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항공라이다의 결측률 산출을 위한 영역확장 기법
Region Growing Method for Calculating Unmeasured Rate of Aerial LiDAR Data

한성만    (안산공과대학 건설계열   ); 김지용    (중앙항업(주) 연구소  );
  • 초록

    2000년 초반 도입된 항공라이다는 높은 정밀도를 가지고 있으며, 기존의 항공측량과 다른 형태의 포인트 데이터로 자료를 획득하기 때문에 이를 검증하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 2009년에 제정된 항공레이 저측량 작업규정에 의하면 크게 결측률과 점밀도, 정밀도 이 3가지 항목으로 검증을 실시하고 있는데, 이 중 결측률은 수계지역과 같은 미반사 지역을 제외한 일정한 격자대의 포인트 유무에 대한 비율을 수치화하는 것이다. 결측률 산출에 있어서 미반사 지역은 반드시 제거해야 하는데, 일반 라이다 자료의 경우 수계지역에 대한 난반사로 인해 포인트가 매우 적어서 추가적인 공간정보자료를 통해 수계지역을 구분해야 한다. 따라서 본 연구에서는 0.3m급의 고해상도 CIR 영상에서 영역확장 기법으로 수계지역을 구분하여 결측률을 산출하였으며, 결측률의 정확도를 비교해보기 위해 수치지도를 이용한 방법과 비교 분석하였다. 그 결과 결측률 값이 미반사 지역을 제외하기 전보다 매우 낮아진 것을 확인 할 수 있었으며, 영상확장 기법과 수치지도를 이용한 값은 유사하다는 것을 알 수 있었다.


    The airborne LiDAR which was introduced in the early 2000's provides the point data. The new methods for the verification of LiDAR materials with high accuracy which is different from the existing airborne survey are needed. In accordance with the rules of airborne laser survey which were enacted in 2009, the verifications by three methods of Unmeasured Rate and point accuracy, point density have been executed, and Unmeasured Rate is to evaluate the rate for the presence of points within uniform grids except non-reflective areas such as watershed areas. For the calculation of Unmeasured Rate, non-reflective areas should be removed by all means, and in case of normal LiDAR materials, as there are scant points for watershed areas, watershed areas should be divided by additional spatial information. So, in this study, the watershed areas were extracted using domain extension technique from the high resolution CIR images of 0.3m grade. In addition, in order to compare the accuracy of Unmeasured Rate calculated, the comparative analysis of the Unmeasured Rate calculated by digital maps has been done. In conclusion, we found that 1I1e accuracy of Unmeasured Rate extracted by domain extension technique is similar to the value extracted by digitizing technique.


  • 주제어

    항공라이다측량 .   결측률 .   미반사 지역 .   영역확장 .   CIR 영상.  

  • 참고문헌 (9)

    1. 일본측량조사기술협회 (2009), 항공 레이저 측량의 기초와 응용, 대한측량협회, pp. 110-159. 
    2. Jensen John, R. (1996), Introductory Digital Image Processing Third Edition, Prentice Hall, pp. 236-239. 
    3. 국토지리정보원(2009), 항공레이저측량 작업규정집, 국토지리정보원내규, 제168호. 
    4. Gonzales, R. C. and Woods, R. E. (1992), Digital Image Processing, Addisson Wesley. 
    5. 김동기, 이성규, 이문욱, 강이석 (2004), 물체인식을 위한 영상분할 기법과 퍼지 알고리즘을 이용한 유사도측정. 대한기계학회지, 대한기계학회, Vol. 28, No. 2, pp. 125-132.     
    6. Fu, K. S. and Mui, J. K. (1981), A survey on image segmentation, Pattern Recognition, 13(1): 3-16. 
    7. Puissant, A., Hirsch, J. and Weber, C. (2005), The utility of texture analysis to improve per-pixel classification for high to very spatial resolution imagery, International Journal of Remote Sensing, 26 (4, February) : 733-745. 
    8. 한유경, 김혜진, 최재환, 김용일 (2009), 고해상도 영상의 분류결과 개선을 위한 최적의 Spape-Size Index 추출에 관한 연구, 대한원격탐사학회지, 대한원격탐사학회, Vol.25, No.2, pp.145-154.     
    9. 이준혁, 김경종, 이영진 (2009), ADS40영상 항공삼각측량의 기준점에 관한 연구, 2009년도 춘계학술대회논문집, 한국GIS학회, pp. 295-296. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Byun, Young-Gi ; Kim, Yong-Il 2010. "High Resolution Satellite Image Segmentation Algorithm Development Using Seed-based region growing" 한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 28(4): 421~430     

 저자의 다른 논문

  • 한성만 (3)

    1. 2002 "해도를 이용한 해안 지형의 변화량 산정" 한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 20 (2): 207~214    
    2. 2004 "사용자 중심적 GIS 인터페이스를 이용한 시계열적 원격탐사 영상의 변화탐지 기법의 개발" 한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 22 (2): 151~159    

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