본 연구에서는 항공 레이저 지형 매퍼(Airborne Laser Terrain Mapper 혹은 간단히 ALTM)을 이용하여 제작된 DTM의 정확도 분석을 위해 500m 간격으로 측점지역을 선정하고 검증 측점의 GPS 측량을 실시하여 다양한 방법을 통해 정확도를 검증하였다. ALTM의 DTM 각 점 사이의 고도 값 추정을 위해 TIN을 제작하고, GPS를 이용한 측점들의 커버리지를 제작하여 TIN과 중첩한 다음 정확도를 분석하는 방법과 GPS 측점 주변에 분포하는 DTM 자료를 평균하여 RMSE를 구하는 방법을 병행하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.504-507
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2006
Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.
This paper proposed a practical method for building detection and extraction using airborne laser scanning data. The proposed method consists mainly of two processes: low and high level processes. The major distinction from the previous approaches is that we introduce a concept of pseudogrid (or binning) into raw laser scanning data to avoid the loss of information and accuracy due to interpolation as well as to define the adjacency of neighboring laser point data and to speed up the processing time. The approach begins with pseudo-grid generation, noise removal, segmentation, grouping for building detection, linearization and simplification of building boundary , and building extraction in 3D vector format. To achieve the efficient processing, each step changes the domain of input data such as point and pseudo-grid accordingly. The experimental results shows that the proposed method is promising.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
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.
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
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.
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 자료를 효율적으로 처리하기 병렬처리 기법과 가상격자 구조를 도입하였으며 제안한 방법의 실효성을 평가하기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighting) 방식으로 정규격자 DSM을 생성하였다. 즉, 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 신속한 보간을 위하여 병렬처리 기법을 이용하고 불규칙적으로 분포된 포인트의 검색 효율성을 제고하기 위하여 가상격자(virtual grid)를 사용하였다. 마스터 노드와 6대의 슬래이브 노드로 구성된 클러스터를 사용하여 처리 시간을 측정한 결과 노드의 수가 증가하더라도 1에 가까운 efficiency를 나타내었으며 load scalability의 특성도 만족시켰다. 또한 용량의 한계로 인하여 단일 시스템에서 처리할 수 없는 크기의 자료를 클러스터 시스템으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 항공레이저스캐너의 스캔라인 특성을 활용하여 건물 포인트를 효율적으로 분리하는 것을 목표로 한다. 포인트 간의 고도 유사성 및 인접성을 기준으로 포인트들을 분류하였으며, 분류 대상 클래스의 탐색 범위를 소수의 스캔라인으로 제한함으로써 분류가 진행됨에 따라 분류 속도가 저하되는 현상을 방지하였다 또한 건물의 형태 및 스캔라인의 특성으로 인해 동일 개체가 두 개 이상의 클래스로 분리되는 현상을 감지하고 하나의 클래스로 통합하는 기능도 구현하였다. 결과적으로 개별 건물, 옥탑과 같은 부속 건물, 비건물 포인트를 동시에 분리할 수 있었다.
자연적 경관이 빼어난 지역에 위치한 석회석 노천광산의 경우 친환경생태학적 개발 및 복원에 대한 요구가 증대됨에 따라 각종 환경 및 경관 관련 민원이 지속적으로 야기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 백두대간에 위치한 석회석 노천광산을 대상으로 항공레이저측량과 지상레이저측량을 융합하여 대상지역의 지능형국토정보 구축을 수행함으로써 대상지역의 석회석 채광으로 인한 지속적인 모니터링 방안을 정립하고, 고품질 지형정보를 통한 각종 환경 관련 문제 및 복원계획의 합리적인 추진에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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