• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.217-222
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• 2006

In this study, we performed three dimensional(3-D) modeling and simulation of terrain surfaces by using large scale aerial photographs. The objectives of this study are to use landscape analysis including 3-D database of built environments. The test area is selected around Olympic stadium located in Susung-gu, Daegu. A 1:5,000 scale of ortho-photo map is generated by photogrammetric procedures from 1:20,000 scale of aerial photographs, Digital Elevation Model (DEM) is also extracted from stereo aerial photographs or digital maps. The heights of buildings are determined using GPS control survey and aerial photographs in the test area, DEMs are extracted from the digital map. And then the two are combined three-dimensional changes of landscape views of buildings with terrain are simulated.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.471-477
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• 2003

This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.181-185
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• 2009

In this paper, we are concerned with a 3D line segment extraction method by area-based stereo matching technique. The main idea is based on line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. Elevation data and ortho-image can be obtained by well-known area-based stereo matching technique. In order to use elevation in line fitting, the elevation itself should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that our method generates 3D line segments almost 7.5 times more accurate than raw elevations obtained by area-based method.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.39-49
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• 1995

Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.727-736
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• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.80-93
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• 2016

농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.109-116
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• 2013

SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 방법에는 InSAR기법과 radargrammetry기법이 있다. 지금까지는 정밀한 DEM의 생성을 위해서 InSAR가 주로 사용되어 왔으나 InSAR는 지형의 기복이 심하거나 혹은 식생지역에서도 두 영상사이에 높은 상관도를 요구한다. 이에 비해 radargrammetry는 InSAR에 비해서 두 영상의 상관도에 덜 민감하기 때문에 경우에 따라서 DEM을 생성하는데 더 효과적일 수 있다. 특히 두 영상의 상관도를 유지하기가 어려운 X-밴드 SAR 위성영상의 경우는 DEM의 생성에 radargarmmetry가 더 유용할 수 있다. 본 연구에서는 C-밴드 위성인 RADARSAT-1의 입체위성영상과 X-밴드인 TerraSAR-X 입체위성영상에 radargrammetry기법을 적용하여 DEM을 생성하고, 그 특성을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.241-243
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• 2003

This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1㎝, ${\pm}$24.7㎝, ${\pm}$35.9㎝, respectively.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.257-264
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• 2020

현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.409-420
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• 2007

Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.