Terrestrial Laser Scanner and Airborne Laser Scanning is one of the state of art surveying equipments. So This study deals with the combined use of mobile TLS(Terrestrial Laser Scanner) with ALS(Airborne Laser Scanning) to extract shoreline's topography information. These two systems have their own pros and cons. Mobile TLS can capture the facades of a low story building along the shoreline fast and quickly. Meanwhile, Due to viewpoint restrictions of ALS data collection, the amount of detail, which is available for the building facades is very limited. Therefore, it is recommended that the co-registration and geo-referencing methods of both two should be developed and the application of both system for shoreline mapping also should be investigated.
최첨단 측량기술인 항공레이저측량, 항공사진측량, 대축척 수치지도의 도입 및 비약적 발달은 대규모 지역에 대해 일반 사용자가 실생활에 활용 가능한 수준의 대축척 영상정보 및 벡터정보들을 제공하는 주요한 수단이 되고 있다. 그러나 서로 각기 다른 측량기술, 센서들로부터 구축된 자료들을 의미 있는 지리정보로 활용하고 상호보완적인 가치를 창출하기 위해서는 이러한 자료들을 같은 좌표계 상에 표현할 수 있도록 기하보정 하는 과정이 선행되어야 한다.본 연구에서는 항공레이저측량 자료,항공사진, 대축척 수치지도를 이용하여 의미가 있는 지리정보를 생성하기 위한 전처리 과정으로써 위의 측량자료들을 공통의 좌표계 상에 기하보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 선형기하요소를 기하보정의 기본요소로 이용하여 정확하고 효과적으로 기하보정을 수행하였다. 이를 위해 항공레이저측량 자료로부터 선형기하요소를 추출하기 위한 알고리즘을 개발하였으며 추출된 선형요소를 이용하여 항공사진의 단사진과 기하보정하기 위한 방법론을 개발하였고 또한 대축척 수치지도로부터 추출되는 선형요소와의 기하보정을 위한 방법론을 개발하였다. 마지막으로 연구를 위하여 수집된 실제 측량자료에 개발된 방법론들을 적용하고 도출된 결과에 대한 통계평가를 수행함으로써 연구결과의 효용성을 입증하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.141-144
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2008
Many studies have been conducted on extracting buildings from ALS(Airborne Laser Scanning) data. After segmentation or classification of building points, additional steps such as generalization is required to get straight boundary lines that better approximate the real ones. In much research, orthogonal constraints are used to improve accuracies and qualities. All the lines of the building boundaries are assumed to be either parallel or perpendicular mutually. However, this assumption is not valid in many cases and more complex shapes of buildings have been increased. A new algorithm is presented that is applicable to various complex buildings. It consists of three steps of boundary tracing, grouping, and regularization. The performance of our approach was evaluated by applying the algorithm to some buildings and the results showed that our proposed method has good potential for extracting building boundaries of various shapes.
Though the airborne laser scanning (ALS) technique is becoming more popular in many applications, horizontal accuracy of points scanned by the ALS is not yet satisfactory when compared with the accuracy achieved for vertical positions. One of the major reasons is the drift that occurs in the inertial measurement unit (IMU) during the scanning. This paper presents an algorithm that adjusts for the error that is introduced mainly by the drift of the IMU that renders systematic differences between strips on the same area. For this, we set up an observation equation for strip-wise adjustments and completed it with tie point and control point coordinates derived from the scanned strips and information from aerial photos. To effectively capture the tie points, we developed a set of procedures that constructs a digital surface model (DSM) with breaklines and then performed feature-based matching on strips resulting in a set of reliable tie points. Solving the observation equations by the least squares method produced a set of affine transformation equations with 6 parameters that we used to transform the strips for adjusting the horizontal error. Experimental results after evaluation of the accuracy showed a root mean squared error (RMSE) of the adjusted strip points of 0.27 m, which is significant considering the RMSE before adjustment was 0.77 m.
최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 최근 도시계획, 수자원 및 방재 분야에서 높은 관심을 가지고 연구중인 항공레이저측량기법을 활용하여 시가지의 건축밀도를 평가하였다. 먼저, 레이저스캐너인 LiDAR(light detection and ranging)로 취득한 표고자료로부터 DEM(digital elevation model)과 DSM(digital surface model)을 구축하였으며, 건물의 높이를 계산하기 위해 DEM에는 ZONALMEAN 필터, DSM에는 ZONALMAJORITY 필터를 적용하였다. 필터링 과정으로부터 계산한 층수와 현지조사의 층수를 비교한 결과 표준오차 ${\pm}0.199$층을 확보할 수 있었다. 또한 건물 연면적 레이어와 구획 레이어를 중첩하여 통계분석함으로서 도시 구획별 용적률을 제시할 수 있었다. 항공레이저측량 자료를 이용하여 계산한 용적률과 현지조사로부터 계산한 용적률의 비교 결과, 용적률의 표준오차를 ${\pm}2.68%$로 확보할 수 있었다. 따라서, 항공레이저측량 자료는 향후 토지이용계획을 수립하는 의사결정자에게 매우 유용한 자료를 제공해 줄 것으로 기대한다.
본 논문은 라이다 데이터를 활용하여 지형에 대한 3차원 해석을 보여 주는 것이다. 일반적으로, 라이다 측량은 항공레이저스캐너를 이용하여 지표의 정량 및 정성적 정보를 얻을 수 있는 방법이다 획득된 라이다 데이터를 사용해 불규칙 삼각망, 수치표면모형 및 수치표고모형 등의 지형 데이터를 만들어 지형의 가시성, 음영기복, 경사방향 및 경사도와 같은 요소들을 조사했다. 각 항목으로부터 얻은 해석 결과들은 지형해석에 있어서 주요한 요소로 사용되어지며, 라이다 측량이 지형해석을 위한 새로운 방법으로 이용되기를 기대한다.
LiDAR (Light Detection And Ranging) system has a profound impact on geoinformatics. The laser mapping system is now recognized as being a viable system to produce the digital surface model rapidly and efficiently. Indeed the number of its applications and users has grown at a surprising rate in recent years. Interest is now focused on the reconstruction of buildings in urban areas from LiDAR data. Although with present technology objects can be extracted and reconstructed automatically using LiDAR data, the quality issue of the results is still major concern in terms of geometric accuracy. It would be enormously beneficial to the geoinformatics industry if geometrically accurate modeling of topographic surface including man-made objects could be produced automatically. The objectives of this study are to reconstruct buildings using airborne LiDAR data and to evaluate accuracy of the result. In these regards, firstly systematic errors involved with ALS (Airborne Laser Scanning) system are introduced. Secondly, the overall LiDAR data quality was estimated based on the ground check points, then classifying the laser points was performed. In this study, buildings were reconstructed from the classified as building laser point clouds. The most likely planar surfaces were estimated by the least-square method using the laser points classified as being planes. Intersecting lines of the planes were then computed and these were defined as the building boundaries. Finally, quality of the reconstructed building was evaluated.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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