본 연구는 LiDAR 측량 데이터를 이용하여 홍수피해 지역을 예측하고자 한 것으로, 이를 위해 고정밀 DEM 데이터를 이용하여 홍수범람도를 제작하였다. 울산시 태화강유역을 연구대상 지역으로 선정하여 LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 각각 DEM을 작성하였고, 홍수량과 홍수위 결정에 있어서는 HEC 모델 프로그램과 MIKE 프로그램을 이용하여 홍수 시뮬레이션을 실시하였다. 축척1/5000 수치지도를 이용하여 제작한 DEM과 LiDAR 데이터를 이용한 DEM을 이용하여 동일조건에서 홍수 시뮬레이션을 적용한 결과 상당한 차이가 발생함에 따라 홍수 시뮬레이션은 고정밀 DEM 데이터로 작성된 데이터를 적용하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다. 홍수지도를 작성하기 위해서는 표고정밀도가 매우 중요한 요소이나, LiDAR 데이터를 이용하기 위하여 모든 지역의 하천지역에 대하여 LiDAR측량을 하는 것은 비경제적이므로 홍수 시뮬레이션이 필요한 중요한 시가화 지역에 대하여 우선적으로 LiDAR 데이터를 적용하여 제작하는 것이 필요하다. 홍수시뮬레이션의 기대효과로는 강우량에 따른 홍수피해지역을 사전에 예측하여 대책을 수립함으로써 재해예방 및 복구예산 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.
Since the mid 1990s airborne LiDAR data have been widely used, automation of building modeling is getting a central issue. LiDAR data processing for building modeling is involved with extracting surface patch elements by segmentation and surface fitting with optimal mathematical functions. In this study, simulation LiDAR data were generated with complex polyhedral roofs of buildings and an automatic modeling approach was proposed.
홍수 시뮬레이션에서 중요한 요소는 강우량, 강우강도 등의 수리 수문자료와 3차원 지형모델, 수리학적 홍수 계산 모형으로 이 중 어느 한 정보의 정확도 및 신뢰성이 낮게 되면 홍수범람 예측 정보의 정확도 및 신뢰성의 확보가 어렵게 된다. 이에 본 연구는 기존 수치지도 및 현황도로 제작한 지형모델과 항공 LiDAR 데이터로 제작된 3차원 지형모델에 대하여 기존의 설계빈도별 홍수위에 따른 침수취약지역을 비교하여 3차원 지형모델의 정확도 차이로 인한 문제점을 분석하여 홍수 시뮬레이션에 대한 LiDAR데이터의 활용성을 제시하고자 하였다.
Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.
Backpack-mounted mapping system is firstly introduced for flexible movement in indoor spaces where satellite-based localization is not available. With the achieved advances in miniaturization and weight reduction, use of LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors in mobile platforms has been increasing, and indeed, they have provided high-precision information on indoor environments and their surroundings. Previous research on the development of backpack-mounted mapping systems, has concentrated mostly on the improvement of data processing methods or algorithms, whereas practical system components have been determined empirically. Thus, in the present study, a simulator for a LiDAR sensor (Velodyne VLP-16), was developed for comparison of the effects of diverse conditions on the backpack system and its operation. The simulated data was analyzed by visual inspection and comparison of the data sets' statistics, which differed according to the LiDAR arrangement and moving speed. Also, the data was used as input to a point-cloud registration algorithm, ICP (Iterative Closest Point), to validate its applicability as pre-analysis data. In fact, the results indicated centimeter-level accuracy, thus demonstrating the potentials of simulation data to be utilized as a tool for performance comparison of pointdata processing methods.
본 연구에서는 주요한 소음원의 하나인 도로교통소음의 도심지에서의 전파양상과 피해정도의 명확한 분석을 위해 항공 LiDAR자료를 이용하여 건축물이 포함되지 않은 지형자료(DEM; Digtal Elevation Model) 및 건축물 정보가 포함된 지형자료(DBM; Digital Building Model)를 각각 작성하고, 각 자료별로 소음영향평가를 수행하여 그 결과를 비교하였다. 그 결과, 건축물 정보가 없는 경우 도로교통소음의 전파로 인하여 연구대상지역의 약 60%의 면적이 60dB(A) 이상의 소음께 노출되는 것으로 분석되었으나. 건축물 정보가 있는 경우는 약 30% 정도의 면적만이 노출되는 것으로 분석되었다. 또한, 정온한 환경으로 인식되는$45{\sim}50dB$(A)소음도구간의 면적이 건축물이 없는 경우 0%에서 건축물이 있는 경우 43%로 나타나 건축물에 의해 도로교통소음의 전파양상이 크게 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 정확한 도로교통소음의 영향을 예측하기 위해서는 건축물 형상에 대한 정보가 필수적으로 포함하여야 할 것으로 판단되었다. 이러한 연구의 결과를 토대로 향후 항공 LiDAR 측량 등을 통하여 전국적인 규모의 건축물 정보가 획득된다면, 도로교통량정보를 이용한 도로교통소음 영향평가를 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 이는 U-City 등과 같은 대규모 도시건설에서 소음문제예방, 교통계획 및 시공계획 수립 등을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것이다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.
Yun, Sukchang;Lee, Young Jae;Kim, Chang Joo;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.369-378
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2013
This paper presents a vision/LiDAR integrated navigation system that provides accurate relative navigation performance on a general ground surface, in GNSS-denied environments. The considered ground surface during flight is approximated as a piecewise continuous model, with flat and slope surface profiles. In its implementation, the presented system consists of a strapdown IMU, and an aided sensor block, consisting of a vision sensor and a LiDAR on a stabilized gimbal platform. Thus, two-dimensional optical flow vectors from the vision sensor, and range information from LiDAR to ground are used to overcome the performance limit of the tactical grade inertial navigation solution without GNSS signal. In filter realization, the INS error model is employed, with measurement vectors containing two-dimensional velocity errors, and one differenced altitude in the navigation frame. In computing the altitude difference, the ground slope angle is estimated in a novel way, through two bisectional LiDAR signals, with a practical assumption representing a general ground profile. Finally, the overall integrated system is implemented, based on the extended Kalman filter framework, and the performance is demonstrated through a simulation study, with an aircraft flight trajectory scenario.
본 연구에서는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 스캔자료를 이용하여 토석류 재해 발생지역에 대한 토석류 발생량을 산정하고자 하였다. 충북 제천시를 연구대상지역으로 선정하여, 1:5000 수치지도를 이용한 DEM(수치표고모형)자료와 LiDAR 측량자료를 이용한 수치표고모형자료를 비교분석 하고 토석류 발생량을 산정하였다. 연구결과 침식량은 $24,150m^3$, 퇴적량은 $14,296m^3$로 산정되었고, 수로형 토석류와 사면형 토석류의 형태, 만곡부에서의 퇴적 등이 적절히 표현되었다. 토석류 발생량의 산정연구는 토석류 재해저감이나 대책수립 및 수치모의에 유용한 기초자료로 활용 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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