It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
한국컴퓨터정보학회논문지
/
제28권2호
/
pp.99-110
/
2023
논문은 LiDAR 점군 데이터를 사용하여 흉고 직경과 수고를 예측하는 ForestLi 시스템을 제안한다. ForestLi 시스템이 LiDAR 점군 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같이 여러 단계로 진행된다. 다운샘플링, 이상점 제거, 지표면 분할, 지표면 정규화, 수간 추출, 개체목 분할, 흉고 직경 측정, 수고 측정. LiDAR 점군 데이터를 처리하는 상용 시스템 LiDAR360은 하측 식생과 개체목 분할 오류를 사용자가 직접 수정해야 한다. ForestLi 시스템은 하측 식생에 해당하는 LiDAR 점군 데이터를 자동으로 제거한다. 결과적으로 ForestLi 시스템이 LiDAR360보다 전체 수행시간을 줄이고, 흉고 직경과 수고 예측의 정확성을 높였다. 실험을 통해서 제안된 ForestLi가 LiDAR360 시스템보다 흉고 직경과 수고 측정의 정확성과 전체 실행시간 측면에서 우수하다는 것을 보여주었다.
Lim, Ye Seul;La, Phu Hien;Park, Jong Soo;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jee-In
한국측량학회지
/
제33권6호
/
pp.605-614
/
2015
Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.
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.
A methodology of the integrating the similar color circle search of the spectral data and segmentation of the height data is developed. The method is then applied to study areas, and the results by IKONOS, LIDAR and data fusion are verified with the ground truth, and examined in terms of the accuracy. Results show that with the data fusion the accuracy are improved by about 15% in most of the study areas. The methodology for the detection of individual tree stands by data fusion is explored, and the utility of combinatorial use of the spectral and the height information is demonstrated.
본 논문은 계절별로 획득된 항공라이다 자료로부터 수고를 추정하여 수관울폐도와 자료융합에 따른 영향을 분석하였다. 수고추정은 수목에서 반사되는 신호(First Return : FR)와 지표에서 반사되는 신호(Last Return : LR)를 추출하고, 영상분할을 통해 수목개체를 가정하여 개체목별 수고를 획득하는 방법을 적용하였다. 계절별 자료를 통해 획득한 각 수고 자료와 융합자료로부터 획득한 수고의 결과를 비교하였으며, 수고측정기를 사용하여 현지 측정을 하여 정확성을 비교하고, 항공라이다를 통해 획득한 자료들을 융합한 결과에 대한 그 활용성을 검토하였다. 실험 결과, 수목개체를 위한 영상분할 결과는 0.5미터 점군간격보다 1미터 간격이 현지조사 결과와 가까웠으며, 수목고의 경우 각 계절별 자료보다 융합자료를 활용한 결과가 현지 측정 결과에 접근하고 있음을 알 수 있었다.
Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using "spin images," i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed "cluster-based spin imaging" method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object's topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.
본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.