• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.575-583
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• 2007

Surface segmentation aims to represent the terrain as a set of bounded and analytically defined surface patches. Many previous segmentation methods have been developed to extract planar patches from LIDAR data for building extraction. However, most of them were not fully satisfactory for more general applications in terms of the degree of automation and the quality of the segmentation results. This is mainly caused from the limited information derived from LIDAR data. The purpose of this study is thus to develop an automatic method to perform surface segmentation by combining not only LIDAR data but also images. A region-based method is proposed to generate a set of planar patches by grouping LIDAR points. The grouping criteria are based on both the coordinates of the points and the corresponding intensity values computed from the images. This method has been applied to urban data and the segmentation results are compared with the reference data acquired by manual segmentation. 76% of the test area is correctly segmented. Under-segmentation is rarely founded but over-segmentation still exists. If the over-segmentation is mitigated by merging adjacent patches with similar properties as a post-process, the proposed segmentation method can be effectively utilized for a reliable intermediate process toward automatic extraction of 3D model of the real world.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.119-129
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• 2010

라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.173-179
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• 2015

In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.

• 한국방재학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.55-61
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• 2004

최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.189-198
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• 2007

Introduction of lidar technology have contributed to a wide range of applications in generating quality surface models. Accordingly, because of the importance of terrain surface models in mapping applications, rigorous studies have been performed to extract ground points from a lidar data point cloud. Although most filters have been shown abilities to extract ground points with their parameters tuned, however, most experiments revealed that there are certain limitations in optimizing filter parameters and the correction of remaining misclassified points is not straightforward. In this study, therefore, a method to improve the quality of filtered lidar data is proposed, which exploits neighboring surface properties arising between immediate neighbors. The method comprises a sequence of procedures which can reduce commission and omission errors. Commission errors occurring in low-rise objects are reduced by utilizing morphological operations. On the other hand, omission errors are reduced by adding missing ground points around step edges. Experimental results show that the qualities of filtered data can be improved considerably by the proposed method.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.20-27
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• 2012

토석류 발생으로 유출된 토사량은 발생 전 후의 항공 Lidar 지형자료의 차이로부터 간단히 추정할 수 있지만, 토석류는 산지에서 발생하고 항공 Lidar 자료는 주로 도시지역에 집중되어있어 토석류의 발생이전 정밀지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 이러한 이유로 우충식(2011)은 토석류 발생이후 촬영된 항공 Lidar 자료를 이용하여 토석류 발생이전의 지형을 추정할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 본 연구에서는 토석류 발생지역인 인제, 봉화, 제천지역에 지형복원기법을 적용하여 RMSE가 0.16~0.34 m인 토석류 발생전 지형자료를 제작하였다. 또한 토석류 발생 전 후의 토사변화량을 분석하였고, 토석류 유동시 나타나는 침식, 유하, 퇴적작용의 공간분포와 하류에 실제 유출된 토사량을 추정하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.923-929
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• 2008

3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.39-44
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• 2013

도시지역에서 산소를 발생하고 이산화탄소를 감소시킬 수 있는 중요한 지상객체로 수목을 뽑을 수 있다. 이러한 수목의 관리를 위하여 라이다 자료를 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서 라이다 자료처리 소프트웨어가 미비하여 국외 소프트웨어에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 자료에서 수목을 자동으로 추출할 수 있는 자동화 공정을 제안하였다. 제안한 공정에는 라이다 자료의 분류, 건물영역, 수목 등을 자동으로 추출할 수 있는 기능이 개발되었다. 제안한 공정은 용인지역의 연구대상지에 적용하여 실험을 수행하였으며 약 88%의 수목이 자동화 공정을 통해서 추출되었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.471-477
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• 2003

This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.