Monitoring the land cover changes in Nakdong River Basins using the multi-temporal remote sensing datasets is necessary for preserving properties in the river basins and monitoring the environmental changes in the river basins after the 4 major river restoration project. This research aims to monitor the land cover changes using the multi-temporal Landsat imageries and the airborne topographic LiDAR data. Firstly, the river basin boundaries are determined by using the LiDAR data, and the multiple river basin imageries are generated from the multi-temporal Landsat imageries by using the river basin boundaries. Next the classification method is employed to identify the multiple land covers in the generated river basin imageries. Finally, monitoring the land cover changes is implemented by comparing the differences of the same clusters in the multi-temporal river basin imageries.
항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.
급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
제방(Levee)은 하천을 따라 축조한 공작물로서, 홍수 등 자연 재해로부터 제내지를 보호하는 역할을 한다. 본 논문에서는 낙동강 지역을 촬영한 항공 라이다 자료(airborne topographic LiDAR data)와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 활용하여 제방 GIS 데이터베이스 구축에 관한 연구를 진행한다. 우선, 미국 공병단에서 제공하는 제방 데이터베이스와 국가 수자원 관리 종합 정보시스템에서 제공하는 우리나라 제방현황 테이블을 비교 및 분석한다. LiDAR 자료로부터 제방 정보를 추출하기 위해서, 보간법을 이용하여 LiDAR 점군 자료들로부터 디지털 표면 모델을 생성한 후, 디지털 표면 모델에서 인접한 픽셀간의 최대 고도값 차이를 계산하여 경사 지도를 만든다. 그리고, 경사도 분류 방법을 이용하여 제방의 주요 구성 요소인 둑마루 및 비탈 경사를 나타내는 폴리곤을 각각 추출한다. 그리고, 둑마루 및 비탈 경사 폴리곤들로부터 추출한 속성정보와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 병합하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축한다. 마지막으로, 본 연구에서는 라이다 자료만을 활용하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축하였을 때의 장점 및 한계에 관해서 토론하고, 이를 보완하기 위한 차후 연구에 관한 방향을 제시한다.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
최근 동해안의 연안 침식이 가속화되면서 광역의 지역에 대한 과학적이며 정량적인 연안침식 모니터링 기술의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 연안의 변화를 관측하는 주요 기술은 현장 측량에 의존한 정밀모니터링이 주로 수행되었지만 소규모 지역에 대해서만 적용이 가능하였다. 항공수심라이다(Airborne Bathymetric LiDAR, ABL) 시스템은 광역의 해변 및 해저 지형에 대한 경제적인 측량이 가능한 기술이다. 특히 해수의 유동이 심하고 파랑에너지가 높아 연안침식 모니터링에서 주요 관심 대상 지역인 조간대에 대해 해저 지형자료의 구축이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 씨호크(Seahawk) ABL 시스템을 활용하여 2021년 8월과 2022년 3월에 표사계 GW36 연안에 대해 측량 데이터를 취득하고 연안침식에 의한 기선 길이 및 종단 변화, 해안선 변화, Digital Terrain Model 변화를 정량적으로 관측하였다. 연구결과 항공수심라이다 데이터를 연안침식 모니터링에 효과적으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 항공사진과 LiDAR 데이터를 융합하여 항공사진에 나타난 건물의 형상을 표현하는 3차원 선형정보를 추정하기 위하여 두 가지 과정을 수행하였다. 첫째, LiDAR 데이터를 영상과 같은 2D의 투영된 데이터로 만들었다. 이를 위하여 LiDAR 데이터의 특성상 정보가 부족한 건물경계 지역에서 가시성 문제를 해결하기 위해, 가상점을 추가한다. 수정된LiDAR데이터를 불규칙 삼각망으로 구성하고, 영상에서의 가시 삼각형을 판단하여, 영상화소값마다 삼각망 정보를 참조할 수 있게 한다. 둘째, 추출된 가시지역 정보와2D불규칙삼각망을 결합하여 입체영상으로부터3차원 선분을 추출하였다.입체영상에 존재하는 선분은 TIN기반의 정합방법을 사용하였다. TIN기반의 정합조건은 기존의 공액기하 사변형 조건보다 에지정합쌍 탐색율을 약 20% 향상시킬 수 있었다.
산림자원 관련 정보 취득을 위한 산림자료의 조사 및 측정은 방대한 면적, 불리한 접근성 등의 요인에 의하여 많은 시간과 노력이 요구되는 항공사진 분석이나 부분적인 표본조사에 의존하여 왔다. 따라서 정확한 산림자원정보 취득을 위해서는 산림의 수평적 분포에 대한 정보만을 제공하는 광학 원격탐사 기술 및 다중분광영상 보다는 밀도가 높은 산림에서도 산림지형 및 임목의 특성에 관련된 정보의 직접 취득이 가능한 항공라이다와 같은 기술적 접근이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 항공라이다 자료를 이용하여 수목의 개체수 및 높이와 같은 산림정보를 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 특히 불규칙 점군자료에서 식생점을 추출하기 위한 방법으로 영역확장법을 적용하였고 수목의 수관 모양에 대한 형태학적 특징을 이용하여 수목의 개체수 및 높이를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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