Accurate DEM surface of forest floor is very important to extract any meaningful information regarding forest stand structure, such as tree heights, stand density, crown morphology, and biomass. In airborne lidar data processing, DEM data of forest floor is mostly generated by interpolating those elevation points obtained from last laser returns. In this study, we try to analyze the property of the last laser return under relatively dense forest canopy. Airborne laser data were obtained over the study area in relatively dense pine plantation forest. Two DEM data were generated by using all the points in the last laser returns and using only those points after removing non-ground points. From the preliminary analysis on these DEM data, we found that more than half of points among the last laser returns are actually hit from canopy, branches, and understory vegetation that should be removed before generating the surface DEM data.
한국수자원공사에서는 홍수지도 제작을 위한 정밀 지형자료 구축을 위해 LiDAR 측량을 실시하고 있으며, 향후 전국에 대한 홍수지도 제작시 막대한 비용이 소요될 것으로 예상된다. 따라서 홍수지도 제작이 꼭 필요한 지역을 선정하기 위한 사전모의용 자료구축을 위해 NGIS 수치지형도를 활용하는 것이 바람직하며, 이를 위해서는 각 축척별 수치지형도의 표고오차 분석이 필요하다. 본 연구에서는 수치지형도의 DEM 오차를 평가하기 위해 LiDAR 측량을 수행하여 구축한 DEM과 비교하였다. 특히 수치지형도로부터 구축한 TIN으로부터 DEM을 생성하기 위해 수행하는 보간법의 종류에 따라 발생하는 오차특성을 분석하였다. 분석결과 1:1,000 수치지형도가 1:5,000 수치지형도에 비해 오차가 작게 나타났으며, linear 보간을 수행한 DEM이 quintic 보간을 수행한 DEM에 비해 작은 오차특성을 보였다. 특히 도시지역의 경우 완만한 경사로 구성되어 있기 때문에 해상도에 따른 DEM 오차의 변화는 매우 작은 것으로 평가되었다.
범람원(floodplain)은 제방과 하천 사이에 존재하는 평탄하고 낮은 지역을 의미하며, 범람원 내 토지 이용 현황 분석은 하천유역의 효과적인 자원관리를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 공간정보 자료인 LiDAR DEM 자료와 RapidEye 영상을 이용하여 낙동강 하천 범람원 내 토지 이용 현황 분석에 관한 연구를 진행하였다. 우선, DEM으로부터 제방 경계선을 추출하여 RapidEye 영상에서 연구대상지역 내 범람원의 범위를 설정하였다. 범람원의 범위를 설정한 뒤, RapidEye 영상에 ISODATA 클러스터링 및 post-classification 과정을 적용하여 범람원 내 토지피복 분류 작업을 진행하였다. ISODATA 클러스터링을 적용하여 분류된 범람원 내 토지피복은 91%의 분류 정확도를 가진다. 분류된 토지피복 클러스터들을 구성하는 픽셀들의 개수를 계산하여, 낙동강 범람원 내 토지 이용 현황에 관한 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여, 연구대상지역 범람원 내 하천의 면적은 46%, 나지의 면적은 36%, 습지의 면적은 11%, 그리고 초지의 면적은 7%라는 사실을 알 수 있었다.
일반적으로 표적에 대한 탐지는 감시장비의 성능과 지형지물의 차폐 여부가 가장 큰 영향을 준다. 본 논문은 DEM과 DSM을 활용하였을 경우, 적외선 감시장비를 이용하여 탐지확률을 비교 분석하였다. 일차적으로 DEM과 DSM으로부터 가시선분석을 수행하여 가시영역과 비가시영역으로 구분하였고, 가시영역에 대해서 ACQUIRE모델을 사용하였다. DSM은 DEM의 탐지확률보다 매우 낮았으며, 관측지점의 고도를 높일수록 탐지 확률이 상승함을 알 수 있었다.
Kim Chang-Oh;Lee Dong-Cheon;Kim Jeong-Woo;Kim Sang-Wan;Won Joong-Sun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.522-525
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2004
Interferometry SAR (InSAR) is a technique to generate topographic map from complex data pairs observed by antennas at different locations. However, to obtain topographic information using InSAR is difficult task because it requires series of complicated process including phase unwrapping and precise recovery of the SAR geometry. Especially, accuracy of the DEM (Digital Elevation Model) produced by repeat pass single SAR pair could be influenced by atmospheric effect. Recently, a new InSAR technique to improve accuracy of DEM has been introduced that utilizes low resolution DEM with a number of SAR image pairs. The coarse DEM plays an important role in reducing phase unwrapping error caused by layover and satellite orbit error. In this study, we implemented DInSAR (Differential InSAR) method which combines low resolution DEMs and ERS tandem pair images. GTOPO30 DEM with 1km resolution, SRTM-3 DEM with 100m resolution, and DEM with 10m resolution derived from 1:25,000 digital vector map were used to investigate feasibility of DInSAR. The accuracy of the DEMs generated both by InSAR and DInSAR was evaluated.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
This paper presents photogrammetric processing to generate digital elevation models and deals with the accuracy potential of SPOT-5 HRG supermode imagery for DEM generation. The DEMs obtained from digital topographic maps of 1/5000 scale were used as the refernce DEM data. DEMs extracted from HRG dats were compared with digital topograpic map DEMs on severed test sections. And digital surface model(DSM), refering to above the ground like buildings, was produced about the test built-up area.
Algorithm for passenger flow analysis based on DEM(Discrete Element Method) is newly developed. In the new algorithm, there are many similarity between multi phase flow and passenger flow. The velocity component of 1st phase corresponds to the direction vector of cell, each particle to each passenger, volume fraction to population density and the momentum equation of particle to the walking velocity equation of passenger, etc. And, the walking velocity of passenger is also represented by the function of population density. Key algorithms are developed to determine the position of passenger, population density and numbering to each passenger, To verify the effectiveness of new algorithm, passenger flow analysis for simple railway station model is conducted. The results for passenger flow in the model station are satisfying qualitatively and quantitatively.
래스터 기반 DEM 모델을 이용한 수문지형인자의 산정은 DEM의 해상도(셀크기)에 영향을 받으며, 이러한 DEM의 해상도에 따른 불확실성은 강우-유출모델의 결과에 전파되어 모델의 모의결과에 오차를 발생시키는 원인이 된다. 또한 흐름경로의 결정은 수문모델링에서 DEM으로부터 수계를 형성하고 유역을 생성 및 분할하는데 있어 결정적인 역할을 하며, 각 셀의 경사는 흐름방향을 결정하고 흐름길이는 흐름경로를 따라 측정된 거리로서 결정된다. 이러한 모든 일련의 과정들은 셀간의 연산을 통해 이루어지며, 이러한 점에서 DEM의 해상도에 따른 DEM 처리연산 및 수문지형인자의 변동성은 중요한 고려사항이라 할 수 있다. DEM의 해상도에 따른 영향을 규명하기 위해서는 주요 수문지형인자를 대상으로 DEM의 해상도에 따른 민감도를 분석하는 것이 일반적이며, 따라서 본 연구에서는 위천, 황강 및 금호강 유역에 대해 DEM의 셀크기에 따른 유역면적, 유로연장과 최원유로연장, 유역평균경사와 같은 수문지형인자의 변동성을 분석하였다. 셀크기가 증가함에 따라 유로연장 및 최원유로연장이 감소하는 추세는 보이고 있지만 셀크기의 증가로 인해 반드시 흐름길이 및 유로연장이 감소 또는 증가되는 것은 아니며, 더 많은 유역에 대한 적용을 통해 유로연장에 대한 변동을 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 유역평균경사는 대체로 셀크기 $10\sim30m$에서 가장 큰 감소를 보이고 있으며, 셀크기 30m 이상에서는 감소크기가 점차 완만하게 나타난다. 그리고 셀크기가 증가할수록 유역평균경사에 대한 누가빈도곡선의 기울기는 점차 급해지고 누가빈도가 증가할수로 각 셀크기간의 유역평균경사의 감소에 큰 영향을 미침을 알 수 있다. 이는 비록 유역평균경사에 대한 누가빈도분포의 추세가 모든 해상도에 대해 유사하게 나타나고 있지만 급경사부에 대해서는 데이터 축약으로 인해 유역평균경사에 있어 상당한 감소를 발생시킬 수 있기 때문이라 판단된다.
GIS분야에서 불규칙삼각망은 저수량계산, 지형분석 등에 활용되며 표고, 경사, 방향 정보를 가지고 있기 때문에 처리시간과 용량이 많이 소요된다. 등고선을 활용하여 TIN을 구축하는 과정에서, 선의 단순화를 위해 사용하는 weed tolerance는 등고선상의 샘플 간격에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 다양한 크기의 weed tolerance에 따른 TIN의 처리시간과 용량을 계산하였으며, 적절한 weed tolerance를 제시하기 위해 TIN으로부터 생성된 수치표고모형의 표준오차를 평가하여 허용오차 범위를 만족하는 weed tolerance를 결정하였다. 평가결과, DEM 표준오차 5m를 만족하는 TIN의 weed tolerance 는 70m였으며, DEM의 해상도는 20m로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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