• 한국측량학회지
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• 제29권3호
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• pp.257-263
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• 2011

기존의 LiDAR 데이터에 대한 정확도 검증, 적용성 검토, 변화탐지 등에 많은 연구 논문이 발표되었으나 주된 LiDAR 데이터의 형태는 discrete return LiDAR의 형태로 국한되어 full waveform LiDAR 데이터에 대한 연구는 미비한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 full waveform LiDAR 데이터를 이용하여 연구대상 지역을 산림지역과 도심지역으로 현지 실측 측량 데이터를 이용하여 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 도심지역의 RMSE는 3.1cm, 산림지역의 RMSE는 4.7cm로 나타났으며, full waveform LiDAR의 고도 위치 정확도가 매우 높은 것으로 검증되었다. 항측 분야에서 full waveform LiDAR 장비의 활용가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.28-35
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• 2007

최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.