• 한국측량학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.47-56
• /
• 2010

항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.270-278
• /
• 2008

본 연구에서는 연구지역을 대상으로 LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터와 항공사진, 수치 지도를 이용하여 지형지물에 대한 위치정확도 분석을 실시하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단지역으로 선정하였으며, 첨단 측량기법인 항공 LiDAR 데이터와 축척 1:20,000의 항공사진을 이용하였다. 그리고 각각의 영상에 대하여 표정작업과 영상의 재배열 과정을 거쳐 최종 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 영상을 이용하여 검사점을 선정하고, 선정된 검사점에 대한 정보를 추출하였으며, 스크린 디지타이징기법을 통한 수평위치 좌표를 추출하였다. 그리고 국토지리 정보원에서 공시한 축척 1:5,000의 수치지도를 이용하여 추출된 LiDAR 데이터 좌표와 항공사진의 좌표를 각각 비교.분석하였다. 수치지도를 기준으로 비교 분석한 결과 항공사진의 수평위치 정확도가 항공 LiDAR 측량 성과 보다 건물의 경우 x방향으로 24cm, y방향으로 26cm정도가 우수함을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.209-215
• /
• 2006

해안선은 자연적, 인위적 행위에 의해 끊임없이 그 형상과 특징이 변화하며, 국토를 규정하는 중요한 정보이다. 이러한 해안선은 해양지리정보체계에서 기본정보(Framework Data)로 활용이 되며, 해안 지역의 모니터링 체계를 구축하는데 있어서 그 중요성이 날로 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 최근 개발되어 해양 및 해안 분야에 적용되고 있는 LiDAR 데이터를 이용하여 자동으로 해안선을 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 지상측량을 통해 얻어진 해안선과 비교하였다. 본 연구의 제안한 알고리즘을 적용하여 항공 LiDAR 데이터를 이용한 해안선을 추출한 결과, 인공 및 자연 해안지역 등 다양한 지형에서 현행 지상측량과 비교를 하였을 때, 안정된 결과를 도출하였으며, 항공 LiDAR 데이터를 이용하여 효율적인 해안선 추출의 가능성을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.141-152
• /
• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.323-332
• /
• 2012

항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.95-100
• /
• 2008

3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.359-366
• /
• 2005

3차원 지형정보에 대한 사용자 요구의 증가에 따라 GPS/INS, 레이저 스캐너 시스템이 조합된 항공레이저측량 기술이 각광받고 있다. 본 논문에서는 항공레이저측량(LiDAR) 시스템의 정확도 확보를 위해 검정장에서의 측량데이터를 바탕으로 시스템 검정을 실시하였다. 검정결과, 수평 정확도는 ${\pm}15{\sim}30\;cm$ 이내, 수직정확도는 ${\pm}15cm$ 이내로 나타났다. 이를 통해 항공레이저측량 데이터를 이용하여 정밀 DEM 및 등고선 제작. 도시지역의 3차원 모델 제작, 엔지니어링 설계 등의 활용에 충분함을 입증하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.443-452
• /
• 2008

본 연구에서는 항공사진과 LiDAR 데이터를 융합하여 항공사진에 나타난 건물의 형상을 표현하는 3차원 선형정보를 추정하기 위하여 두 가지 과정을 수행하였다. 첫째, LiDAR 데이터를 영상과 같은 2D의 투영된 데이터로 만들었다. 이를 위하여 LiDAR 데이터의 특성상 정보가 부족한 건물경계 지역에서 가시성 문제를 해결하기 위해, 가상점을 추가한다. 수정된LiDAR데이터를 불규칙 삼각망으로 구성하고, 영상에서의 가시 삼각형을 판단하여, 영상화소값마다 삼각망 정보를 참조할 수 있게 한다. 둘째, 추출된 가시지역 정보와2D불규칙삼각망을 결합하여 입체영상으로부터3차원 선분을 추출하였다.입체영상에 존재하는 선분은 TIN기반의 정합방법을 사용하였다. TIN기반의 정합조건은 기존의 공액기하 사변형 조건보다 에지정합쌍 탐색율을 약 20% 향상시킬 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.619-628
• /
• 2009

LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.136-150
• /
• 2008

항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.