이 용이하지 않은 관계로 이러한 측량환경의 단점을 보완하기 위하여 항공기에 레이저 측량장비를 탑재하여 해저면의 수심을 측량할 수 있는 기술이 확산되고 있다. 본 연구에서는 실험지역에 대하여 항공레이저 수심측량을 실시하고 취득된 데이터를 이용하여 해안선을 추출하였다. 해저면 지역에 대하여 단빔 수심측량 데이터와 비교한 결과, 실험지역 A에서는 표준편차가 ${\pm}1.795m$, 실험지역 B에서는 표준편차가 ${\pm}2.251m$로 제시되었다. 또한 SHOALS 데이터와 7개의 암초에 대하여 9개 지점의 암초 수심측량 값과 비교하였으며, 암초 수심측량 값의 측량밀도가 적어 암초의 형상을 3차원으로 재현함에 있어서 한계가 존재하지만 SHOALS 데이터를 이용하여 암초에 대한 형상을 정확하게 3차원으로 표현할 수 있었다. 육지지역에 대한 SHOALS 데이터 검증을 위하여 라이다 데이터와 비교 한 결과, $0.16m{\pm}0.16m$로 나타났으며, 1/1,000 수치지형도와 비교한 결과, $0.51m{\pm}0.26m$로 SHOALS 데이터의 정확성과 신뢰성을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 국내에서도 SHOALS 데이터를 이용하여 해안선측량 및 수심측량에 적용할 수 있는 근거를 제시하였으며, 현행 수심측량으로 어려움이 많은 수심이 낮은 천소지역과 접근이 어려운 절벽지역에 효과적으로 적용할 수 있는 기반을 제시하였다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
하천의 체계적 관리와 계획을 위해서는 정확도 높은 측량자료가 요구되며, 이를 통해 재해예방과 환경보호, 주요 인프라인 댐이나 보 같은 하천의 관리가 가능해 진다. 본 연구는 재난관리, 건설산업의 지원 등에 다양하게 활용되는 하천측량을 현재의 토털스테이션을 이용한 측량 방법과 최근 들어 활발히 이용되고 있는 항공라이다측량 방법을 이용하여 동일지역의 데이터를 취득하고 그 성과를 비교 분석하는데 목적을 두었으며, 실험 대상지로는 강원도 북한강 상류지역을 선정 하였다. 선정된 실험 지역을 대상으로 총 2개의 횡단면도를 추출하였으며, 추출된 횡단면도를 상호 비교 분석하였다. 분석 결과 일반적인 육지부에서는 두 자료간 수준고의 평균제곱근 오차가 0.017m로 그 차이가 거의 없었으나 수직위치만 변하는 특이점이나 수심부에서는 항공라이다측량이 해당 지점의 수준고를 정확하게 측정하지 못하는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 도출된 문제점을 극복하기 위해서는 향후 지속적인 연구와 실험으로 항공라이다측량을 이용한 세부 시설물의 정확한 측정 방안이나 수심부를 투과하여 하천 바닥면을 육지부와 동일한 오차범위 내로 측정할 수 있는 대안이 마련되어야 할 것으로 보이며, 실용화 단계가 될 시점에서는 대규모 지역이나 사람의 접근이 불능한 지역에 대하여 하천뿐만 아니라 각종 엔지니어링 사업분야에서도 계획 및 설계 등 의사결정 수단으로 다양한 활용이 기대된다.
Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.
항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)는 녹색 레이저(green laser)를 사용하여 연안 및 하천에 대해 해저지형과 수심에 대한 관측을 동시에 수행하는 첨단측량 기술이다. 항공수심라이다를 활용하여 해저지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 해수면과 해저면 점들을 분리하고 추출하는 과정이 필요하다. 기존의 해저면 점을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석(analysis)을 기반으로 수행되었다. 하지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저면 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 본 연구는 항공수심라이다 데이터의 지형학적 정보를 사용하여 해저면 점들을 추출하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 지면분리(ground filtering) 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering) 알고리즘을 RIEGL VQ880 항공수심라이다 시스템으로부터 취득된 데이터에 적용하고 효용성을 분석하였다. 실험결과 CSF 알고리즘을 항공수심라이다 데이터의 해저면 포인트 추출에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 하천 관리 및 홍수위 분석에 있어 필수적인 자료 중 하나인 하천 지형정보를 얻기 위해 RGB 영상을 활용하는 방법에 대한 비교 검토가 이루어졌다. 하천 구역의 지형정보를 얻는 데 있어 흐름 구간 즉 하도 지형정보를 얻는 것이 가장 어려운 분야 중 하나이기에 본 연구에서는 RGB 영상 기반으로 하도 지형정보를 추정하는 것에 집중하였다. 이를 위해 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP)와 RTK-GPS(Real Time Kinematic-GPS)를 이용하여 하도 지형을 직접 계측하였으며, 동시에 드론 촬영을 통해 획득한 고해상도 이미지를 이용하여 정사 영상을 생성하였다. 이후 수심 계측 결과와 RGB 정사 영상의 밴드 값들을 이용하여 수심 예측을 위한 기존에 개발된 회귀식들을 적용하였으며, 가장 뛰어난 예측력을 보여준 회귀식을 이용하여 연구 대상 지역의 하도 지형을 추정하였다. 흐름 구간 이외 지역의 경우 항공 라이다로부터 생성된 DEM을 이용하여 하천 구간 전체에 대한 지형정보를 구축하였다. 추가로 드론 촬영이 이루어진 동일한 시간 동안 직접 계측한 자료를 이용하여 생성된 지형정보와 드론 정사 영상 기반으로 생성된 하도 지형정보의 비교 검증을 수행하기 위해 CCHE2D 모형을 활용하여 흐름 모델링을 모의하였으며, 일부 구간에 대한 계측이 이루어지지 못한 직접 계측한 지형정보와 비교하여 영상 기반의 지형정보는 보다 나은 수심, 유속 모의 결과를 보여주었다. 본 연구 결과를 통해 RGB 영상으로부터 하도 지형정보를 획득할 수 있는 것을 확인하였으며, 추가적인 연구가 수행된다면 하천 관리를 위한 효율적인 하천 지형정보를 얻는 방법으로 활용할 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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