위성영상에서 실제 지표면의 형태와 지상물체를 구분하여 분류하는 것은 원격탐사의 중요한 목적중의 하나이다. 다중분광영상을 이용한 분류는 일반적인 토지피복도의 제작에 이용되어지고 있으며 영상분류의 방법에는 많은 이론들이 사용되어지고 있다. 본 연구는 대구 달성군 지역의 IKONOS 영상을 MLC(Maximum Likelihood Classification), ANN(Artificial neural network), SVM(Support Vector Machine), Naive Bayes 분류기법들을 이용하여 각각의 분류정확도를 비교 분석하였다. 또한 PCA/ICA 전처리 과정을 거친 분류기법들 결과와, Boosting 알고리즘 과정을 거친 후의 결과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 적절한 전처리과정과 분류기법을 수행함으로써 가장 효율적인 지형분류 방법을 획득하는데 그 목적이 있다.
Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
본 연구에서는 건설 CAD 도면을 수치지도 갱신을 위한 공간데이터로 변환하는데 있어서 선회함수를 활용하여 선형 데이터를 단순화시키는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 이 기법은 선형의 형상을 수치적으로 표현하는데 유용한 선회함수 기법을 기반으로 절점 사이의 거리와 각을 정량적으로 평가하여 효율적으로 절점을 제거하는 선형 단순화 기법이다. 적용결과, 높은 형상 보존 효과와 절점 감소율을 보였으며 수치지도 작성내규에 대해 100%의 만족율을 보여 건설도면을 활용하여 수치지도 갱신을 위한 단순화 기법으로 유용하게 사용될 가능성이 높을 것으로 판단된다.
기존의 도화사 수작업에 의한 기준점기반 항공삼각측량 기법은 전통적인 사진측량에서 유용하게 이용되어 왔으나, 자동화된 수치사진측량 기법이 확산되면서 기존방법의 문제점이 대두되었다. 따라서 본 논문은 보다 발전된 자동화 기술 개발을 위하여 상위 레벨인 선형객체들을 이용한 항공삼각측량 가능성을 제시하고 검증하고자 하였다. 최근에 발달된 선형 객체 추출기법 알고리즘은 보다 정확한 선형 객체 추출기법을 제공하였지만, 포인트 추출기법에 비하여 추출하기 어려운 단점이 존재한다. 따라서 본 논문은 이를 극복하기 위하여 수동 디지타이징이나 에지 연산자를 통하여 쉽게 획득되는 포인트를 이용하여 상위레벨 선형객체를 생성하고, 이를 통해 지형공간정보 이용 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 진화하고 있는 컴퓨터 환경에 적합한 선형객체를 이용한 항공삼각측량 기법을 발전시킬 것으로 기대된다.
지도 제작이 갖는 의미는 그 나라의 측량 기술 수준을 대변한다는 것이다. 또 그 나라 사람들이 얼마만큼 세계속에서 국제적 활동을 하고 있는지에 대한 묵시적 표현 수단이라고 불 수 있다. 현재 우리나라에서는 국가 기본도를 비롯하여 여러 축척의 수치지도가 제작되어있다. 그러나 현재의 수치지도는 항공사진측량 또는 위성영상을 이용하여 신규제작이나 수정 갱신이 이루어지고 있지만, 산업의 발달과 국가경제 성장으로 인하여 수시로 변화하는 지형 지물에 대한 즉각적인 수정이나 갱신을 실시하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 레이저 스캐닝(3D Laser Scanning)을 국부지역에 적용하여 실제 지형과 같은 3차원 공간좌표로 취득하여 수치지도 수정 갱신에 요구하는 측위 정확도 제시와 실험에 적용하여 사용자 편의를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델을 생성하고, 촬영된 사진영상을 이용하여 대상물의 형태와 특징을 파악하는데 유용한 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.
Won, Taeyeon;Song, Junyoung;Lee, Byoungkil;Pyeon, Mu Wook;Sa, Jiwon
한국측량학회지
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제38권5호
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pp.443-453
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2020
The automatic land category extraction method was proposed, and the accuracy was evaluated by learning the aerial photo characteristics by land category in the border area with various restrictions on the acquisition of geospatial data. As experimental data, this study used four years' worth of published aerial photos as well as serial cadastral maps from the same time period. In evaluating the results of land category extraction by learning features from different temporal and spatial ranges of aerial photos, it was found that land category extraction accuracy improved as the temporal and spatial ranges increased. Moreover, the greater the diversity and quantity of provided learning images, the less the results were affected by the quality of images at a specific time to be extracted, thus generally demonstrating accurate and practical land category feature extraction.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
지형을 분석하는 데 있어서 3차원 경관도는 실제의 지형을 직접 보는 것과 같은 효과를 주므로 매우 유용한 자료로 이용된다. 일반적으로 3차원 경관도가 필요한 경우에는, 높은 지역에서 대상지역을 바라보며 촬영을 하거나, 대상지역의 범위 또는 지상촬영조건 등에 따라 항공기를 이용해 관측시점을 높여 전체 대상지를 촬영하는 등의 방법으로 경관사진을 취득하여 이용하였다. 그러나 이 방법은 다방면으로부터 다양한 고도에서의 사진이 요구될 경우에는 많은 양의 촬영이 필요할 뿐만 아니라 추가적인 촬영을 시행하여야 하는 경우도 있을 수 있다. 또한 사진기의 중심투영원리에 의해 촬영된 사진 상의 위치관계가 실체의 위치관계와 다르게 나타나므로 정확한 위치관계를 파악하기 곤란하다. 이 연구는 항공측량용 사진기에 의해 수직촬영된 입체사진을 이용하여 실제의 지형형상과 유사한 3차원 경관도를 컴퓨터 상에서 수치사진측량기법을 적용하여 제작하는 방법을 제시하였다. 이는 지형공간정보체계의 다양한 기능 중에서 3차원 지형분석을 위한 유용한 자료를 제공해 줄 수 있을 것이다.
급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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