광학기술의 발달로 LIDAR장비들은 사양이 급속도로 발전하여 현재 암반의 정보들을 효과적으로 얻어 낼 정도의 정밀성과 정확성을 확보하고 있고 현장 활용이 용이하도록 경량화 및 보급화가 이루어진 상황이다. 본 연구에서는 넓은 영역의 암반 사면을 대상으로 LIDAR를 이용하여 절리면 거칠기를 측정하는 방법의 적용성에 대하여 고찰해 보았다. 점 간격에 따른 네 가지 거칠기 변수와 JRC와의 상관관계를 회귀 분석하였으며 LIDAR를 이용하여 삼차원 삼각망을 구성하고 면 구조인 패치를 검출하여 암반 사면 절리면의 거칠기를 산정하는 연구를 수행하였다. 실내시험을 통하여 네 가지 거칠기 파라미터와 JRC의 회귀식을 제시하였으며, 네 가지 파라미터 모두 점 간격이 커질수록 거칠기 파라미터 값의 감소를 보이며, 더 큰 거칠기를 갖는 시료에서 더 큰 감소폭을 보임을 알 수 있었다. 현장에서 LIDAR 스캔을 통하여 $R_s$ 파라미터와 점 간격을 고려한 거칠기를 산정하는 알고리즘을 제시하였으며 실제 거칠기 측정 결과보다 다소 과대평가 되는 경향이 있음을 확인하였다.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.
Airborne LIDAR systems have been increasingly used for various applications as an effective surveying mean that can be complementary or alternative to the traditional one based on aerial photos. A LIDAR system is a multi-sensor system consisting of GPS, INS, and a laser scanner and hence the errors associated with the LIDAR data can be significantly affected by not only the errors associated with each individual sensor but also the errors involved in combining these sensors. The analysis about these errors have been performed by some researchers but yet insufficient so that the results can be critically contributed to performing accurate calibration of LIDAR data. In this study, we thus analyze these error sources, derive their mathematical models and perform the sensitivity analysis to assess how significantly each error affects the LIDAR data. The results from this sensitivity analysis in particular can be effectively used to determine the main parameters modelling the systematic errors associated with the LIDAR data for their calibration.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.676-679
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2006
Mangrove crowns were delineated using active sensor LIDAR (LIght Detection And Ranging) data by a crown delineating model developed in this study. LIDAR data were acquired from airborne survey by a helicopter for the estuary of Macouria in the northeast coast of French Guiana. The canopy height image was derived from LIDAR vector data by calculating the difference between ground and non-ground data. The mangrove site in the study area was classified to three sectors by the time of mangrove settlement; Mangrove 1986, 2002 and 2003. The estimated crown of Mangrove 1986 was reliable defined for their size, number and volume because of larger crown size and bigger variation of crown height. The tree crown size of Mangrove 2002 and 2003 by the model was overestimated and the number of trees was much underestimated. The estimated crown was not for single crown but a crown group due to homogenous crown height and spatial resolution of LIDAR data. However the canopy height image derived from LIDAR data provided three-dimensional information of mangroves.
The purpose of data fusion is collecting maximized information from combining the data attained from more than two same or different kind sensor systems. Data fusion of same kind sensor systems like optical imagery has been on focus, but recently, LIDAR emerged as a new technology for capturing rapidally data on physical surfaces and the high accuray results derived from the LIDAR data. Considering the nature of aerial imagery and LIDAR data, it is clear that the two systems provide complementary information. Data fusion is consisted of two steps, alignment and matching. However, the complementary information can only be fully utilized after sucessful alignment of the aerial imagery and lidar data. In this research, deal with centroid of building extracted from lidar data as control information for estimating exterior orientation parameters of aerial imagery relative to the LIDAR reference frame.
Many algorithms for processing LIDAR data are being developed for diverse applications not limited to patch segmentation, bare-earth filtering and building extraction. However, since we cannot exactly know the true locations of LIDAR points, it is difficult to assess the performance of a LIDAR data processing algorithm. In this paper, we thus attempted the performance assessment of the segmentation algorithm developed by Lee (2006) using the LIDAR data generated through simulation based on sensor modelling. Consequently, based on simulation, we can perform the performance assessment of a LIDAR processing algorithm more objectively and quantitatively with an automatic procedure.
The wind speed measurement is performed using SODAR and LIDAR to evaluate availability of remote sensing in assessment of wind resource. The intercomparison comprises time series, correlation analysis and recovery rate. It shows that LIDAR is more effective than using SODAR to measure wind speed in ambient disturbance.
Tropospheric aerosols are highly variant in time and space due to non-uniform source distribution and strong influence of meteorological conditions. Backscatter lidar measurement is useful to understand vertical distribution of aerosol. However, the backscatter lidar equation is undetermined due to its dependence on the two unknowns, extinction and backscattering coefficient. This dependence necessitates the exact value of the ratio between two parameters, that is, the lidar ratio. Also, Iidar ratio itself is useful optical parameter to understand properties of aerosols. Tropospheric aerosols were observed to understand variance of lidar ratio at Anmyeon island ($36.32^{/circ}N$, $126.19^{/circ}E$), Korea using a multi-wavelength raman lidar system developed by the Advanced Environmental Monitoring Research Center (ADEMRC), Gwangju Institute Science and Technology (GIST), Korea during measurement periods; March 15$\sim$April $16^{th}$, 2004 and May 24$\sim$$8^{th}$ 2005. Extinction coefficient, backscattering coefficient, and lidar ratio were measured at 355 and 532 nm by the Raman method. Different types of aerosol layers were distinguished by the differences in the optical properties such as Angstrom exponent, and lidar ratio. The average value of lidar ratio during two observation periods was found to be $50.85\pm4.88$ sr at 355 nm and $52.43\pm15.15$ sr at 532 nm at 2004 and $57.94\pm10.29$ sr at 355 nm and $82.24\pm15.90$ sr at 532 nm at 2005. We conduct hysplit back-trajectory to know the pathway of airmass during the observation periods. We also calculate lidar ratio of different type of aerosol, urban, maritime, dust, continental aerosols using OPAC (Optical Properties of Aerosols and Clouds), Remote sensing of atmospheric aerosol using a multi-wavelengh lidar system with Raman channels is quite and powerful tool to characterize the optical propertises of troposheric aerosols.
A new iterative algorithm is developed to estimate LIDAR ratio for a thin cirrus cloud over an aerosol layer. First, the thin cirrus cloud is screened out and replaced by a modeled LIDAR signal and the extinction coefficients of the aerosol layer are derived using the Fernald backward method. These aerosol coefficients are referred as the "actual values". Second, the original LIDAR signal which includes the thin cirrus cloud is also inverted by the Fernald backward method down to the aerosol layer but using different LIDAR ratio for the thin cirrus cloud. Depending on the different assumptions about the LIDAR ratio of the thin cirrus cloud, different sets of aerosol extinction can be derived. The "actual values" which are found in the first step can be used to constrain this iterative progress and the correct LIDAR ratio of the thin cirrus cloud can be found. The detailed description of this method and retrieval examples are given in the paper. The cases compared with other methods are presented and the statistical result is also shown and agrees well with other studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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