Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
/
v.17
no.3
/
pp.109-114
/
2009
Although island is great worth in ecology, environmental conservation and important territory as a national land for developing the marine, the bottom of the sea and also ecological studying field for the ages to come, it has not been managed because of lack of a scientific surveying. In the case of a cadastral record, inaccessible islands have not been registered in current cadastral record because of the limit of surveying technology in 1910. Therefore, a scientific investigation and systematic management about unregistered islands are necessary. But, a airborne laser scanning system is possible to acquire an accurate positions with digital images about inaccessible islands. Therefore, scientific detection of unregistered islands became possible. This paper presented the results of the shoreline extraction around the Heuksan island using Lidar data and the detection of unregistered islands comparing the cadastral map to the ortho-image. Also, we presented the extraction technique of unregistered islands by calculating their positions and areas. As a result, we extracted effectively 16 unregistered islands around the Heuksan island.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.28
no.1
/
pp.47-56
/
2010
The use of airborne LiDAR data obtained by airborne laser scanners has increased in the field of spatial information such as building modeling. LiDAR data consist of irregularly distributed 3D coordinates and lack visual and semantic information. Therefore, LiDAR data processing is complicate. This study suggested a method of LiDAR data segmentation using roof surface patches from aerial images. Each segmented patch was modeled by analyzing geometric characteristics of the LiDAR data. The optimal functions could be determined with segmented data that fits various shapes of the roof surfaces as flat and slanted planes, dome and arch types. However, satisfiable segmentation results were not obtained occasionally due to shadow and tonal variation on the images. Therefore, methods to remove unnecessary edges result in incorrect segmentation are required.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.24
no.2
/
pp.209-215
/
2006
Shoreline changes its shapes and attribution dynamically by natural, unnatural acts and is the most information for country. These shorelines can apply to framework data of MGIS (Marine Geographic Information System), and they are getting important to implement a phase of monitoring around coastal areas. This study proposed an algorithm automatically extracting shorelines to use a new developed LiDAR (Light Detection And Ranging) data which is applying in ocean and coastal areas. Then, in result, it was compared to shorelines which is derived from ground survey. In result, it shows stable shorelines in various coast areas such as nature, artificial coast. Additionally, and a possibility of shoreline extraction through LiDAR data.
Airborne Lidar (light detection and ranging) can be an effective alternative in forest inventory to overcome the limitations of conventional field survey and aerial photo interpretation. In this study, we attempt to develop methodologies to identify individual trees and to estimate tree height from airborne Lidar data. Initially, digital elevation model (DEM) data representing the exact ground surface were generated by removing non-ground returns from the multiple-return laser point clouds, obtained over the coniferous forest site of rugged terrain. Based on the canopy height model (CHM) data representing non-ground layer, individual tree heights are extracted through pseudo-grid method and moving window filtering algorithm. Comparing with field survey data and aerial photo interpretation on sample plots, the number of trees extracted from Lidar data show over 90% accuracy and tree heights were underestimated within 1.1m in average at two plantation stands of pine (Pinus koraiensis) and larch (Larix leptolepis).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.26
no.3
/
pp.227-239
/
2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
Yoo, Eun Jin;Park, So Young;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.31
no.6_2
/
pp.611-623
/
2013
Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.
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.
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.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.38
no.1
/
pp.1-9
/
2020
ABL (Airborne Bathymetric LiDAR) is an advanced survey technology that uses green lasers to simultaneously measure the water depths and oceanic topography in coastal and river areas. Seabed point cloud extraction is an essential prerequisite to further utilizing the ABL data for various geographic data processing and applications. Conventional seabed detection approaches often use return waveforms. However, their limited accessibility often limits the broad use of the bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging) data. Further, it is often questioned if the waveform-based seabed extraction is reliable enough to extract seabed. Therefore, there is a high demand to extract seabed from the point cloud using other sources of information, such as geometric information. This study aimed to assess the feasibility of a ground filtering method to seabed extraction from geo-referenced point cloud data by using CSF (Cloth Simulation Filtering) method. We conducted a preliminary experiment with the RIGEL VQ 880 bathymetric data, and the results show that the CSF algorithm can be effectively applied to the seabed point segmentation.
Kim, Tae-Hoon;Won, Jae-Ho;Kim, Chung-Pyeong;So, Jae-Kyeong;Yun, Hee-Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.28
no.4
/
pp.449-454
/
2010
Lately, airborne digital camera and airborne laser scanner in field of airborne surveying are used to build geography information such as digital ortho photo map and DEM(Digital Elevation Model). In this study, 3D position accuracy is compared medium format CCD camera RCD105 with airborne digital camera DMC. For this, test area was decided for aerial photograph. And using 1/1,000 scale digital map, ground control points were selected for aerial triangulation and check points were selected for horizontal/vertical accuracy analysis using softcopy stereoplotter. Accuracy of RCD105 and DMC was estimated by result of aerial triangulation and result of check points measurement of using softcopy stereoplotter. In result of aerial triangulation, RMSE(Root Mean Square Error) X, Y, Z of RCD105 is 2.1, 2.2, 1.3 times larger than DMC. In result of check point measurement using softcopy stereoplotter, horizontal/ vertical RMSE of RCD105 is 2.5, 4.3 times larger than DMC. Even though accuracy of RCD105 is lower than DMC, it is maybe possible to make digital map and ortho photo using RCD105.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.