수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.
This paper focuses on recovering systematic biases during LIDAR calibration, particularly using natural surfaces as control features. Many previous approaches have utilized all the points overlapping with the control features and often experienced with an inaccurate value converged with a poor rate due to wrong correspondence in pairing a point and the corresponding control features. To overcome these shortcomings, we establish a preventive scheme to select the pairs of high confidence, where the confidence value is based on the error budget associated with the point measurement and the linearity and roughness of the control feature. This approach was then applied to calibraring the LIDAR data simulated with the given systematic biases. The parameters were successfully recovered using the proposed approach with the accuracy and convergence rate superior to those using the previous approaches.
본 연구에서는 LIDAR를 이용하여 채굴적의 형상을 수치적으로 정확히 측량하고 이때 획득된 점군 데이터를 3차원 전산해석에 직접 반영함으로써 구조물의 실제 형상을 전산해석에 그대로 반영하는 과정을 모사하고 있다. 해석 대상은 채수율 향상을 목적으로 개발된 주방식 하이브리드 채광법이 적용되고 있는 지하 석회석광산의 일부 구역이다. 연구대상 구역에 대한 LIDAR 측정을 통해, 상하부 수직 안전광주의 중심축은 NW 방향으로 치우쳐 있고 특히 하부 수직 안전광주의 경우 설계단면인 $100m^2$ 보다 약 $34m^2$ 만큼 작은 것으로 확인되었다. 또한 LIDAR 측량 결과를 바탕으로 전산해석을 실시한 결과, 하부 수직보안광주의 하단부에 응력집중이 발생하면서 수직 안전광주 전체에 전단파괴양상이 나타나는 것으로 확인되어 보강작업이 제안된 바 있다. 따라서 LIDAR에 의한 채굴적의 측정은 안전광주의 기하학적 구조 및 현상을 정량적으로 정확히 분석할 수 있으며 이를 통한 채굴적의 안정성 분석은 보다 높은 신뢰도를 제시할 수 있다는 점에서 매우 효과적인 채굴적 형상 계측 기법의 하나로 제안될 수 있을 것이다.
Lidar는 정확도 높은 고밀도의 점 자료를 제공함으로써 지형공간에 대한 3차원 정보를 제공한다. 특히, 산림과 같은 식생 지역에서는 레이저 신호가 투과되어 지면에서 반사되는 자료가 기록되므로 산림이 밀집하여 존재하는 공간에 대한 수치고도모델 제작에 용이하다. 이 연구에서는 우리 나라 중부지역의 산림에서 획득한 Lidar자료의 수직적 분포 특성을 살펴보고자 하며, 산림자원정보를 추출 및 수치고도자료(DEM)를 획득하기 위한 필수 과정인 지면점들을 분리하는 방법을 제안하고자 한다. Lidar 자료의 수직적인 분포는 산림을 구성하는 수종, 밀도 및 수관의 형태 등에 따라 영향을 많이 받으며, 이러한 산림에서 나타나는 Lidar 자료의 특성을 이용하여 제안된 지면점 분리 방법은 초기 수신신호(First return: FR) 및 말기 수신신호(Last Return: LR)를 함께 이용함으로써 일반적으로 지면점을 분리하는데 요구되는 임계치를 고려하지 않아도 된다는 효율성을 가진다. 제시된 방법으로 분리된 지면점을 이용하여 수치고도모델을 제작하였으며, 이를 기반으로 산림의 중요한 정보가 되는 수고, 수관울폐도 등의 임목의 생물리학적 인자를 보다 정확하게 추출할 수 있다.
산림영역에서 획득된 라이다데이터는 산림영역의 DTM생성, 수고 및 산림생체량 추정과 같은 산림연구에 효과적으로 이용될 수 있다. 이를 위한 핵심적인 전처리 과정으로 본 연구는 라이다데이터로부터 산림영역을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 개발하고자 한다. 먼저 라이다데이터로부터 산림영역으로 판단하기에 효과적인 다반사 특성, 높이값 편차 및 공간적 분포에 기반한 세 가지 인지적 단서를 제시하였다. 각 단서들에 기반하여 산림후보영역을 탐지하고, 오분류를 제거하고 경계를 정제하기 위한 이진형태학적처리를 수행하여 최종산림영역을 결정하였다. 항공영상을 이용하여 생성한 기준데이터로 검증한 결과에 따르면 세 종류 단서에 의한 방법 모두 약 90% 이상의 정확도를 보이는 것으로 평가되었다. 특히 다반사 특성에 기반한 방법이 다른 방법에 비교하여 정확도 및 단순도 측면에서 보다 좋은 방법으로 판단된다. 또한, 각각의 단서에 기반한 개별적인 결과를 조합하면 분류 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
As the applications of 3D GIS rapidly increase, the need for acquisition and continuos update of urban models is increasingly emphasized. Particularly, building models has been considered as the most crucial component of urban models. Many researchers thus have focused on building extraction from mainly aerial photos or airborne LIDAR data but so far mostly failed to achieve satisfactory results in terms of both completeness and precision because of the intrinsic limitation of the sensory data themselves. Therefore, instead of the airborne sensors, we utilize a terrestrial LIDAR to generate precise and complete building models. This paper presents the overview of the sensors for data acquisition, describes data processing methods for building modelling from the acquired data and summerizes the experimental results.
In this study, we generated DSM(Digital Surface Model)s and orthophotos with both LIDAR data and scanned aerial photos and compared them with those generated from only the scanned photos. We checked the relief displacements of buildings appearing in the generated orthophotos, where the displacement should not be exist in a true-orthophoto. The RMSE of the relief displacement in the orthophoto generated using a LIDAR DSM is 3 m while the RMSE in the orthophotos from a DSM based on the image matching is 6.1 m. It was revealed that the orthophoto from a LIDAR DSM are closer to a true-orthophoto. But the results in the accuracy test and similarity evaluation of the generated orthophotos were contrary to former results because the roof texture of buildings were expanded to occlusion areas around the buildings. With the central area of the photo, we can generate sufficiently accurate true-orthophotos using a LIDAR DSM.
LIDAR is a relatively new technological tool that can be used to accurately georeference terrain features, and also is becoming an important 3D mapping tool in GIS. In this study it is described the capabilities of terrestrial LIDAR that was used to build a 3D terrain model of extremely steep rock face, along with the useful data and examples of contributions terrestrial lidar has made to outcrop studies. For this, High-resolution terrestrial lidar acquisition, processing, interpretation are discussed and applied to mapping of geological surfaces in three dimensions. We expected that lidar is a tool with which we can improve our current field methods and quantify the observations geologists make.
The range-dependent overlap factor of a lidar system can be determined experimentally if a Raman backscatter signal by molecule is measured in addition to the usually observed elastic backscatter signal, which consists of a molecular component and a particle component. The direct determination of the overlap profile is presented and applied to a lidar measurement according to variation of telescope field-of-view and distance between telescope and transmitting laser. The retrieval of extinction coefficient by Raman method can generate high errors for heights below planetary boundary layer if the overlap effect is ignored. The overlap correction method presented here has been successfully applied to experimental data obtained in Gwangju, Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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