Recently, as a part of the production of spatial information by smart cities, three-dimensional reproduction of structures for reverse engineering has been attracting attention. In particular, terrestrial LiDAR is mainly used for 3D reproduction of structures, and 3D reproduction research by UAS has been actively conducted. However, both technologies produce blind spots due to the shooting angle. This study deals with vertical structures. 3D model implemented through SfM-based image analysis technology using UAS and reproducibility and effectiveness of 3D models by terrestrial LiDAR-based laser scanning are examined. In addition, two 3D models are merged and reviewed to complement the blind spot. For this purpose, UAS based image is acquired for artificial rock wall, VCP and check point are set through GNSS equipment and total station, and 3D model of structure is reproduced by using SfM based image analysis technology. In addition, Through 3D LiDAR scanning, the 3D point cloud of the structure was acquired, and the accuracy of reproduction and completeness of the 3D model based on the checkpoint were compared and reviewed with the UAS-based image analysis results. In particular, accuracy and realistic reproducibility were verified through a combination of point cloud constructed from UAS and terrestrial LiDAR. The results show that UAS - based image analysis is superior in accuracy and 3D model completeness and It is confirmed that accuracy improves with the combination of two methods. As a result of this study, it is expected that UAS and terrestrial LiDAR laser scanning combination can complement and reproduce precise three-dimensional model of vertical structure, so it can be effectively used for spatial information construction, safety diagnosis and maintenance management.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.277-284
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2024
The improvement of the reality capture concept has made 3D datasets an important resource for visualization and documentation in the Architectural, Engineering, and Construction (AEC) field. Despite laser scanning providing the most accurate 3D models, it also entails some disadvantages, such as high equipment costs. Therefore, this study aims to compare the accuracy of four reality capture equipment types (LiDAR, UAV-based LiDAR, UAV-based photogrammetry, and 3D virtual tours), each offering different advantages and disadvantages. The findings suggest that aerial LiDAR, 3D virtual tour, and aerial photogrammetry offer increasingly less accurate alternatives to TLS, respectively. The results of the study may help construction companies when deciding on reality capture investment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1416-1426
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2021
In the case of a scanning type multi-channel LiDAR sensor, the distance error called a walk error may occur due to a difference in received signal power. This work error causes different distance values to be output for the same object when scanning the surrounding environment based on multiple LiDAR sensors. For minimizing walk error in overlapping regions when scanning all directions using multiple sensors, to calibrate distance for each channels using convolution on external system. Four sensors were placed in the center of 6×6 m environment and scanned around. As a result of applying the proposed filtering method, the distance error could be improved by about 68% from average of 0.5125 m to 0.16 m, and the standard deviation could be improved by about 48% from average of 0.0591 to 0.030675.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.4
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pp.429-438
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2011
LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
Despite various light detection and ranging (LiDAR) architectures, it is very difficult to achieve long-range detection and high resolution in both vertical and horizontal directions with a wide field of view (FOV). The scanning architecture is advantageous for high-performance LiDAR that can attain long-range detection and high resolution for vertical and horizontal directions. However, a large-area photodetector (PD), which is disadvantageous for detection speed, is essentially required to secure the wide FOV. Thus we propose a PD based on the static unitary detector (STUD) technique that can operate multiple small-area PDs as a single large-area PD at a high speed. The InP/InGaAs STUD PIN-PD proposed in this paper is fabricated in various types, ranging from 1,256 ㎛×949 ㎛ using 32 small-area PDs of 1,256 ㎛×19 ㎛. In addition, we measure and analyze the noise and signal characteristics of the LiDAR receiving board, as well as the performance and sensitivity of various types of STUD PDs. Finally, the LiDAR receiving board utilizing the STUD PD is applied to a 3D scanning LiDAR prototype that uses a 1.5-㎛ master oscillator power amplifier laser. This LiDAR precisely detects long-range objects over 50 m away, and acquires high-resolution 3D images of 320 pixels×240 pixels with a diagonal FOV of 32.6 degrees simultaneously.
Among components of digital topographic maps used officially in Korea, only contours have 3D values except buildings and trees that are demanded in landscape planning. This study presented a series of processes for 3Dreconstructing landscape features such as terrain, buildings and standing trees using LiDAR (Light Detection And Ranging) data and aerial digital photo graphs. The 3D reconstructing processes contain 1) building terrain model, 2) delineating outline of landscape features, 3) extracting height values, and 4) shaping and coloring landscape features using aerial photograph and 3-D virtual data base. LiDAR data and aerial photograph was taken in November 2006 for $50km^{2}$ area in Sorak National Park located in eastern part of Korea. The average scanning density of LiDAR pulse was 1.32 points per square meter, and the aerial photograph with RGB bands has $0.35m{\times}0.35m$ spatial resolution. Using reconstructed 3D landscape features, visibility with the growing trees with time and at different viewpoints was analyzed. Visible area from viewpoint could be effectively estimated considering 3D information of landscape features. This process could be applied for landscape planning like building scale with the consideration of surrounding landscape features.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.15-26
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2004
The calibration for systematic error in LiDAR is crucial for the accuracy of airborne laser scanning. The main error is the misalignment of platforms between INS(Inertial Navigation System) and Laser scanner For planimetrical calibration of LiDAR, the building is good feature which has great changes in height and continuous flat area in the top. The planimetry error(pitch, roll) is corrected by adjustment of height which is calculated from comparing ground control points(GCP) of building to laser scanning data. We can know scale correction of laser range by the comparison of LiDAR data and GCP is arranged at the end of scan angle where maximize the height error. The area for scale calibration have to be large flat and have almost same elevation. At 1000m for average flying height, The Accuracy of laser scanning data using LiDAR is within 110cm in height and ${\pm}$50cm in planmetry so we can use laser scanning data for generating 3D terrain surface, expecically digital surface model(DSM) which is difficult to measure by aerial photogrammetry in forest, coast, urban area of high buildings
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.4
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pp.359-366
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2005
Airborne LiDAR integrated with on-board GPS/INS and scanning technology is a state-of the-art system for direct 3D geo-spatial data acquisition. In this study, LiDAR data were calibrated using ground points in calibration site for the higher system accuracy. The accuracy results are ${\pm}15{\sim}30\;cm$ in horizontal and ${\pm}15\;cm$ in vertical. The results show that LiDAR system has capability for precise DEM and contour generation, 3D urban modeling and engineering design.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.383-388
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2004
The fusion of a different kind sensor is fusion of the obtained data by the respective independent technology. This is a important technology for the construction of 3D spatial information. particularly, information is variously realized by the fusion of LiDAR and mobile scanning system and digital map, fusion of LiDAR data and high resolution, LiDAR etc. This study is to generate union DEM and digital ortho image by the fusion of LiDAR data and high resolution image and monitor precisely topology, building, trees etc in urban areas using the union DEM and digital ortho image. using only the LiDAR data has some problems because it needs manual linearization and subjective reconstruction.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.4
s.38
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pp.11-18
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2006
In this paper, airborne LiDAR data were evaluated in horizontal and vertical accuracy. By using zigzag scanning type of LiDAR, GCPs are not tested directly. So points around GCPs were used in this evaluation. Building corner points were made from LiDAR's building planar and compared with ground surveyed GCPs, in horizontal accuracy test. Its accuracy shows 19cm average and 21cm RMSE and 15 points were within 20cm among 16 points. In vertical accuracy test, 41 GCPs were used and it shows 11cm average and 14cm RMSE and 75% of GCPs were within 15cm. This could be a criterion in topographic map modification and basic geographic DB and 3D data construction using airborne LiDAR data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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