• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.55-62
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• 2007

항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.173-180
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• 2012

최근 비약적인 기술발전을 통해 8,000만 화소급 디지털 카메라가 등장했으며, 비측량용 디지털 카메라가 사진 측량 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공사진과 지상기준점을 이용하여 렌즈 캘리브레이션을 수행하였다. 항공사진은 35mm 렌즈가 장착된 CMOS 2,110만 화소급 비측량용 디지털 카메라를 헬리콥터에 설치하여 취득하였고, 지상기준점은 1:1,000 도화원도에서 선점하였다. 그 결과 렌즈에 대한 초점거리, PPA, 방사왜곡계수를 계산할 수 있었다. 또한 렌즈 캘리브레이션 전후에 항공삼각측량을 수행하여 지상기준점의 평균제곱근오차와 최대 잔차를 비교하였으며, 캘리브레이션 후 정확도가 매우 큰 폭으로 향상됨을 알 수 있었다.

• 환경위생공학
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• 제14권2호
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• pp.56-67
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• 1999

This study was performed to suggest the basic data and plans for the establishment of safe water supply plans in simple water supply piped system in the rural areas. In 4 different places, 24 points of water sources 36 points of taps from water sources were sampled. Of the whole 60 points, 55 points were ground water and 5 points were surface water. 14 items were measured for the analysis of water quality on each samples. The measured items were analyzed again by statistical method ; cluster analysis and principle components analysis. The results of this study are as followed. 1) In water quality analysis on water sources, 4 items, bacteria, E.coli, NH3-N and Fe exceed the standard. Of 24 points, 20 points(83%) on bacteria, 1 point(4%) on NH3-N and Fe exceed the standard. 2) In water quality analysis on near and remote taps, 4 items, bacteria, E.coli, NH3-N and Fe , exceed the standard. Of 36 points, 20 points (81%) on bactria, 1 pint(3%) on NH3-N and Fe exceed the standard. 3)Cluster analysis on water quality shows the differences by the kinds of water sources, geographical characteristics and distance from water sources. 4) Principle components analysis on ground water shows that Factor 1 and Factor 3 are natural fluctuation by the content of soil. Also, Factor 2 and Factor 4 are penetration of pollutants to underground. Therefore, it is needed to take deeper ground water in order to prevent from pollution in the areas which have ground water as water source . 5) Principle components analysis on surface water shows that Factor 1 is penetration of vacteria from surface to water source when rainfalls. Also, Factor 2 is fluctuation of water quality by the geographical characteristics. Therefore, the counterplans against non-point pollution source must be taken. Filtration and disinfection facilities are needed in the areas which have surface water as water source.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.41-47
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• 2011

원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.359-365
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• 2011

본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.261-272
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• 2005

가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. 수동적인 3차원 자료 구축은 시간과 경비측면에서 비효율적이기 때문에 LIDAR는 DTM을 취득하는데 새로운 기술로 각광받고 있다. 본 연구에서는 필터링을 이용하여 지면과 비지면점을 추출하기 위한 방법을 제시하였고, 지면점으로부터 DU을 생성하여 정확도를 평가하였다. 그 동안 많은 필터기법들이 개발되어 왔지만 필터링의 자료처리특성을 분석하기 위해 높이차에 근거한 필터, 경사에 근거한 필터, 모폴로지에 근거한 필터 등 3가지 필터를 선택하고, 고층아파트지역과 저층주거지역에 적용하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, LIDAR 자료로부터 취득된 DTM의 정확도는 고층아파트지역에서 0.16m, 저층아파트지 역에서 0.59m로 나타났으며, 도시지역의 정밀DTM 생성에 있어서 LIDAR자료의 활용이 기대된다

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.181-184
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study sequentially utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using DTM and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.463-471
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using digital terrain model (DTM) and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method used in a previous research. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.39-48
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• 2012

수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.469-473
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• 2006

In general, a classification process between ground data and non-ground data, which include building objects, is required prior to producing a DEM for a certain surface reconstruction from LiDAR data in which the DEM can be produced from the ground data, and certain objects like buildings can be reconstructed using non-ground data. Thus, an exact classification between ground and non-ground data from LiDAR data is the most important factor in the ground reconstruction process using LiDAR data. In particular, building objects can be largely used as digital maps, orthophotos, and urban planning regarding the object in the ground and become an essential to providing three dimensional information for certain urban areas. In this study, an entropy theory, which has been used as a standard of disorder or uncertainty for data used in the information theory, is used to apply a more objective and generalized method in the recognition and segmentation of buildings from raw LiDAR data. In particular, a method that directly uses the raw LiDAR data, which is a type of point shape vector data, without any changes, to a type of normal lattices was proposed, and the existing algorithm that segments LiDAR data into ground and non-ground data as a binarization manner was improved. In addition, this study proposes a generalized building extraction method that excludes precedent information for buildings and topographies and subsidiary materials, which have different data sources.