The paper presents an efficient algorithm based on ROAM for visualization of large scale terrain models in real-time. The quality and smoothness of the terrain data visualization within a 3D interactive environment is preserved, while the complexity of the algorithm is kept on a reasonable level. The main contribution of the paper is an introduction of a number of efficient techniques such as implicit coordinates method within the patch array representing ROAM and the viewpoint dependent triangle rendering method for dynamic level of detail (LOD) updates. In addition, the paper presents experimental comparison of a variety of culling techniques, including a newly introduced method: relational position culling. These techniques are incorporated in the visualization software, which allows to achieve more realistic terrain representation and the real-time level of detail reduction.
This study presents an application of the 3D patch extraction method which is based on gradient-driven properties to obtain 3D planar patches over the terrain and man-made objects from lidar data. The method which was exploited in this study is composed of a sequence of processes: segmentation by slope, initiation of triggering patches by mode selection, and expansion of the triggering patches. Since urban areas contain many planar regions over the terrain surface, application of the method has been experimented to extract 3D planar patches not only from non-terrain objects but also from the terrain. The experimental result shows that the method is efficient to acquire 3D planar patches.
In this study, terrain classification, which was done by using the quantitative classification parameters and suitable interpolation method was applied to improve the accuracy of digital elevation models, and to increase its practical use of aerial photogrammetry. A terrain area was classified into three groups using the quantitative classification parameters to the ratio of horizontal, inclined area, magnitude of harmonic vectors, deviation of vector, the number of breakline and proposed the suitable interpolation. Also, the accuracy of digital elevation models was improved in case of large grid intervals by applying combined interpolation suitable for each terrain group. As a result of this study, I have an algorithm to perform the classification of the topography in the area of interest objectively and decided optimal data interpolation scheme for given topography.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
We propose an obstacle detection algorithm for unmanned ground vehicle on uneven terrain. The key ideas of the proposed algorithm are the use of two-layer laser range data to calculate the gradient of a target, which is characterized as either ground or obstacles. The proposed obstacle detection algorithm includes 4-steps: 1) Obtain the distance data for each angle from multiple lidars or a multi-layer scan lidar. 2) Calcualate the gradient for each angle of the uneven terrain. 3) Determine ground or obstacle for each angle on the basis of reference gradient. 4) Generate a new distance data for each angle for a virtual laser scanner. The proposed algorithm is verified by various experiments.
본 논문에서는 지형 참조 비행에 사용될 DSM 파일을 임의 접근 가능하도록 압축하는 Quad BTC기법을 제안한다. 지형 참조 비행에 사용되는 지형 정보는 무인 항공기에 탑재하기에 데이터 용량이 크기 때문에 압축을 통해 그 크기를 줄여야 한다. 기존 BTC 기반의 압축 방법들은 특정 좌표에 임의 접근해 복호화가 가능하기 때문에 지형 참조 비행에 적합하다. 하지만 이러한 기존 방식들은 블록의 크기가 커질수록 값의 편차가 커지기 때문에 오차가 커지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록을 적응적으로 4개의 서브 블록으로 분할하여 압축하는 Quad BTC 기법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내에서 서브 블록의 크기를 조절할 수 있기 때문에 오차를 줄일 수 있다. 실제 지형 데이터를 이용한 모의실험을 통해 제안된 Quad BTC가 기존 BTC와 AM BTC보다 압축비 대비 오차가 작은 것을 확인한다.
최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
We study on a terrain contour matching algorithm using Radial Basis Functions(RBFs) for aided inertial navigation system for position fixing aircraft, cruise missiles or re-entry vehicles. The parameter optimization technique is used for updating the parameters describing the characteristics of an area with modified Gaussian least square differential correction algorithm and the step size limitation filter according to the amount of updates. We have applied the algorithm for matching a sampled area with a target area supposed that the area data are available from Radar Terrain Sensor(RTS) and Reference Altitude Sensor(RAS)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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