공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.
In this study, we estimated the effect of the traffic noise in urban area using the LiDAR data. The propagation of noise has a strong relationship between distance and shape of surface. Therefore, it is necessary to consider the distribution of buildings for estimating noise assessment in urban area because noise propagations will be affected by buildings. For this, we were developed DEM and DBM using the LiDAR data in order to analyze the propagation of traffic noise precisely in urban area. The level of traffic noise were calculated by investigating the real volume of traffic in study area. The SoundPLAN S/W and RLS90 algorithm was used for traffic noise assessment.
Terrestrial LiDAR data contains outliers which do not need in processing purpose. That is inefficient in the aspect of productivity. These noise requires manual process to be removed, which causes inefficiency in aspect of productivity. The purpose of this research is to demonstrate a possibility of automatic outlier removal of LiDAR data using 3D Tensor Voting method. For this, we presented in this article about the procedure to perform the application of Tensor Voting algorithm to the real data from terrestrial LiDAR.
최근 지구 온난화에 따른 기후변화로 인한 해수면 상승과 폭풍해일의 강도 및 발생빈도가 증가하고 고파랑 내습, 난개발 등으로 인한 연안 지역의 해안선 변화 및 연안 침식이 크게 문제화되고 있다. 연안 환경의 변화를 분석하는 방법에는 광파측거기를 이용한 해빈 측량, RTK-GPS를 이용한 측정, 항공사진 분석 등이 주된 연구 방법이지만 이러한 연구 방법으로는 미세한 지형 변화의 관찰은 어려움이 많았으며 세밀하고 정량적인 지형분석이 요구 되었다. 본 연구에서는 연구대상지역인 가곡천 하구부를 대상으로 지상 LiDAR를 이용해 장기간 정밀측량을 실시하였다. 자료를 바탕으로 가곡천 하구부의 부피와 면적을 비교분석하였으며, 해안선변화의 정량적 비교분석을 실시하였다.
Recently, constructing and complementing the road network database are a main key in all social operation in our life. However it needs high expenses for constructing and complementing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study propose a novel method to extract urban road networks from 3-D LiDAR data automatically. This method integrates height, reflectance, and clustered road point information. Geometric information of general roads is also applied to cluster road points group correctly. The proposed method has been tested on various urban areas which contain complicated road networks. The results conclude that the integration of height, reflectance, and geometric information worked reliably to cluster road points.
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.
Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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