LIDAR 데이터와 디지털 항공영상을 이용한 건물의 자동추출에 관한 연구

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윤지 전
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1 A Study on Automatic Extraction of Buildings Using LIDAR with Aerial CCD Image 2005 年 2 月仁荷大學校大學院地理情報工學科 ( 地理情報專攻 ) 鄭宰旭

2 工學碩士學位請求論文 A Study on Automatic Extraction of Buildings Using LIDAR with Aerial CCD Image 2005 年 2 月指導敎授 : 趙禹錫이論文을碩士學位請求論文으로提出함. 仁荷大學校大學院地理情報工學科 ( 地理情報專攻 ) 鄭宰旭

3 이論文을鄭宰旭의工學碩士學位論文으로認定함 2005 年 2 月主審 : ( 인 ) 副審 : ( 인 ) 委員 : ( 인 )

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12 TIN-based region growing을이용하여 3D - 2 -

13 planar patch를생성하고항공영상에서캐니필터를이용하여 edge 추출후 hough Transformation을이용하여 3차원 straight line을추출한뒤최종적으로 SMS method를이용하여 line merge를수행하였다

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15 레이저 (LASER) 란유도방출복사에의한빛의증폭의약자로레이저의원리는낮은준위의원자, 분자들이높은준위로여기된순간에임의의파장을갖는빛이원자에충돌하면원자가자신을자극한파동과같은위상을갖는복사선을방출하도록유도되는성질을이용한것으로이과정을충분히반복하여발생되는완전한간섭성빛을레이저라고한다. 레이저의특성은단색성이뛰어나며위상이고르고간섭현상이일어나기쉬우며, 퍼지지않고직진하며집광성이좋고, 에너지밀도가크다는것이다. 1917년에아인슈타인이유도복사의존재를인식했으나 1950년대까지실용화되지못하고 1953년미국의물리학자인 C. H. Townes와 A. L. Schawlow는레이저와거의동일한원리로작동하는 MASER를개발하였다. 그후 1960년미국의물리학자인 T. H. Maiman가최초의레이저를성공적으로작동시켰고그후로많은종류의레이저가만들어졌다. 라이다는 Light Detection and Ranging의약자로레이저펄스를지표면에주사하고, 반사된레이저펄스의도달시간을측정함으로써반사지점의공간위치좌표를계산하여지표면에대한지형정보를추출하는측량기법으로일반적으로레이저스캐너, GPS, IMU로구성되어있다. 라이다는완전자동처리가가능하고처리속도가빠르며자체적으로레이저를발사하는능동센서이므로날씨와그림자등에대한영향을크게받지않으며높이정확도가우수한시스템으로항공사진과같은수동센서의단점을보완할수있을것으로기대되고있다. Ranging Unit Scanner Control, Monitoring and Recording Units LASER FOOTP RINT DGPS IM U flight directi on swath width scan direction - 5 -

16 (1) Ranging t L c t L =2 R c R = 1 2 ct L t L t L = φ 2π 1 f R = 1 4π φ f c c φ f - 6 -

17 A T A T t t A R A R t L (a) t t L (b) t (2) Scanning A Linst h θ inst (3) (4) dx across (5) dx along - 7 -

18 (6) Osillating mirror Palmer scan (nutating mirror) Fiber scanner 사용시스템 Optech ALTM 1020 등 Institute of Navigation Univ. of Stuttgart ScaLARS TopoSys TopoSys I.II 스캐닝패턴지그재그형태타원형평행한직선형태 비행방향비행방향비행방향 시스템형태 - 8 -

19 공간상의임의의점 ( 또는대상점 ) 과그에상응하는영상의대응점및센서의투영중심이동일한직선상에존재한다는조건을공선조건 (collinearity condition) 이라하고, 공선조건에의해수립되는영상좌표와대상점좌표, 투영중심좌표사이의관계식을공선조건식 (collinearity equation) 이라한다 ( 유복모, Anton F. Schenk, 1999). f L y x a o a x y a Z L Z Y A X A Z A X L Y A Y L X 항공사진또는프레임영상에서사용되는공선조건식은다음과같다. (7) (8) 사진위의한점과공간상의대상점사이의관계를위와같은식을이용하여표현할수있으며, 여기서 f 는센서의초점거리, (X L, Y L, Z L ) 는투영중 - 9 -

20 심의위치, (X, Y, Z ) 는촬영대상의지상좌표, (x, y ) 는촬영대상점이사진에투영된사진좌표를나타내고 (x 0, y 0 ) 는주점의위치를나타낸다. 또한, r ij 는센서의자세에대한회전행렬 R 의 i 행, j 열값이며, 회전행렬 R 은다음과같이정의된다. (9) 위회전행렬 R의좌표축회전순서는위와같이 ω, φ, κ의순서로정의되고회전행렬 R의구성은다음과같다. (10) edge란화소의밝기값이구분되는두영역의경계선으로픽셀밝기의불연속점을나타낸다. 일반적으로대부분의 edge 검출기법은편미분연산자의계산을기본으로하며그개념은다음그림 5와같다. 아래그림의 (a) 는어두운배경에밝은줄무늬영상과이영상의수평주사선의밝기값프로파일과이프로파일의 1, 2차미분을나타낸것이다. 밝기값프로파일의 1차미분은그림의 (a) 와같이변이의앞부분에서양의값을갖고뒷부분에서음의값을갖으며밝기값의변화가없는부분에서는 0을나타낸다. 프로파일의 2차미분값은 edge의어두운부분에포함된변이에서양의값을갖고 edge 의밝은부분에포함된변이는음의값을가지며밝기값의변화가없는부분에서는 0을나타낸다. 따라서 1차미분값의크기는영상에서 edge를찾는데이용될수있으며, 2차미분값의부호는 edge 픽셀이 edge의밝은부분에있는지어두운부분에있는지를판단하는데이용될수있다. 영상의어떤점에서의 1차미분값은그점에서의 gradient의크기를계산하여얻을수있으며, 2차미분은이와유사한방법으로라플라시안 (laplacian) 을이용하여얻을수있다 (Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods)

21 Image Profile of a horizontal line First derivative Second derivative (a) (b) y = a x + b (x i, y i ) b = x i a + y i (a, b ) (x j, y j ) b = x j a + y j (a, b ) y = a x + b (a, b )

22 y x i, y ) ( i b b' b = x a + y i i ( x j, y j ) b = x a + y j j x a' a (a max,a min ) (b max,b min ) (x k,, y k ) a min a max (a i, b i ) y = a i x + b j b b max 0 b min a 0 a min max a

23 ρ = c cosθ + r sinθ θ ρ column ρ min θ min 0 ρ max ρ θ max row θ (x k,, y k ) θ θ min θ max ρ (θ i, ρ j ) row = cot column + ρ csc θ

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25 최대건물길이 점데이터 가상격자

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28 가상격자 가상격자내에서최소점

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31 Ground grid Pseudo-grid 2 차비지면점 1 차비지면점 Object grid

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2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 4 4 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2

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40 f L y x a o a x y a Z Z L Y A 공선조건식 X A Z A X L Y A Y L X

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항목 내용 Camera DSS focal length(mm) 55.156 촬영축척 약 1:13500 영상크기 4077 4092 픽셀크기 (microns) 9 Easting(m) 169405.

43 항목 내용 Camera DSS focal length(mm) 촬영축척 약 1:13500 영상크기 픽셀크기 (microns) 9 Easting(m) Northing(m) 외부표정요소 Ellipsoid Height(m) Omega(degrees) Phi(degrees) Kappa(degrees)

44 /m 2 항목 제원 비행고도 800m 비행속도 61.7m/s 주사율 71kHz 주사폭 m 횡중복도 45.89% 스캐닝패턴 지그재그 평균점밀도 2.4 /m

45 항목 제원 비행고도 1000m 비행속도 180km/h 주사율 5000Hz 주사폭 450m 횡중복도 87% 스캐닝패턴 지그재그 평균점밀도 1.22 /m

46 항목 제원 LiDAR 시스템 Optech 1233 대상지역 독일 스캐닝패턴 지그재그 사용된펄스 처음과마지막펄스 평균점간격 1-1.5m

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48 또한그림 37 은인하대학교지역의일부분으로좌측은비지면점, 우측은비면점을보여주고있다. 비지면데이터 지면데이터 전체데이터 비지면데이터 지면데이터

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56 ID Reference Calculate X Y Z X Y Z delta X delta Y delta Z A A A A A A B B B B C C C C C C C C D D D D E E E E E E F F F F RMSE

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60 새로운시작으로맞이하였던대학원의시간이어느덧흘러논문이라는결과로마무리를하게되었습니다. 대학원시간은제게많은지식과경험그리고소중한만남들이라는선물을주었습니다. 특히이기간동안항상옆에서제게힘이되어준소중한만남들은어떤기쁨에도비길수없는것이었습니다. 항상든든한후원자가되어주신조우석교수님, 학문적으로뿐만아니라인생의선배로서저에게항상길을가르쳐주신분이십니다. 교수님께서항상함께해주셔서어떤일도두렵지않았습니다. 교수님진심으로감사드립니다. 또한논문에대한세심한지도해주신이규성교수님, 김태정교수님정말감사드립니다. 대학원에서처음으로접해본지리정보라는학문에대한가르침을주신조동행교수님, 김병국교수님, 김계현교수님, 임삼성교수님, 박수홍교수님모두감사합니다. 휘정누나 2년동안제옆자리신거아시죠? 너무정이들어서누나없음심심해서어쩌나싶네요. 좋은논문쓰시구저꼭주셔야됩니다. 성훈이형항상따뜻함으로맞이해주고차근차근궁금증을풀어주시는형감사드립니다. 형하고커피한잔이그리울것같습니다. 2년동안같이연구실생활은안했지만후배라고이쁘게봐주시고여러도움주신이하준선배님, 기인이형, 유신이형, 한용이형, 영보형, 수영이누나, 동구형, 진형이형, 영진이형, 성우형고맙습니다. 짧은기간이지만연구실에서여러도움주신인환이형, 윤석이형, 주현이형, 승식이형, 윤경이, 현덕이우리동기들때문에고생많으셨습니다. 그리고우리동기들낙현이형, 흥식이, 명종이, 은석이형우리정말말썽많이부리고말도많았지만언제나웃음이가득하고즐거웠던거같습니다. 앞으로도우리같이했던시간들잊지말고더욱더멋진생활부탁드립니다. 문기형, 유석이, 금희앞으로연구실잘부탁합니다. 지금처럼좋은연구실만들어주시길바랍니다. 그리고좋은논문쓰시길바랍니다. 그동안저에게힘이되어준나의친구들, 선후배님들감사합니다. 마지막으로언제나저를사랑해주고믿어주신나의사랑하는부모님, 누나, 매형. 우리조카영준이정말고맙고사랑합니다. 2005년 1월정재욱

LIDAR와 영상 Data Fusion에 의한 건물 자동추출

LIDAR와 영상 Data Fusion에 의한 건물 자동추출 i ii iii iv v vi vii 1 2 3 4 Image Processing Image Pyramid Edge Detection Epipolar Image Image Matching LIDAR + Photo Cross correlation Least Squares Epipolar Line Matching Low Level High Level Space