정사영상은 DSM(Digital Surface Model; 수치표면모델)을 이용하여 항공영상의 왜곡과 기복변위 등으로 발생하게 되는 기하학적 변위를 제거함으로써 제작된다. 따라서 원영상의 해상도와 DSM의 정확도는 정사영상의 정확도에 큰 영향을 미치게 된다. 최근 제공되고 있는 DMCII250 항공영상은 GSD 5cm급 고해상도의 영상을 제공함으로써 고밀도 점군자료의 생성과 함께 정사영상의 품질 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 DMCII250 항공영상으로부터 고밀도의 점군자료를 추출하여 DSM을 제작하고 이를 이용하여 정사영상을 생성함으로써 고밀도 DSM 제공에 따른 고품질 정사영상의 제작 가능성과 그 정확도를 검토하고자 하였다. 연구결과 기존 수치지형도 또는 DSM정보를 이용하여 제작한 정사영상에 비하여 높은 정도의 위치정확도와 고품질의 정사영상의 확보가 가능함을 확인할 수 있었다.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
Previously, we reported that a diet including sesame meal (SM) increased plasma total and high-density lipoprotein (HDL)-cholesterol concentrations in goats. In the present study, the components in the sesame meal that can increase plasma total and HDL-cholesterol concentrations have been examined. In experiment 1, we gave goats defatted sesame meal diet (DSM) to investigate the influence of ether extract fraction remained in sesame meal. Corn gluten meal diet (CGM) was also fed to goats as a high-protein diet to examine the influence of high dietary protein level caused by usage of sesame meal. Plasma total and HDL-cholesterol concentrations of goats fed DSM and CGM did not change during experimental periods though they were elevated by feeding SM. In experiment 2, the influence of sesame oil and corn oil added in diets on plasma total and HDL-cholesterol concentrations in goats was investigated. Plasma total and HDL-cholesterol concentrations were increased by feeding both corn oil diet and sesame oil diet. In conclusion, the increase in plasma HDL-cholesterol concentration by feeding sesame meal was resulted by the effect of ether extract fraction including sesame oil or some lipid-soluble components remained in sesame meal.
공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.
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.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
Park, Seong-Jin;Lee, Chul-Woo;Kim, Seong-Heon;Oh, Taek-Keun
농업과학연구
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제47권4호
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pp.1097-1107
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2020
Assessment of soil carbon stock is essential for climate change mitigation and soil fertility. The digital soil mapping (DSM) is well known as a general technique to estimate the soil carbon stocks and upgrade previous soil maps. The aim of this study is to calculate the soil carbon stock in the top soil layer (0 to 30 cm) in Jeolla Province of South Korea using the DSM technique. To predict spatial carbon stock, we used Cubist, which a data-mining algorithm model base on tree regression. Soil samples (130 in total) were collected from three depths (0 to 10 cm, 10 to 20 cm, 20 to 30 cm) considering spatial distribution in Jeolla Province. These data were randomly divided into two sets for model calibration (70%) and validation (30%). The results showed that clay content, topographic wetness index (TWI), and digital elevation model (DEM) were the most important environmental covariate predictors of soil carbon stock. The predicted average soil carbon density was 3.88 kg·m-2. The R2 value representing the model's performance was 0.6, which was relatively high compared to a previous study. The total soil carbon stocks at a depth of 0 to 30 cm in Jeolla Province were estimated to be about 81 megatons.
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.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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