현재 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)는 인력에 의한 수목정보를 수집하고 있어 조사 범위와 시간의 한계가 따른다. 항공 Light Detection And Ranging (LiDAR) 및 항공 사진 등을 이용하여 넓은 지역의 수목 정보를 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 수목의 간격이 넓은 지역이거나 수목의 간격이 일정하게 배치된 지역을 대상으로 이루어지고 있어 우리나라 산림지역 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 항공 LiDAR를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM), 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 수목높이모델(Canopy Height Model, CHM) 영상을 생성한 후 local maxima 기법을 통해 수고를 추출하고 산정식을 통해 흉고직경(Diameter at Breast Height, DBH)을 산정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 추출한 수목의 검출 정확도는 매목지구별 각 88.46%, 86.14%, 84.31%로 나타났으며, 수고 값을 기반으로 산정한 DBH의 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 5 cm 내외로 나타나 제안한 방법론의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양한 유형의 산림에 대한 표준화 연구를 진행한다면 수작업으로 이루어지는 국가산림자원조사의 자동화 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 사료된다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
국토 공간 활용이 복잡해짐에 따라 항공사진, 항공 라이다, 위성영상 등 국토 공간에 대한 정보를 효율적으로 취득하고 분석하기 위한 이종 데이터간의 변화 탐지 기법의 개발의 필요성이 증대되었다. 따라서 본 연구에서는 도시 및 주변 지역에 대하여 취득된 이종 데이터간의 변화 탐지를 위해 화소값에 기반하지 않고 에지 정보에 기반한 RECC (Relative Edge Cross Correlation)기법을 제안하였다. 항공 라이다와 고해상도 위성영상인 아리랑 2호 및 3호 영상에 대한 실험을 통해 변화 탐지 결과를 분석하여 RECC를 위한 적정 윈도우 크기 및 임계 계수를 도출하였고, 육안 분석을 통해 획득한 레퍼런스 데이터와의 비교를 통해 약 80%의 정확성을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 영상을 위한 LADAR(LAser Detection And Ranging)용 광검출기 모듈을 설계-제작하고 그 특성을 측정한 결과를 보고한다. 광검출기 모듈은 광파이버 어레이와 접속될 수 있도록 200 um 직경을 갖는 InGaAs APD(Avalanche Photodiode)로 설계-제작하였으며, 선형모드 동작 특성을 만족하도록 TIA(Trans-impedance Amplifier)를 설계-제작하였다. 광검출기 모듈을 구성하는 핵심부품들은 12개의 lead pin을 갖는 TO8 상에 집적되었으며, 집적에 필요한 APD 서브마운트 및 TIA 회로 등을 자체적으로 설계-제작하여 사용하였다. 제작한 광검출기 모듈은 450 ps의 rising time과 780 MHz의 대역폭 특성을 보였으며, 0.8 mV 이하의 잡음 특성과, 150 nW의 MDS(Minimum Detectable Signal) 신호 크기에 대해 15 이상의 신호대 잡음비(SNR)를 보임으로써 설계한 모든 특성을 만족하였는데, 이는 저자들이 아는 한 200 um 직경의 대면적 InGaAs APD를 이용한 광수신기에서 가장 우수한 특성을 나타낸 것이다.
This study presents an approach for extracting boundaries of various buildings, which have concave boundaries, inner yards, non-right-angled corners, and nonlinear edges. The approach comprises four steps: building point segmentation, boundary tracing, boundary grouping, and regularization. In the second and third steps, conventional algorithms are improved for more accurate boundary extraction, and in the final step, a new algorithm is presented to extract nonlinear edges. The unique characteristics of airborne light detection and ranging (LIDAR) data are considered in some steps. The performance and practicality of the presented algorithm were evaluated for buildings of various shapes, and the average omission and commission error of building polygon areas were 0.038 and 0.033, respectively.
Kim, Jeongyun;Yun, Seungsang;Jung, Minwoo;Kim, Ayoung;Cho, Younggun
ETRI Journal
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제43권4호
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pp.594-602
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2021
Recently, quantitative and repetitive inspections of the old urban area were conducted because many structures exceed their designed lifetime. The health of a building can be validated from the condition of the outer wall, while the slant angle of the wall widely serves as an indicator of urban regeneration projects. Mostly, the inspector directly measures the inclination of the wall or partially uses 3D point measurements using a static light detection and ranging (LiDAR). These approaches are costly, time-consuming, and only limited space can be measured. Therefore, we propose a mobile mapping system and automatic slant map generation algorithm, configured to capture urban environments online. Additionally, we use the LiDAR-inertial mapping algorithm to construct raw point clouds with gravity information. The proposed method extracts walls from raw point clouds and measures the slant angle of walls accurately. The generated slant angle map is evaluated in indoor and outdoor environments, and the accuracy is compared with real tiltmeter measurements.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.64-72
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2004
Correction of shadow effects is critical step for image interpretation and feature extraction from aerial imagery. In this paper, an efficient algorithm to correct shadow effects from aerial color imagery is presented. The following steps have been performed to remove the shadow effect. First, the shadow regions are precisely located using the solar position and the height of ground objects derived from LIDAR (Light Detection and Ranging) data. Subsequently, segmentation of context regions is implemented for accurate correction with existing digital map. Next step, to calculate correction factor the comparison between the context region and the same non-shadowed context region is made. Finally, corrected image is generated by correcting the shadow effect. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from aerial color imagery
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.676-679
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2006
Mangrove crowns were delineated using active sensor LIDAR (LIght Detection And Ranging) data by a crown delineating model developed in this study. LIDAR data were acquired from airborne survey by a helicopter for the estuary of Macouria in the northeast coast of French Guiana. The canopy height image was derived from LIDAR vector data by calculating the difference between ground and non-ground data. The mangrove site in the study area was classified to three sectors by the time of mangrove settlement; Mangrove 1986, 2002 and 2003. The estimated crown of Mangrove 1986 was reliable defined for their size, number and volume because of larger crown size and bigger variation of crown height. The tree crown size of Mangrove 2002 and 2003 by the model was overestimated and the number of trees was much underestimated. The estimated crown was not for single crown but a crown group due to homogenous crown height and spatial resolution of LIDAR data. However the canopy height image derived from LIDAR data provided three-dimensional information of mangroves.
DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.
There has been many researches using LiDAR(Light Detection And Ranging) data. There has been many other researches through out the world using the 3 dimensional spatial data in various fields. In this research, Using lidar data and digital images, we have extracted the position of the power-transmission line and created 3 dimensional models. The presented method is more efficient than field surveying and it can also be used lot monitoring change in the environment
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[게시일 2004년 10월 1일]
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