• Korean Journal of Geomatics
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• 제3권2호
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• pp.115-122
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• 2004

NASA, NSF and USGS jointly conducted airborne LIDAR surveys to acquire numerous surface points with high densities over the Antarctic Dry Valleys and its vicinity, The huge set of these points retains two characteristics undesirable for DEM generation, which are unusually high blunder ratio and large variation of the local point densities. Hence, in order to not only reduce the undesirable effects due to these characteristics but also process the huge number of points within reasonable limits of time and resources, we developed an efficient, robust, nearly automatic approach to DEM generation. This paper reports about the application of this approach to generating high-resolution precise DEMs from the Antarctic LIDAR surveys and the evaluation of their accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.504-507
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• 2006

Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.46-55
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• 2006

본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.353-362
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• 2012

건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.491-500
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• 2004

As the applications of 3D GIS rapidly increase, the need for acquisition and continuos update of urban models is increasingly emphasized. Particularly, building models has been considered as the most crucial component of urban models. Many researchers thus have focused on building extraction from mainly aerial photos or airborne LIDAR data but so far mostly failed to achieve satisfactory results in terms of both completeness and precision because of the intrinsic limitation of the sensory data themselves. Therefore, instead of the airborne sensors, we utilize a terrestrial LIDAR to generate precise and complete building models. This paper presents the overview of the sensors for data acquisition, describes data processing methods for building modelling from the acquired data and summerizes the experimental results.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.547-557
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• 2011

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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.265-268
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• 2008

Lidar(Light Detection and Hanging, Ladar)는 물체에 반사되어 되돌아오는 광학신호를 관측하여 물체와의 거리를 측정하는 센서로 정밀한 3차원 모델 생성 및 도시지역의 변화탐지 등에 효율적으로 적용될 수 있다. 시뮬레이션은 시스템의 동작을 인공적으로 만들어 내고, 이 동작의 실행을 관찰하여 실제 시스템의 특성을 추론하는 일련의 활동으로, 하드웨어의 설계 및 분석, 보완, 성능 평가 등에 효율적으로 이용된다. 본 연구에서는 Lidar 시스템의 원리 및 구조 분석을 통해서 Lidar 데이터를 시뮬레이션하기 위한 소프트웨어를 설계하였다. Lidar의 특성이 시뮬레이션 소프트웨어에 정확하게 구현되도록 하기위해 Lidar 동작과 관련된 내부 및 외부요소를 분석하고 기능에 따라 추상화하여 소프트웨어 모들로 구성하였다. 시스템 내부요소로 송신부 수신부 신호/영상처리부 모델과 외부환경요소로 비행환경 모델, 타겟 모델, 대기 모델을 정의하였다. 또한, Lidar 시스템 실행 중에 발생하는 주요 프로세스를 함수 모듈로 정의함으로서, 모델들 간의 구조적인 관계를 정의하였다. 본 연구의 설계결과는 이후 Lidar시뮬레이션 소프트웨어의 보다 체계적인 구현에 적용될 예정이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.512-514
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• 2005

Accurate DEM surface of forest floor is very important to extract any meaningful information regarding forest stand structure, such as tree heights, stand density, crown morphology, and biomass. In airborne lidar data processing, DEM data of forest floor is mostly generated by interpolating those elevation points obtained from last laser returns. In this study, we try to analyze the property of the last laser return under relatively dense forest canopy. Airborne laser data were obtained over the study area in relatively dense pine plantation forest. Two DEM data were generated by using all the points in the last laser returns and using only those points after removing non-ground points. From the preliminary analysis on these DEM data, we found that more than half of points among the last laser returns are actually hit from canopy, branches, and understory vegetation that should be removed before generating the surface DEM data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.153-155
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• 2003

Laser scanning has become a viable technique for the collection of a large amount of accurate 3D point data densely distributed on the scanned object surface. The inherent 3D nature of the sub-randomly distributed point cloud provides abundant spatial information. To explore valuable spatial information from laser scanned data becomes an active research topic, for instance extracting digital elevation model, building models, and vegetation volumes. The sub-randomly distributed point cloud should be segmented and classified before the extraction of spatial information. This paper investigates some exist segmentation methods, and then proposes an octree-based split-and-merge segmentation method to divide lidar data into clusters belonging to 3D planes. Therefore, the classification of lidar data can be performed based on the derived attributes of extracted 3D planes. The test results of both ground and airborne lidar data show the potential of applying this method to extract spatial features from lidar data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.150-152
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• 2003

Laser scanned lidar data record 3D surface information in detail. Exploring valuable spatial information from lidar data is a prerequisite task for its applications, such as DEM generation and 3D building model reconstruction. However, the inherent spatial information is implicit in the abundant, densely and randomly distributed point cloud. This paper proposes a novel method to organize point cloud data, so that further analysis or feature extraction can proceed based on a well organized data model. The principle of the proposed algorithm is to segment point cloud into 3D planes. A split and merge segmentation based on the octree structure is developed for the implementation. Some practical airborne and ground lidar data are tested for demonstration and discussion. We expect this data organization could provide a stepping stone for extracting spatial information from lidar data.