• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.643-651
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• 2012

Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.359-365
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• 2011

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.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-493
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• 2016

항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.449-454
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• 2010

최근 항공측량분야에서 항공디지털카메라 및 항공레이저측량시스템은 수치정사영상지도 및 수치표고모델제작 등의 지리정보 구축에 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량시스템인 ALS50-II에 구성된 중형CCD카메라 RCD105의 3차원 위치정확도를 디지털항공사진카메라인 DMC와 비교하였다. 이를 위해 연구지역을 선정하고 항공사진촬영을 실시하였으며, 축적 1:1,000 수치지형도에서 항공삼각측량에 사용할 지상기준점과 수치도화기를 이용해 평면 및 수준정확도 검증에 사용할 검사점을 선점하였다. RCD105와 DMC의 정확도는 항공삼각측량의 결과와 수치도화기를 이용해 검사점과 동일한 지점을 관측한 결과로 평가하였다. 항공삼각측량 결과 RCD105의 X, Y, Z RMSE (Root Mean Square Error)가 DMC보다 각각 2.1배, 2.2배, 1.3배 크게 나타났다. 또한 수치도화기를 이용해 검사점을 관측한 결과 RCD105의 평면 및 수직방향 RMSE가 DMC보다 각각 2.5배, 4.3배 크게 나타났다. RCD105의 정확도가 DMC보다는 떨어지지만, RCD105도 수치지형도 및 정사사진 제작에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권2호통권40호
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• pp.59-66
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• 2007

최근 들어 디지털 기반의 산업환경 변화와 더불어 관련 기술의 변화가 급속히 진행되고 있다. 측량분야에서도 과거 단순히 항공사진을 이용하여 도화를 하던 방식에서 벗어나 GPS 및 INS 등의 멀티센서 및 디지털 카메라를 이용한 디지털 방식의 작업환경이 도입되고 있다. 지형에 대한 정확한 데이터는 국토의 효율적 이용 및 관리, 도시계획 수립, 환경 및 재난관리 등 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며 지식정보시대의 필수적인 정보인프라로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수목 등에 투과성이 우수하며 비행설계에서부터 최종성과물까지 디지털 방식으로 정확 신속하게 데이터를 산출할 수 있는 항공레이저측량을 이용하여 지형정보를 취득하였으며, 이를 통해 제작된 등고선과 항공사진 도화에 의한 현행 수치지형도(1/1,000 및 1/5,000의 등고선을 비교하여 그 정확도와 세밀도 및 경제적 관점에서 효율성을 평가하였다. GPS측량에 의한 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터의 표고 정확도는 평균 $0.089m{\pm}0.062m$로써 1/1,000 수치지형도보다 우수하게 나타났으며, 복잡한 도시의 지물을 보다 더 세밀하게 표현할 수 있었다. 경제적 측면에서는 현행 항공사진 도화에 의한 1/1,000 수치지형도 등고선 제작비용($100km^2$ 기준)과 비교하여 약 48%의 비용절감 효과를 나타냈다. 본 연구결과, 갱신주기가 수년에 이르는 수치지형도의 수정 갱신이 미흡한 현재의 상태에서 항공레이저측량에 의하여 획득된 LiDAR 데이터를 이용할 경우에 등고선의 최신성 및 현시성을 충족시킬 수 있는 대안임을 보여 주었다.