LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.
본 연구는 도로 유지관리차원에서 Data Base구축을 위한 경제적 방법인 GPS위성측량 방법중 실시간 동적 관측기법을 이용하여 도로 편경사를 추출하였다. 자체 개발한 차대를 이용하여 도로의 중심선과 양단 노견을 측정하고 분석한 결과 충분한 정확도를 얻을 수 있었다. 분석결과로는 완화곡선에서 약 1.3~2.0cm의 오차, 원곡선구간에서 약 0.8~1.2cm의 오차가 나타났으며, 이 오차는 시공상의 Lane Marking에 대한 오차로 판단된다. 본 연구의 결과는 Mobile Mapping System에서 도로선형요소 추출에 기본자료로 활용되리라 기대된다.
GPS상시관측망 자료를 이용하여 국토지리정보원에서는 VRS 서비스를 하고 있으며 실시간적이고 정확도를 높이기 위해 VRS-RTK 측량방법이 널리 사용되는 추세이다. 하지만 VRS-RTK GPS 측량에서 이동국과 기지국간의 거리가 멀어지면 정확도가 떨어지는 경향이 있다. 본 연구에서는 지적도근점측량 시 이러한 문제점을 파악하기 위해서 GPS 상시관측망의 안쪽과 바깥쪽에 존재하는 경남 거제시의 실험지역 두 곳을 선정하여 정확도를 분석하였다. 두 지역을 대상으로 정확도를 분석한 결과 위치오차에 대한 평균제곱근오차는 ${\pm}0.03m$로서 지적측량 규정내에 있었으며, 지적측량 시 VRS-RTK GPS 측량의 적용가능성을 제시하였다.
컴퓨터 기술의 발달과 휴먼인터페이스에 대한 인간욕구로 지능형 MMI(Man-Machine Interface)컴퓨터기술에 키보드나 다른 입력장치를 사용하지 않고 사람의 음성으로 컴퓨터를 조작하거나 필요한 명령을 수행할 수 있게 되었다. 특히 복잡한 측량작업에서 현장자료 취득과 측설작업에 음성인식기술을 응용함으로써 작업시간의 절감과 지루함을 덜 수 있다. 본 연구에서는 50,000어휘 인식소프트웨어엔진과 60어휘 인식용 고도집접회로(IC)에 의한 음성인식기술을 Total-station과 RTK-GPS와 연계하여 적용한 결과 25개 어휘만으로 실시간 Geo-Coding 및 도형처리가 가능하였다.
본 연구에서는 GPS 측량성과를 이용하여 절대좌표가 부여되지 않은 도로대장관리시스템 (NAHMIS)도면에 2차원 등각변환방법을 이용하여 전체적인 변환요소를 일률적으로 적용한 경우와 각각의 단위도면별로 적용한 경우를 비교하여 각각의 정확도 및 편차를 비교, 분석하였다. 접합을 통해서 발생한 최대오차는 2 m정도로 NAHMIS 도면의 목적인 도로대장의 관리 이외에도 시설물의 위치파악 및 관리에 보다 적극적으로 사용될 수 있으며, 좌표체계의 통일로 도로관리의 효율성을 극대화시키고 다른 연계시스템과의 자료교환의 비효율성을 제거할 수 있다.
이 연구는 지상레이저스캐너(TLS)측량에 대한 관측실험과 분석을 통해 TLS 위치정확도와 운용방안을 분석하고 가이드라인을 제시한다. TLS 관측실험에서는 TS/GPS 기준점측량 기반으로 지상기준점과 TLS점을 설치하고 목제 목표판을 설계·제작하여 사용하였다. 실험결과에서는 TLS 스캔 데이터의 RMSE는 축척 1/250의 지형도 제작과 레벨 1/100의 BIM에 활용이 가능하며, 드론영상데이터와 상호보완이 가능하다. 그리고 실험과정과 결과의 분석을 통해 TLS측량에 대한 가이드라인을 제시하였다.
본 연구에서는 지적측량기준점의 위치결정에 GPS측량을 실용화하기 위한 방법 도출에 목적을 두고 국내의 일부지역 내 지적삼각점 및 도근점을 대상으로 GPS측량을 수행하고 좌표변환기법과 GPS기선벡터에 의한 2차원 위치해석, 그리고 GPS와 지상측량데이타의 조합에 의한 위치해석을 실시하였다. 그 결과, 기존 지적측량기준망의 점검 에 GPS측량방법이 매우 효과적임을 알 수 있었으며, GPS기선벡터를 이용한 2차원 위치해석방법은 좌표계 변환을 하지 않고도 국내의 좌표체계에서 적용이 가능하였다. 그리고 지적도근점 위치결정과 같은 소규모 지역에서 행하는 측량에는 신속정지측량 또는 이동측량으로 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
During the construction of crossing engineering one of the important measures to ensure the safety of subway operation is the implementation of deformation surveying to the existing subway tunnel. Guangzhou new subway line 2 engineering which crosses the existing tunnel is taken as the background. How to achieve intelligent and automatic deformation surveying forecast during the subway tunnel construction process is studied. Because large amount of surveying data exists in the subway construction, deformation analysis is difficult and prediction has low accuracy, a subway intelligent deformation prediction model based on the PBIL and support vector machine is proposed. The PBIL algorithm is used to optimize the exact key parameters combination of support vector machine though probability analysis and thereby the predictive ability of the model deformation is greatly improved. Through applications on the Guangzhou subway across deformation surveying deformation engineering the prediction method's predictive ability has high accuracy and the method has high practicality. It can support effective solution to the implementation of the comprehensive and accurate surveying and early warning under subway operation conditions with the environmental interference and complex deformation.
Aerial photo process with digital camera has some benefits. It is fast and simple by digital way in comparison with aerial photo based on film. Also it works with GPS/INS device to do direct geo-referencing, In this study, AT result from using direct exterior factors, exterior factors extracting from GPS/INS data and digital map and GCP is produced. In base on it, ortho images are produced and compared with surveying data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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