본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
The purpose of this study is to arrange the digital maps of Hamamatsu City and to construct the map information system to support the prediction and restoration of Tokai earthquake disasters. The authors arrange the land condition map and compute the populations of each land surface conditions and revealed that $37\%$ of the whole population lives in the safe land, but $63\%$ lives in the rather unsafe surface condition. The authors also arrange the digital map of the main lines of water supply pipe lines in corporation with the Hamamatsu City Water Supply Department and revealed the rather dangerous pipe line area in case of Tokai earthquake.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.11-13
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2008
This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.
The solar energy are an infinite source of energy and a clean energy without secondary pollution. The global solar energy reaching the earth's surface can be calculated easily according to the change of latitude, altitude, and sloped surface depending on the amount of the actual state of the atmosphere and clouds. The high-resolution solar-meteorological resource map with 1km resolution was developed in 2011 based on GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model with complex terrain. The very high resolution solar energy map can be calculated and analyzed in Seoul and Eunpyung with topological effect using by 1km solar-meteorological resources map, respectively. Seoul DEM (Digital Elevation Model) have 10m resolution from NGII (National Geographic Information Institute) and Eunpyeong new town DSM (Digital Surface Model) have 1m spatial resolution from lidar observations. The solar energy have small differences according to the local mountainous terrain and residential area. The maximum bias have up to 20% and 16% in Seoul and Eunpyung new town, respectively. Small differences are that limited area with resolutions. As a result, the solar energy can calculate precisely using solar radiation model with topological effect by digital elevation data and its results can be used as the basis data for the photovoltaic and solar thermal generation.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
Contamination flashover is responsible for insulator electrical failures. Particularly, in Korea, with its perennially dry spring, the first spring rain often cause serious line outages by forming a conductive liquid film on the insulator surface. Rainwater and fog are not normally conductive but unfortunately atmospheric dust deposited on the insulator surface contains soluble salts which may lead to bad condition of insulation by combining watery and salts. Transmission design engineers have used a contamination map drawn on the traditional paper map. But it is not convenient because it does not include the information of Geographic Information accurately. This paper explains the newly developed salt contamination map program using Geographic Information System, which provide accurate geographic information. The program is designed to use four parts of datum, salt contamination levels, 345kV & 154 kV transmission lines, power plants & substations and background map. The digital background map is composed of raster files, the others are done by vector map.
This study has focused on the deburring technology of a vacuum plate for MLCC lamination using electrolytic in-process dressing (ELID) grinding, and the magnetic-assisted polishing (MAP) process. The surface of the vacuum plate has many micro-holes for vacuum suction. They are easily blocked by the burrs created in the surface-flattening process, such as the conventional grinding process. In this study, the MAP process, the ELID grinding process, and an ultrasonic vibration table are examined to remove the micro-burrs that lead to the blockage of the holes. In the results of the experiments, the MAP process and ELID grinding technology showed significant improvements of surface roughness and deburring performance.
In this paper we present a cleaning robot system for an autonomous mobile robot. Our robot performs goal reaching tasks into unknown indoor environments by using sensor fusion. The robot's operation objective is to clean floor or any other applicable surface and to build a map of the surrounding environment for some further purpose such as finding the shortest path available. Using its cleaning robot system for an autonomous mobile robot can move in various modes and perform dexterous tasks. Performance of the cleaning robot system is better than a fixed base redundant robot in avoiding singularity and obstacle. Sensor fusion using the clean robot improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace and Map-Building. In this paper, Map-building of the cleaning robot has been studied using sensor fusion. A sequence of this alternating task execution scheme enables the clean robot to execute various tasks efficiently. The proposed algorithm is experimentally verified and discussed with a cleaning robot, KCCR.
This paper presents a method for point-based 3D building reconstruction using LiDAR data and digital map. The proposed method consists of three processes: extraction of building roof points, identification of roof types, and 3D building reconstruction. After extracting points inside the polygon of building, the ground surface, wall and tree points among the extracted points are removed through the filtering process. The filtered points are then fitted into the flat plane using ODR(Orthogonal Distance Regression). If the fitting error is within the predefined threshold, the surface is classified as a flat roof. Otherwise, the surface is fitted and classified into a gable or arch roof through RMSE analysis. Based on the roof types identified in automated fashion, the 3D building reconstruction is performed. Experimental results showed that the proposed method classified successfully three different types of roof and that the fusion of LiDAR data and digital map could be a feasible method of modelling 3D building reconstruction.
기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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