이웃 통계 기반 항공수심라이다 웨이브폼 유효신호 구간 재정의 및 통계적 과대오차 제거 방법론 개발 = Development of a neighbor statistics based methodology for valid signal range refinement and statistical outlier removal in airborne bathymetric LiDAR waveforms

국문 초록 (Abstract)

조간대는 대조차에 따른 반복적 노출과 탁수 환경이 결합되어 수면 다중 반사와 수중 산란이 빈번하며, 이로 인해 항공수심라이다 웨이브폼에서 수면·수중·해저 반사가 중첩되고 신호 감쇠가 심해진다. 이러한 조건에서는 점진적 가우시안 분해(Progressive Gaussian Decomposition, PGD) 과정에서 비신호 구간 노이즈가 피크로 오인되어 과대오차가 발생하기 쉽고, 유효신호 구간 설정에 따라 해저점의 연속성과 점군 품질이 크게 좌우된다. 본 논문은 웨이브폼 내부 정보 만으로 유효신호 구간을 고정하는 방식의 한계를 보완하기 위해, 인접 웨이브폼이 공유하는 공간적 연속성을 통계적으로 활용하여 유효신호 구간을 단계적으로 재정의하고 과적합으로 발생한 과대오차를 억제하는 방법을 제안하였다. 제안 방법은 배경 및 랜덤 노이즈 제거와 평활화를 수행한 뒤, 초기 유효신호 구간을 설정하여 PGD 분해 범위를 제한한다. 이후 수면과 해저의 핵심 성분을 기준으로 개별 웨이브폼의 유효구간을 한 번 더 재정의해 긴 꼬리 구간에서의 불필요 성분 생성을 줄이고, 이웃 웨이브폼들의 유효구간 통계값을 이용해 이상 유효구간을 판정한다. 이상으로 판단된 경우에만 이웃 통계에 기반해 유효구간을 재조정하고, 최종 확정된 유효구간에서 PGD를 재수행하여 점군을 생성한다. 정량 평가 결과, 유효구간 보정 후 세 데이터셋 모두에서 노이즈점이 일관되게 감소하였다. 세 데이터셋 합산 기준 노이즈점은 약 73% 감소하였다. 반면 해저점은 약 0.3% 감소로 변화 폭이 작아, 노이즈 및 과대오차 억제가 해저점 손실보다 우세하게 나타났다. 기준 지형 대비 수직 거리 통계에서는 평균과 RMSE가 소폭 변동하였으나, 전체 오차 규모 대비 변화 폭이 작아 유효구간 보정이 절대 수직 정확도를 크게 훼손하지 않는 범위에서 작동함을 확인하였다. 종합하면, 제안 기법은 조간대처럼 신호 감쇠와 중첩이 심한 환경에서 이웃 웨이브폼 통계를 이용해 유효신호 구간을 안정적으로 보정함으로써 PGD의 과적합을 억제하고, 수면·해저 성분 분리의 일관성을 높이며, 점군 단계에서 잔류 노이즈와 과대오차를 효과적으로 줄이는 방법으로 활용될 수 있다. 향후에는 다양한 수질·수심 조건과 센서 운용 환경에서의 일반화 성능을 추가로 검증하고, 이상 웨이브폼에 대한 예외 처리와 매개변수 자동화 전략을 결합한 고도화 연구를 기대할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Intertidal zones are characterized by the combined effects of large tidal ranges and turbid water conditions, which frequently induce multiple reflections at the water surface and subsurface scattering. As a result, airborne bathymetric LiDAR (ABL) waveforms often exhibit strong signal attenuation and overlapping returns from the water surface, water column, and seafloor. Under such conditions, Progressive Gaussian Decomposition (PGD) is prone to overfitting, in which noise in non-signal segments is mistakenly detected as peaks, leading to outlier generation. Because the continuity of seafloor points and the overall point-cloud quality are highly sensitive to how the valid signal range is defined, robust valid-range determination is essential for reliable DEM construction in intertidal environments. This thesis proposes a stepwise valid signal range refinement method that statistically exploits the spatial continuity shared by neighboring waveforms to suppress overfitting induced outliers. After background and random noise removal and waveform smoothing, an initial valid signal range is determined to constrain the PGD fitting interval. The valid range is then redefined once more for each individual waveform using key surface and seafloor components, which reduces unnecessary component generation in long trailing segments. Next, abnormal valid ranges are identified using neighborhood based statistics derived from adjacent waveforms. Only when a waveform is judged abnormal, its valid range is readjusted based on the neighborhood statistics, and PGD is re-applied within the finalized valid range to generate the point cloud. Quantitative evaluation showed that, after valid range refinement, noise points consistently decreased across all three datasets. When the three datasets were aggregated, the number of noise points was reduced by approximately 73%. In contrast, seafloor points decreased by only about 0.3%, indicating that noise and outlier suppression was achieved with minimal loss of seafloor returns. Statistics of vertical distances relative to a reference surface exhibited only slight changes in the mean and RMSE, and the magnitude of these changes was small compared to the overall error level, confirming that the proposed refinement operates without substantially degrading absolute vertical accuracy. Overall, the proposed method enables stable valid signal range refinement using neighboring waveform statistics in intertidal environments where attenuation and signal overlap are severe. By suppressing PGD overfitting, improving the consistency of surface·seafloor component separation, and effectively reducing residual noise and outliers at the point cloud stage, the method can serve as a practical approach for enhancing ABL based intertidal DEM generation. Future work may further validate generalization performance under diverse water quality, water depth, and sensor operational conditions, and advance the framework by integrating exception handling for anomalous waveforms with automated parameter selection strategies.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 선행 연구 5
• 1.3 연구 목적 14
• 제 2 장 연구 대상 지역 및 데이터 15
• 2.1 연구 대상 지역 15
• 2.2 항공수심라이다 데이터 17
• 제 3 장 연구 방법론 20
• 3.1 데이터 전처리 21
• 3.2 점진적 가우시안 분해 24
• 3.3 이웃 웨이브폼 통계 기반 유효신호 구간 보정 28
• 3.3.1 개별 웨이브폼 기반 1차 유효구간 재정의 29
• 3.3.2 이웃 웨이브폼 통계 기반 이상 유효구간 판정 31
• 3.3.3 이웃 웨이브폼 통계 기반 2차 유효구간 재정의 및 재분해 37
• 3.4 점군 생성, 분류 및 결과 비교 39
• 제 4 장 실험 결과 40
• 4.1 유효구간 탐색을 위한 매개변수 최적화 40
• 4.2 유효구간 보정 전·후 결과에 대한 정량적 평가 44
• 4.2.1 점군 구성 변화 45
• 4.2.2 기준 지형 대비 수직 거리 통계 변화 46
• 4.3 유효구간 보정 전·후 결과에 대한 시각적 평가 47
• 제 5 장 결 론 56