Detecting shadows in images and restoring or removing them was a very challenging task in computer vision. Traditional researches used color information, edges, and thresholds to detect shadows, but there were errors such as not considering the penumbra area of shadow or even detecting a black area that is not a shadow. Deep learning has been successful in various fields of computer vision, and research on applying deep learning has started in the field of shadow detection and removal. However, it was very difficult and time-consuming to collect data for network learning, and there were many limited conditions for shooting. In particular, it was more difficult to obtain shadow data from buildings and satellite images, which hindered the progress of the research. In this paper, we propose a method for generating shadow data from buildings and satellites using Unity3D. In the virtual Unity space, 3D objects existing in the real world were placed, and shadows were generated using lights effects to shoot. Through this, it is possible to get all three types of images (shadow-free, shadow image, shadow mask) necessary for shadow detection and removal when training deep learning networks. The method proposed in this paper contributes to helping the progress of the research by providing big data in the field of building or satellite shadow detection and removal research, which is difficult for learning deep learning networks due to the absence of data. And this can be a suboptimal method. We believe that we have contributed in that we can apply virtual data to test deep learning networks before applying real data.
Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.
The existence and exact location of cavity is very important for the stability of the large underground storage house or building. Numerical method such as finite element method and finite diference methods are widely used because of model's complexity. Preliminary tests such as calculation step test, mesh size test and model size test were tried. Upper shadow zone and lower shadow zone can be calculated from 50% amplitude level of measuring data. From these statistical methods, the calculatied position of cavity coincided nearly with actual position of model testing cavity.
본 논문은 대화형 광선 추적법에서 사용 가능한 새로운 그림자 컬링 알고리즘을 제안한다. 본 접근 방법은 그림자 자료 구조의 구축에 의한 전처리 방법 대신 프레임 간의 일관성을 이용하므로 동적 장면 상에서의 광선 추적법 처리에 적합하다. 본 알고리즘에서 그림자 계산 결과는 각각의 프리미티브 상에 저장이 되며 이 결과는 다음 프레임에 다시 사용된다. 또한 본 논문은 새로운 차폐 검사 방법을 제안한다. 이는 본 컬링 알고리즘에서 생길 수 있는 그림자 오류를 보정하며, 낮은 추가 비용을 요구한다. 실험 결과, 본 그림자 컬링 알고리즘은 7-19%의 탐색 비용 감소와 9-24%의 교차 비용 감소를 가져오는 것으로 나타났다.
도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.
This study was conducted in seven metropolitan cities in south korea containing Seoul and Busan etc and used DevC++ language program in the process to get datas of the distance ratio between apartment houses by the length of time accepting sunshine during the day time. Basically by inputting information such as a certain date, longitude, latitude etc, it was possible to get outputs of the length of shadow. This study obtained the data from the model experiment and computer programs which analysis of the sunshine environment. As mentioned above, by analysing relations between sunshine-ralated laws in each cities and those influential factors, it is possible to suggest the fundamental data of distance ratio between apartment houses when designing a new building with more optimized way.
대부분의 건물일체형 태양광 발전 시스템(BIPVS; Building Integrated Photovoltaic System)은 건물의 옥상이나 벽면에 설치된다. 따라서 BIVPS의 설치 위치 선정 시 고려해야할 가장 중요한 요소는 주변 건물에 의한 그림자 영향이다. 그러나 지면 위에 있는 방음벽에 태양광 시스템을 설치할 경우, 그림자는 주변 건물은 물론 가로수에 의해서도 생성된다. 따라서 방음벽 일체형 태양광 발전 시스템(SIPVS; Soundproof wall Integrated Photovoltaic System)의 설치 적합지를 선정하기 위해서는 BIPVS의 경우와 다른 데이터 모델 및 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 수치표면모형 기반의 방음벽 일체형 태양광 시스템의 설치 적지 분석을 다룬다. 첫째, 설치 후보지(태양광 패널)의 연간 태양 입사각과 고도각을 계산한다. 둘째, 설치 후보지의 시간대 별 그림자 생성 여부를 수치표면모형을 이용하여 결정한다. 셋째, 그림자가 생성되지 않은 시간대의 태양 입사각을 이용하여 일사량을 계산한다. 일사량의 연간 누적 비교를 통하여 일사량이 충분한 곳을 SIPVS의 설치 적합지로 결정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시작품 형태로 구현(Java Program)되었다. 실험 결과, 총 아홉 곳의 후보지에 대한 설치 적합도의 순서를 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 건물의 낮은 위치에 설치할 BIPVS의 적정 설치위치 및 기대 전력 생산량의 계산에도 활용될 수 있을 것이다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
In this study, a numerical model developed for sunshine duration based on GIS data was used. This model considers blocking caused by topography and buildings and it is properly applicable to evaluation of sunshine duration environment in urban areas. The model reasonably well predicted the solar altitude and azimuth angels, compared to those provided by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The developed model was applied to evaluation of sunshine duration environment around the Seonleung Park located near a building-congested area in Seoul. The model well reproduced shadow caused by buildings and/or topography in the numerical domain at 09:00 on August 1, 2015. In addition, the model was applied to finding a suitable measurement sites for pyrheliometer around the Seonleung Park. The model was also usefully applied to finding a suitable site for pyrheliometer in an urban area.
다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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