In this study, terrain classification, which was done by using the quantitative classification parameters and suitable interpolation method was applied to improve the accuracy of digital elevation models, and to increase its practical use of aerial photogrammetry. A terrain area was classified into three groups using the quantitative classification parameters to the ratio of horizontal, inclined area, magnitude of harmonic vectors, deviation of vector, the number of breakline and proposed the suitable interpolation. Also, the accuracy of digital elevation models was improved in case of large grid intervals by applying combined interpolation suitable for each terrain group. As a result of this study, I have an algorithm to perform the classification of the topography in the area of interest objectively and decided optimal data interpolation scheme for given topography.
Digital Terrain Elevation Data is a set of numerical values that represent the heights of the terrain surface. Terrain has several properties. Among them, roughness is the most widely used one because it gives very useful information to land-based or land-reference platform. There are several ways to measure roughness of terrain. But each of them has own flaws. Moreover, it is not enough to represent the uniqueness of the terrain only by the roughness. We need another metric to measure the actual uniqueness. In this paper, we propose an improved method to measure essential characteristics, uniqueness, of terrain. It gives not only the roughness but also the unevenness. The combination of them makes up the uniqueness. And it can be applied even if there is no pre-planned path on the terrain.
In recent years, civil-engineering work is desired the terrain information to be more efficient in earthwork volume calculation. One method for collecting elevation data is LiDAR. Lidar data was used to produce rapidly an accurate digital elevation model of the terrain, compared with the conventional ground surveys, photogrammetty, and remote sensing. Raw Lidar data is combined with GPS positional data to georeference the data sets. Lidar data is edited and processed to generate surface models, elevation models, and contours. Here we can either create a Tin Volume Surface or a Gird Volume Surface. Triangulated Irregular Network(TIN) has complex data structure, but it can describe well terrain surface features. As we have seen, we search the efficiency for earthwork volume calculation using Lidar data. One conclusion we can draw from this study is that Lidar data is more accurate result than digital map in the calculation of earthwork volume.
본 논문에서는 디지털 지형 고도 데이터를 이용한 자동 지형 추종 시뮬레이터를 제안하였다. ATF Simulator는 Flight Simulator, Radar Simulator, TFC Simulator로 구성하였다. 지형 추종에 필요한 지형 정보로 디지털 지형 고도 데이터와 디지털 지형 고도 데이터를 이용하여 생성한 레이다 스캔 데이터를 활용하였다. ATF Simulator는 디지털 지형 고도 데이터를 이용하는 Passive mode, 레이다 스캔 데이터를 이용하는 Active mode, 두 가지 모두 이용하는 Hybrid mode로 세 가지 운용모드를 제공한다. LabVIEW 개발 환경과 MATLAB App Designer 개발 환경을 통해 지형 추종 시스템 개발에 소요되는 비용 및 시간을 줄일 수 있는 ATF Simulator를 개발하였으며 기능요구사항을 충족하는지 확인하여 검증하였다.
Real-time 3D visualization of terrain data is one of the important issues in GIS(Geographic Information System) field. We present a real-time terrain rendering engine that can use several types of GIS data source such as DEM(Digital Elevation Map), DTED(Digital Terrain Elevation Data) and LIDAR(Light Detection And Ranging). Our rendering engine is a quadtree-based terrain rendering framework with several acceleration modules. This can generate an ocular and binocular image. Also it can be applied to the flight simulation, walk-through simulation and a variety of GIS applications.
정사투영사진지도는 지형도와 동일한 축척을 지니면서도 사진의 형태로 표현되므로 현장감이 양호할 뿐만 아니라 판독이 용이하여 차세대의 지형도로 이용될 가능성이 매우 크다. 또한 수치형태의 정사투영영상은 현재 널리 응용되고 있는 지형공간정보체계의 격자형 기본 지형정보자료로 이용가능 하므로 그 효용성이 매우 크다. 본 연구에서는 프랑스의 SPOT 위성으로부터 취득한 수치영상자료를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 연구하였다. 정사투영사진지도를 제작하기 위해서는 수치표고모형과 원영상을 이용하여 정사투영영상을 생성하는 과정이 요구되며 이를 수치미분편위수정이라고 한다. 수치미분편위수정 방법에 있어서는 수치표고모형의 정확도가 최종적인 정사투영사진지도의 정확도를 좌우하게 되므로 정확하고 효율적인 수치표고모형의 생성방법이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 SPOT 위성영상으로부터 수치표고모형을 직접 생성하는 방안을 연구하였고, 이를 이용하여 정사투영영상을 생성하여 등고선을 중첩시키므로서 간단한 형태의 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 제시하였다.
하천과 유역을 연구하는데 있어서, 유역에 대한 지형인자는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이러한 지형인자를 구하기 위해서, 기존에서는 지형도상에서 직접 구하거나 지형도를 수치화하여 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 매우 번거롭거나 비경제적이다. 본 연구에서는 미국의 DMA에서 제공하는 DTED를 사용하여, 하천과 유역을 생성하고, 지형인자를 추출하였다. 지형도를 수치화하여 구한 지형인자와 DTED에서 구한 지형인자들을 서로 비교함으로써 DTED의 활용여부에 대해서 알아보고자 하였다.
최근 인간의 활동에 의해 나타나는 인문 활동의 중요한 요소로써 지리현상을 체계적으로 이해하고 활용하고자하는 노력이 증가하고 있다. 이를 위해 지형을 공간과 연계하여 표현할 필요성이 있으며, 특히 수치표고모형을 활용한 지형분석의 기술은 지형에 대한 정밀한 수치표고모형을 생성하여 고품질의 3차원 지형정보가 필요한 분야에서 신속하고 정확하게 지표면에 대한 표고 및 경사도에 대한 정보의 제공이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 라이다측량 데이터를 활용해 대상지역에 대한 좀 더 정밀한 수치표고모형을 만들어 기존의 축척 1:1000인 수치지형도와의 비교를 통한 정량적 분석을 실시하였다. 라이다 데이터에 의해 생성된 수치표고모형 자료를 이용하여 지형경사도를 분석한 결과 대상지역 및 주변의 경사도를 비교적 상세하게 표현할 수 있었으며, 표고 해석 결과도 라이다 데이터를 활용한 분석이 수치지형도를 이용한 분석보다 대상지역 및 주변의 표고를 비교적 상세하게 표현할 수 있었다.
최근 수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 구축하기 위한 목적으로 항공레이저측량(LiDAR : Light Detection And Ranging) 기술이 주목받고 있다. DEM은 항공레이저측량으로부터 획득된 라이다 데이터에서 지면점만 추출한 수치지면자료(DTD : Digital Terrain Data)의 정확성에 의해 그 품질이 좌우된다. 하지만 원시자료에서 수치지면자료를 추출하기 위한 자동 필터링 작업은 필터링 알고리즘의 한계 및 라이다 데이터의 고유한 특성으로 인하여 항상 오분류 영역이 발생한다. 따라서 이를 보완하기 위해서는 작업자에 의한 수동분류 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수동 작업이 원활하게 이루어 질 수 있도록 자동 필터링 작업에서 얻어진 수치지면자료에서 오분류 될 가능성이 있는 영역을 자동으로 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2D 격자 구조를 적용하였으며 'Slope Angle', 'Slope DeltaH', 'NNMaxDH(Nearest Neighbor Max Delta Height)'로 명명한 매개변수를 사용하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 지형형태나 라이다 데이터 평균 점밀도에 제한받지 않는 안정적인 결과를 보여주었다.
도시의 환경문제가 인구와 시설의 증가에 의해서 점점 더 심각해짐에 따라 도시내 산림을 도시에서 가장 중요한 부분으로 인식하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대전지역에서 도시내 또는 도시외곽에 위치한 산림을 합리적으로 관리하고 이용하기 위한 기본적 분석 단계로서 산림지역의 지형환경을 Landsat - 5 TM데이타와 수치지형자료를 이용하여 분석하였다. Landsat - 5 TM의 영상자료로부터 산림지역을 추출하였고, 수치지형자료를 이용하여 표고, 경사도, 주경사향의 분포를 분석하였다. 영상자료로부터 추출한 산림지역에서 특히 보문산, 봉산, 갑하산, 식장산과 계족산의 5개 지역을 대상으로 지형환경 분석이 이루어졌다. 대전지역에서 산림지역이 차지하는 면적비율은 55.1%로 도심지역보다 약 5배 많은 며적이다. 전체 산림지역의 표고 분포는 200m 이하가 70.8%이고, 400m 이상은 4.8%이다. 5개 지역에서 계족산은 100~200m 지역의 전체의 45.7%, 보문산은 300m 이하 지역이 92.4%이다. 갑하산과 식장산에서 300m 이상되는 지역은 각각 20.4%와 46.6%이다. 도시내에 위치하고 있는 봉산을 제외하고 모든 지역에서 50% 이상이 경사 20$\circ $ 이상의 급경사지로 구성되어 있다. 특히 식장산에서는 30$\circ $ 이상의 절험지가 35.2%나 분포하고 있다. 식장산과 갑하산은 보문산, 계족산보다 고도, 경사도 변화가 심한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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