Park, Myeong-Ha;An, Seung-Man;Choi, Yun-Soo;Jeong, In-Hun;Jeon, Byeong-Kuk
Spatial Information Research
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v.20
no.1
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pp.27-38
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2012
The recent development of CFD techniques are being involved w ith Environmental Impact Assessment and Environmental DesignroThey are being applied to the Site Planning and Engineering Design works as a new trendroHowever, CFD laboratory works are not extended to the field works in Industrial Project due to inaccuracy of the data input process that is cause by absence of regional height informationsroHence, in this study, we promote to build a new initial input data processing steps and algorithms for CFD Model generation. ENVI-met model is very popular, efficient, and freely downloadable CFD model. Light Detection And Ranging (LiDAR) are well known state of art technology and dataset proving a reliable accuracy for CFD. We use LiDAR data as a input source for CFD input producing process and algorithm development and evaluation. CFD initial input data generation process and results derived from am development and set is very useful and efficient for rapid CFD input data producing and maklomore reliable CFD Model forec st for atmospheric and climatic analysis for planning and design engineering industry.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.3
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pp.104-115
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2014
A levee is defined as an man-made structure protecting the areas from temporary flooding. This paper suggests a methodology for establishing the levee GIS database using the airborne topographic LiDAR(Light Detection and Ranging) data taken in the Nakdong river basins and the WAMIS(WAter Management Information System) information. First, the National Levee Database(NLD) established by the USACE(United States Army Corps Engineers) and the levee information tables established by the WAMIS are compared and analyzed. For extracting the levee information from the LiDAR data, the DSM(Digital Surface Model) is generated from the LiDAR point clouds by using the interpolation method. Then, the slope map is generated by calculating the maximum rates of elevation difference between each pixel of the DSM and its neighboring pixels. The slope classification method is employed to extract the levee component polygons such as the levee crown polygons and the levee slope polygons from the slope map. Then, the levee information database is established by integrating the attributes extracted from the identified levee crown and slope polygons with the information provided by the WAMIS. Finally, this paper discusses the advantages and limitations of the levee GIS database established by only using the LiDAR data and suggests a future work for improving the quality of the database.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.53-63
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2012
As a result of the economical loss caused by unusual climate changes resulting from emission of excessive green house gases such as carbon dioxide which is expected to account for 5~20% of the world GDP by 2100, researching technologies regarding the reduction of carbon dioxide emission is being favored worldwide as a part of the high value-added industry. As one of the Annex II countries of Kyoto Protocol of 1997 that should keep the average $CO_2$ emission rate of 5% by 2013, South Korea is also dedicated to the researches and industries of $CO_2$ emission reduction. In this study, Application of LiDAR data & KOMPSAT-2 satellite image for calculated forest Biomass. Raw LiDAR data's tree numbers and tree-high with field survey data resulted in 90% similarity of objects and an average of 0.3m difference in tree-high. Calculating the forest biomass through forest type information categorized as KOMPSAT-2 image and LiDAR data's tree-high data of tree enabled the estimation of $CO_2$ absorption and forest biomass of forest type, The similarity between the field survey average of 90% or higher were analyzed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.1
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pp.152-161
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2017
Making precise 3D maps using Mobile Mapping System (MMS) sensors are essential for the development of self-driving cars. This paper conducts research on the extraction of 3D objects around the roads using the point cloud acquired by the MMS Light Detection and Ranging (LiDAR) sensor through the following steps. First, the digital surface model (DSM) is generated using MMS LiDAR data, and then the slope map is generated from the DSM. Next, the 3D objects around the roads are identified using the slope information. Finally, 97% of the 3D objects around the roads are extracted using the morphological filtering technique. This research contributes a plan for the application of automated driving technology by extracting the 3D objects around the roads using spatial information data acquired by the MMS sensor.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.1-11
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2018
Mapping accurate spatial information is important for constructing three-dimensional (3D) spatial models and managing artificial facilities, and, especially, mapping road centerlines is necessary for constructing accurate road maps. This research developed a semi-automatic methodology for mapping road centerlines using the MMS(Mobile Mapping System) LiDAR(Light Detection And Ranging) point cloud as follows. First, the intensity image was generated from the given MMS LiDAR data through the interpolation method. Next, the line segments were extracted from the intensity image through the edge detection technique. Finally, the road centerline segments were manually selected among the extracted line segments. The statistical results showed that the generated road centerlines had 0.065 m overall accuracy but had some errors in the areas near road signs.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.1
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pp.49-58
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2012
Buildings become complex and diverse with time. It is difficult to extract individual buildings using only an optical image, because they have similar spectral characteristics to objects such as vegetation and roads. In this study, we propose a method to extract building area and boundary through integrating airborne Light Detection and Ranging(LiDAR) data and aerial images. Firstly, a binary edge map was generated using Edison edge detector after applying Adaptive dynamic range linear stretching radiometric enhancement algorithm to the aerial image. Secondly, building objects on airborne LiDAR data were extracted from normalized Digital Surface Model and aerial image. Then, a temporary building areas were extracted by overlaying the binary edge map and building objects extracted from LiDAR data. Finally, some building boundaries were additionally refined considering positional accuracy between LiDAR data and aerial image. The proposed method was applied to two experimental sites for validation. Through error matrix, F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, and Overall accuracy were calculated, and the values had a higher accuracy than 0.85.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.13-15
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2008
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
For disaster management and mitigation of earthquakes in Korea Peninsula, active fault investigation has been conducted for the past 5 years. In particular, investigation of sediment-covered active faults integrates geomorphological analysis on airborne LiDAR data, surface geological survey, and geophysical exploration, and unearths subsurface active faults by trench survey. However, the fault traces revealed by trench surveys are only available for investigation during a limited time and restored to the previous condition. Thus, the geological data describing the fault trench sites remain as the qualitative data in terms of research articles and reports. To extend the limitations due to temporal nature of geological studies, we utilized a terrestrial LiDAR to produce 3D point clouds for the fault trench sites and restored them in a digital space. The terrestrial LiDAR scanning was conducted at two trench sites located near the Yangsan Fault and acquired amplitude and reflectance from the surveyed area as well as color information by combining photogrammetry with the LiDAR system. The scanned data were merged to form the 3D point clouds having the average geometric error of 0.003 m, which exhibited the sufficient accuracy to restore the details of the surveyed trench sites. However, we found more post-processing on the scanned data would be necessary because the amplitudes and reflectances of the point clouds varied depending on the scan positions and the colors of the trench surfaces were captured differently depending on the light exposures available at the time. Such point clouds are pretty large in size and visualized through a limited set of softwares, which limits data sharing among researchers. As an alternative, we suggested Potree, an open-source web-based platform, to visualize the point clouds of the trench sites. In this study, as a result, we identified that terrestrial LiDAR data can be practical to increase reproducibility of geological field studies and easily accessible by researchers and students in Earth Sciences.
The purpose of this research was to propose housing estate planning that applies 3D spatial information to DAS housing estate planning program and to enhance applicability of 3D spatial analysis. In addition, this research evaluated the applicability of 3D spatial information to site planning of Korea Land and Housing Corporation and developed models for the purpose of applying the spatial information efficiently. Moreover, we tested applicability of LiDAR that can allow 3D spatial information to be more efficient and accurate. The results from cross section analysis implies that LiDAR has higher usability than existing geographic information. Additionally, this study shaded light on the suggested system development model that can simulate location or height of an apartment house by spatially analyzing difference between before-and-after site development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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