Recent floodplain data are important for river master plan, storm and flood damage reduction comprehensive plan and pre-disaster impact assessment. Hazard map, base of floodplain data, is being emphasized as important method of non-structural flood prevention and consist of inundation trace map, inundation expected map and hazard information map. Inundation trace map describes distribution of area that damaged from typhoons, heavy rain and tsunamis and includes identified flood level, flood depth and flood time from flooding area. However due to lack of these data by local government, which are foundational and supposed to be well prepared nationwide, having hard time for making inundation trace map or hazard information map. To overcome this problem, time consumption and budget reduction is required through various research. From this study, DEM (Digital Elevation Model) from image material from UAVS (Unmanned Aerial Vehicle System) and numeric geographic map from National Geographic Information Institute are used for calculating flooding damaged area and compared with inundation trace map. As results, inundation trace map DEM based on image material from UAVS had better accuracy than that used DEM based on numeric geographic map. And making hazard map could be easier and more accurate by utilizing image material from UAVS than before.
본 논문은 항공영상으로부터 REM( recovered elevation map)를 추출하여 DEM (digital elevation model)과 정합함으로써 비행체의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 연속항공영상을 이용함으로써 보다 넓은 지역에 대한 REM (recovered elevation map)복원이 가능하여 정합확률이 높아진다. 또한 강건한 거리 척도를 사용함으로써 몇 개의 점에서의 매우 큰 오차에 영향을 받지 않은 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에선 몇 개의 항공영상을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리듬의 효용성을 보였다.
기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
The purpose of this paper is to estimate the attitude and the position of SPOT satellite which are needed in producing DEM(Digital Elevation Model) using SPOT satellite image pairs. DEM extraction is consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and atitude, second part is the matching of two images to find corresponding point of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. For modeling inaccessible area, extended modeling algorithm which removes the GCP(Ground Control Point) most errorneous from the GCPs extracted from map iteratively is proposed According to the experiments using a collinearity equation, the second order polynomials are shown to the optimal for .omega.(pitch), and Zs parameters while the first order ones for .kappa.(yaw) .PHI.(roll), Xs, and Ys parameters. The input images used in this paper are 6000*6000 level 1A panchromatic digital SPOT images of Chungchong-do, Korea. With 30 GCPs, experiments on SPOT images show that the planimetric and altimetric RMS errors are 7.11m and 7.10m, respectively, for test points.
위성영상 이미지를 이용한 갯벌의 지형 고찰은 주기적인 자료 획득 등의 측면에서 그 유용성이 입증되어 왔다. 특히, 광학 위성영상의 근적외선 영역은 해역과 육역을 구분하는 데 있어서 유용하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat-5 위성영상을 이용하여 갯벌의 경계선을 추출하고, 조위 자료를 고도값으로 사용하여 갯벌의 수치표고모델을 작성하였다. 수치표고모델은 갯벌의 입체적인 지형을 고찰할 수 있는 유용한 도구이며 더 나아가 갯벌 지형의 변화 탐지에도 사용될 수 있다. 강화도 남단 갯벌에 대해 90년대에 촬영된 8장의 영상을 1994년 기준으로 두 시기로 나누었고, 각각에 대해 수치표고모델을 작성하였다. 이 과정에서 각 영상 촬영 시기에 해당하는 갯벌의 면적을 계산할 수 있었고, 1994년 이후 조위의 변화에 따라 갯벌의 면적이 감소하였음을 알 수 있었다.
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.
본 연구는 분포형 수문 모형인 TOPMODEL의 기본 입력자료인 지형지수, 1n(a/tan {{{{{B}_{}}}}}) 산정을 위한 알고리즘과 수로형성면적(CIT)과 구배멱급수(H)를 고려한 개선된 지형지수 산정 알고리즘의 국내 지형에 대한 적용성을 검토하였다. 대상 유역은 청도천 유역의 한제천 소유역 (18.6km2)과 위천 대표 시험유역의 동곡 소유역(33.6km2)으로, 이 두 유역에 대한 10m, 20m, 30m, 50m, 100m의 수치고도자료(Digital elevation model ; DEM)을 구축하였다. 기존 알고리즘에 대해 수로형성면적의 적용 결과, 수로 격자에 대한 지형지수의 적절한 처리를 통해 개선된 계산 결과를 얻을 수 있었고, 구배멱급수(H)의 적용을 통해 기존의 다방향 흐름(MFD) 알고리즘에 비해 유역 내 협곡 지점에 대한 흐름의 수렴 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 알고리즘에 의해 계산된 지형지수 분포는 최대값의 감소로 유출 모의시 과도한 초기 유출 계산 문제를 완화시킬 수 있었다. 기존 알고리즘을 사용한 유출 모의와 비교하여 개선된 알고리즘을 활용한 전체적인 모의 효율은 유사하나 수문정보의 공간 분포 산정은 보다 합리적인 결과를 도출하였다,
유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. To develop an effective and practical terrain modeling system. We propose the methods which detect unreliable elevations in digital elevation maps (DEMs). and fuse several DEMs from multiple sources into an accurate and reliable result. This paper focuses on two key factors for generating robust 3D terrain models. the ability to detect unreliable elevation estimates. and to fuse the reliable elevations into a single optimal terrain model. We apply the correlation score methodology to reconstruct accurate DEM for multi-image and show the method is more effective than the conventional averaging method. The photo-realistic simulator is used for generating four simulated images from ground truth DEM and orthoimage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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