측량 및 정보처리기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠와 3차원 현실세계를 컴퓨터상에서 쉽게 접할 수 있게 되었다. 이는 국내에 항공레이저측량과 고해상도 디지털카메라의 보급이 최근 몇 년 동안 빠르게 진행되었기 때문이다. 그러나 항공레이저측량의 적용이 지도제작 및 지형분석 등에 국한되어있어 다양한 활용이 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 현지조사나 항공 사진측량으로 이루어졌던 산림조사를 항공 라이다데이터를 이용하여 수목의 표고분포, 면적 및 용량산출, 수목밀도분포도를 3차원적으로 분석하여 산림지역에 대한 과학적인 정보를 제작해 보았다. 이미 미국, 캐나다 등에서는 항공레이저측량을 이용한 수목의 용량을 통하여 생체량(biomass), 산림자원분석, 시계열 모니터링, 산불거동모델링 등 다양한 연구와 적용이 이루어지고 있다. 전 세계적으로 산림자원에 대한 관심이 증대하고 있는 가운데 이제 국내에서도 광범위한 산림의 과학적 조사와 분석이 이루어져 산림자원관리 및 보호가 체계적으로 이루어져야 하겠다.
최근 높은 수직정확도를 갖는 항공레이저측량 기술이 개발됨에 따라 이를 이용한 DEM(digital elevation model) 생성, 건물추출, 홍수위험지도 제작, 3차원 도시모델 구축 등의 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량으로부터 취득한 원시자료로부터 생성한 해상도별 DEM의 표준편차를 계산하기 위해 점비교법, 등고선비교법 그리고 1/5,000 수치지형도를 활용하였다. 비교결과 점비교법이 등고선비교법보다 낮은 DEM 표준오차를 나타냈으며, 이것은 등고선비교법이 점비교법에 비해 조밀한 격자 연산이 이루어지지 않은 것이 원인으로 파악되었다. 또한 1/5,000 수치지형도는 평균수평거리인 25.4m 이하에서는 점비교법과 등고선비교법에 비해 높은 오차를 보였으며, 25.4m 이상에서는 등고선비교법과 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.
본 연구는 지상라이다로부터 획득한 3차원 점 데이터를 이용하여 구축된 공간자료를 격자(gridded) 및 비격자(un-gridded)로 구분하여 모델링을 실시하였고, 이러한 모델링 결과를 이용하여 가시선 분석 실험을 실시하였다. 두 모델의 형태에 따른 가시선 분석 결과를 비교하기 위하여 본 연구에서는 실험지역의 가시선 최대 도달거리를 A지역 30m, B지역 40m, C지역 50m로 구분하였고, 가시선 분석 소요 시간과 가시되는 점의 개수를 측정하였다. 실험 결과를 살펴보면, 비격자모델의 경우, 격자모델에 비해 지역별로 A지역은 약 3.9배, B지역은 약 5.4배, C지역은 약 6.5배 정도 많은 시간이 가시선 분석에 소요되었으며, A지역은 약 0.97배, B지역은 약 0.93배, C지역은 약 0.94배 정도 적은 가시점 개수가 측정되었다. 가시선 분석 소요시간은 가시선의 최대도달거리가 증가함에 따라 격자모델과 비격자 모델의 차이가 증가함을 알 수 있고, 반면에 가시되는 점의 개수는 가시반경의 크기에 크게 영향을 받지 않았다.
최근 3차원 지상 레이저 스캐너의 성능이 고도로 향상됨에 따라 취득된 측점들로 구성된 포인트 클라우드의 용량도 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득한 대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 측점을 질의하기 위한 선행 연구의 파일 참조 옥트리 방식을 개선하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 메인 메모리에 구현된 옥트리의 리프 노드에는 첫 번째 측점의 파일 포인터만을 저장하였다. 아울러 동일한 리프 노드에 속하는 측점들이 연속적으로 기록되도록 포인트 클라우드 파일을 재구성하였다. 약 3억 개의 측점으로 구성된 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 일련의 측점 주위로 일정 반경 안에 존재하는 측점들에 대한 질의 시간을 측정하였다. 결과적으로 옥트리의 생성 시간, 저장과 복원 시간, 질의 시간 및 메모리 사용량 등 모든 면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 향상된 성능을 나타내었다. 특히 질의 속도는 2배 이상, 메모리 효율성은 4배 이상 증가하였다. 따라서 본 연구는 선행 연구의 방식을 명백히 향상시켰다고 판단할 수 있다. 아울러 메인 메모리의 크기를 크게 상회하는 초대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 구성하고 측점을 질의하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.
UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.
Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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