LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
본 연구에서는 최근 도시계획, 수자원 및 방재 분야에서 높은 관심을 가지고 연구중인 항공레이저측량기법을 활용하여 시가지의 건축밀도를 평가하였다. 먼저, 레이저스캐너인 LiDAR(light detection and ranging)로 취득한 표고자료로부터 DEM(digital elevation model)과 DSM(digital surface model)을 구축하였으며, 건물의 높이를 계산하기 위해 DEM에는 ZONALMEAN 필터, DSM에는 ZONALMAJORITY 필터를 적용하였다. 필터링 과정으로부터 계산한 층수와 현지조사의 층수를 비교한 결과 표준오차 ${\pm}0.199$층을 확보할 수 있었다. 또한 건물 연면적 레이어와 구획 레이어를 중첩하여 통계분석함으로서 도시 구획별 용적률을 제시할 수 있었다. 항공레이저측량 자료를 이용하여 계산한 용적률과 현지조사로부터 계산한 용적률의 비교 결과, 용적률의 표준오차를 ${\pm}2.68%$로 확보할 수 있었다. 따라서, 항공레이저측량 자료는 향후 토지이용계획을 수립하는 의사결정자에게 매우 유용한 자료를 제공해 줄 것으로 기대한다.
Drone has been continuously studied in the field of geography and remote sensing. The basic researches have been actively carried out before the utilization in the field of photogrammetry. In Korea, it is necessary to study the actual way of research in accordance with the drone utilization environment. In particular, analysis on the characteristics of DSM (Digital Surface Model) generated through drone are needed. In this study, the characteristic of drone DSM as a data acquisition method was analyzed for coastal management. The coastal area was selected as the study area, and data was acquired by using drone. As a result of the study, the terrain model and the ortho image of coastal area were produced. The accuracy of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) results were very high about 10cm at check points. However, concavo-convex shapes appeared in very flat areas such as tidal flats and roads. To correct this terrain model distortion, a new terrain model was created through data processing and the results were evaluated. If additional studies are carried out and the construction and analysis of terrain model using drone image is done, drone data for coastal management will be available.
기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.
An UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is a flight system that is designed to conduct missions without a pilot. Compared to traditional airborne-based photogrammetry, UAV-based photogrammetry is inexpensive and can obtain high-spatial resolution data quickly. In this study, we aimed to classify the land cover using high-spatial resolution images obtained using a UAV. An RGB camera was used to obtain high-spatial resolution orthoimage. For accurate classification, multispectral image about same areas were obtained using a multispectral sensor. A DSM (Digital Surface Model) and a modified NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) were generated using images obtained using the RGB camera and multispectral sensor. Pixel-based classification was performed for twelve classes by using the RF (Random Forest) method. The classification accuracy was evaluated based on the error matrix, and it was confirmed that the proposed method effectively classified the area compared to supervised classification using only the RGB image.
급격한 산업의 성장과 그로인한 환경 문제로 인해 전 세계적으로 화석연료사용의 규제와 신 재생에너지의 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이로 인해 선진국들을 중심으로 이와 관련한 정책지원 및 관련분야의 연구가 수행되기 시작하였으며, 특히 에너지자원의 활용 면에 있어 지역적 제약이 적고 유지관리가 용이한 태양광에너지의 활용이 증가 하고 있다. 이는 국민들의 태양광에너지의 활용에 대한 수요의 증가로 나타나고 있으며, 관련 산업의 지속적인 성장세로 나타나고 있다. 그러므로 본 연구에서는 공간정보기술을 활용하여 태양광에너지발전의 주요 영향인자인 일조량을 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 건축물 별로 산정하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 경산시를 대상으로 하였다. 먼저, 경산시에 대한 공간정보를 구축하기위해 기 구축된 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하고 이를 활용하여 DEM(Digital Elevation Model)을 생성한다. 또한 건축물 별로 구성되어 있는 도로명 주소 데이터를 활용하여 Raster형태로 변환하고, 변환된 건축물 데이터와 DEM의 합성을 통해 DSM(Digital Surface Model)을 구축하였다. 구축된 DSM을 기반으로 태양의 위치에 따른 그림자의 이동 및 변화탐지를 분석할 수 있는 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 그림자 정보를 정량화 하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 획득한 그림자 정보를 바탕으로 일조시간을 산정하고 이를 가조시간과의 계상을 통해 건축물별 일조량을 산정하였다. 이러한 과정을 통해 산정된 일조량은 공공기관, 민간, 산업체 등에 정량화된 일조량 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 태양광에너지를 활용하기위한 의사결정지원의 기반데이터로 활용될 수 있을 것이며, 향후 태양광에너지 활용연구의 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.
This study investigates the geometric and spatial image quality analysis of KOMPSAT-3A stereo pair. KOMPSAT-3A is, the latest satellite of KOMPSAT family, a Korean earth observation satellite operating in optical bands. A KOMPSAT-3A stereo pair was taken on 23 November, 2015 with 0.55 m ground sampling distance over Terrassa area of Spain. The convergence angle of KOMPSAT-3A stereo pair was estimated as $58.68^{\circ}$. The investigation was assessed through the evaluation of the geopositioning analysis, image quality estimation and the accuracy of automatic Digital Surface Model (DSM) generation and compared with those of KOMPSAT-3 stereo pair with the convergence angle of $44.80^{\circ}$ over the same area. First, geopositioning accuracy was tested with initial rational polynomial coefficients (RPCs) and after compensating the biases of the initial RPCs by manually collected ground control points. Then, regarding image quality, relative edge response was estimated for manually selected points visible from two stereo pairs. Both of the initial and bias-compensated positioning accuracy and the quality assessment result expressed that KOMPSAT-3A images showed higher performance than those of KOMPSAT-3 images. Finally, the accuracy of DSMs generated from KOMPSAT-3A and KOMPSAT-3 stereo pairs were examined with respect to the reference LiDAR-derived DSM. The various DSMs were generated over the whole coverage of individual stereo pairs with different grid spacing and over three types of terrain; flat, mountainous and urban area. Root mean square errors of DSM from KOMPSAT-3A pair were larger than those for KOMPSAT-3. This seems due to larger convergence angle of the KOMPSAT-3A stereo pair.
Kanniah, Kasturi Devi;Gunaratnam, Kasturi;Mohd, Mohd Ibrahim Seeni
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.113-119
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2003
Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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