In this study, the Digital Surface Models of various spatial resolutions were constructed using LIDAR point data on Digital Photogrammetric System. Then, the accuracies of each DSM's were evaluated using GPS surveying data. And also, observable features were classified and their accuracies were evaluated to verify the availability for Ground Control Point. On Socet Set, Digial Photogrametric System 5 DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.5m, 1.0m, 2.5m and 5.0m were constructed and the accuracies of eahc DSM's evaluated in RMSE. The RMSE's of each DSM's were 0.03m, 0.05m, 0.08m, 0.12m and 0,19m. The building feature was observable in DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.30m and 0.50m. On the contrary, it could hardly be observed in those of other spatial resolutions. In comparison with the digital map at the scale of 1:1,000, the DSM at the spatial resolution of 0.lim was shifted horizaltally by 0.6m-0.7m of RMSE in each X, Y direction. Therefore, GCP of which horizontal RMSE is better than 1m can be obtained from the DSM at the spatial resolution of 0.15m, of which vertical RMSE is 0.03m-0.19m as the RMSE of DSM. This point cannot be used in aerial triangulation of cartography but can be used for GCP in modeling of satellite image at the moderate resolution.
The use of unmanned aerial vehicles (UAV) for the estimation of tree height is gaining recognition. This study aims to assess the effectiveness of tree height estimation of Pinus densiflora Sieb. et Zucc. and Pinus koraiensis Sieb. et Zucc. using digital surface model (DSM) generated from UAV-acquired imageries. Images were taken with the $Trimble^{(R)}$ UX5 equipped with Sony ${\alpha}5100$. The generated DSM, together with the digital elevation model (DEM) generated from a digital map of the study areas, were used in the estimation of tree height. Field measurements were conducted in order to generate a regression model and carry out accuracy assessment. The obtained coefficients of determination (R2) and root mean square error (RMSE) for P. densiflora (R2=0.71; RMSE=1.00 m) and P. koraiensis (R2=0.64; RMSE=0.85 m) are comparable to the results of similar studies. The results of the paired two-tailed t-test show that the two tree height estimation methods are not significantly different (p-value=0.04 and 0.10, alpha level=0.01), which means that tree height estimation using UAV imagery could be used as an alternative to field measurement.
정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.
Physically-based resampling scheme for roughness coefficient of surface runoff considering the spatial landuse distribution was suggested for the purpose of effective operational application of recent grid-based distributed rainfall runoff model. Generally grid scale(mother scale) of hydrologic modeling can be greater than the scale (child scale) of original GIS thematic digital map when the objective basin is wide or topographically simple, so the modeler uses large grid scale. The resampled roughness coefficient was estimated and compared using 3 different schemes of Predominant, Composite and Mosaic approaches and total runoff volume and peak streamflow were computed through distributed rainfall-runoff model. For quantitative assessment of biases between computational simulation and observation, runoff responses for the roughness estimated using the 3 different schemes were evaluated using MAPE(Mean Areal Percentage Error), RMSE(Root-Mean Squared Error), and COE(Coefficient of Efficiency). As a result, in the case of 500m scale Mosaic resampling for the natural and urban basin, the distribution of surface runoff roughness coefficient shows biggest difference from that of original scale but surface runoff simulation shows smallest, especially in peakflow rather than total runoff volume.
This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.
함경북도 무산군에 위치한 무산 광산은 한반도의 대표적인 노천 철 광산으로 1935년부터 본격적인 채광이 이루어졌다. 본 연구에서는 지난 백 여년 동안 무산 광산 지역에서 발생한 채광량 및 적치량을 지형 고도의 변화를 통해 추정하고자 하였다. 광산의 부피 변화를 계산하기 위해 1918년에 발행된 1:200,000 축척의 조선 제3차 지형도를 디지타이징(digitizing)하여 digital elevation model (DEM)화한후, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011-2015)과 비교하였다. 구해진 부피 변화에 철광석과 폐석의 밀도와 공극률을 가정하여 질량으로 환산한 결과, 백 년 동안 약 13억 7천만 톤의 철광석이 채광되었고 약 10억 6천만 톤의 폐석이 적치된 것으로 나타났다. 본 연구는 무산 광산이 본격적으로 개발되기 이전의 자연 지형 자료를 사용함으로써 약백년 가량의 무산 광산의 활동을 정량적으로 산정했다는 데 의의가 있으며, 향후 자료 획득이 제한된 북한의 장기적 지형변화 탐지에 도움이 될 것으로 기대된다.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
Purpose: To evaluate the three-dimensional trueness of upper and lower denture bases produced using a digital light processing (DLP) printer and immersed in a constant-temperature water bath. Methods: An edentulous model was prepared and fitted with denture bases and occlusal rims manufactured using base plate wax. After scanning the model, denture bases, and occlusal rims, complete denture designs were created. Using the designs and a DLP printer, 10 upper and 10 lower complete dentures were manufactured. Each denture was scanned before (impression surface of upper denture base before constant temperature water bath [UBC] and impression surface of lower denture base before constant temperature water bath [LBC] groups) and after (impression surface of upper denture base after constant temperature water bath [UAC] and impression surface of lower denture base after constant temperature water bath [LAC] groups) immersion in the constant-temperature water bath. Scanned files were analyzed by comparing reference and scanned data, with statistical analysis conducted using the Kruskal-Wallis test (α=0.05). Results: Statistical analysis revealed no significant differences between the UBC and LBC groups, nor between the UAC and LAC groups (p>0.05). However, significant differences were observed between the UBC and UAC groups and between the LBC and LAC groups, i.e., before and after the constant-temperature water bath for both maxillary and mandibular denture bases (p<0.05). Conclusion: Denture bases not immersed in the constant-temperature water bath (UBC and LBC groups) exhibited error values within 100 ㎛, whereas those immersed in the water bath (UAC and LAC groups) showed error values exceeding 100 ㎛.
최근에 수행되고 있는 중력 탐사는 고분해능의 중력계와 GPS(Global positioning system)를 통한 정밀한 측정과 측지가 이루어지고 있다. 중력탐사에서 모델링과 역산의 기술은 많은 발전이 있어왔지만, 중력자료처리는 거의 변화가 없었다. 통상적인 정밀한 중력 자료 보정을 통한 부우게이상은 측정점의 고도에서 기준면까지의 물질의 영향을 일정한 밀도를 이용해 제거해 버리기 때문에 측정점 바로 하부의 이상체에 의한 영향을 상당히 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 탐사 지역의 지형을 DEM(Digital Elevation Map) 자료와 Multiquadric equation을 이용하여 실제 지형과 유사한 Multiquadric surface를 자동적으로 구성하고, 이를 블록화 함으로써 보정의 대상이었던 기준면 상부에 대한 밀도를 탐사 지역의 지질 정보와 지형을 포함하는 역산을 통해 수치적으로 계산하였다. 이러한 지형을 포함한 역산 방법을 3차 원중력지형역산(3DGTI; 3-D Gravity Terrain Inversion)이라 한다. 이 연구의 효율성을 검증하기 위하여 주변암과 밀도차가 존재하는 관입지역에 대한 모델을 구성하고 적용한 결과 기존의 부게 보정 방법을 적용한 부게 이상도에 비해 자료의 왜곡이 감소하는 효과를 얻을 수 있었다. 이를 통하여 지형 역산을 통한 객관적인 부게 밀도의 결정과 부게 보정시 실제의 수평적인 밀도 변화를 반영함으로써 기존의 문제점을 보완하였다. 게다가, 3DGTI로부터 얻어진 밀도분포는 지형의 윤곽을 그대로 표현하고 있어서 보다 실질적인 지질을 보여준다고 하겠다. 이 방법을 화강암체가 관입하고 있는 마산$\cdot$창원 일대에서의 중력 탐사 자료에 적용해본 결과 기존 방법보다 관입 화강암체의 위치와 그 규모를 알아내는데 더 효과적이었다. 따라서, 수평적인 밀도 변화가 뚜렷하게 존재하는 지역의 경우, 새로운 중력 자료 처리 방법이 기존의 부게 보정에서 발생하였던 문제점을 해결함으로써 천부의 분해능을 높이고, 심부의 밀도 분포도 좀더 정확하게 계산할 수 있으리라 생각된다.
본 연구는 3차원 도시 모델링을 위해 라이브러리 기반의 texture mapping 기법을 사용하여 건물 모델을 제작하였다. 이 기법은 건물의 종류 및 특성에 따라 라이브러리 형태로 구축되어있는 texture map을 선택, 출력하여 3차원 건물 프레임에 mapping하는 과정으로 이루어진다. 이 기법의 효과적인 적용을 위해 LiDAR 데이터를 이용하여 건물을 자동적으로 분류하였고, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 단위 모델 구현을 위한 건물의 3차원 프레임을 제작하였다. 또한 사실감 있는 건물 texture를 구현하기 위해 실제 건물의 지상사진을 이용하여 texture map 라이브러리를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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