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LIDAR 데이터로부터 지표점 추출을 위한 피쳐 기반 방법
이임평 ( Im Pyeong Lee ) 大韓遠隔探査學會 2006 大韓遠隔探査學會誌 Vol.22 No.4
지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다. 기존의 지표점 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 개별점(point)에 대하여 해당 점이 지표를 구성하는 점인지를 시험하는 방법이다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 점의 수가 많은 데이터를 처리할 경우 계산량이 심각하게 늘어나 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹화하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법에서는 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 구성된 표면집단들로부터 지표에 해당하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 이 방법을 항공 LIDAR 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다. Extracting ground points is the kernel of DTM generation being considered as one of the most popular LIDAR applications. The previous extraction approaches can be mostly characterized as a point based approach, which sequentially examines every individual point to determine whether it is measured from ground surfaces. The number of examinations to be performed is then equivalent to the number of points. Particularly in a large set, the heavy computational requirement associated with the examinations is obviously an obstacle to employing more sophisticated criteria for the examination. To reduce the number of entities to be examined and produce more robust results, we developed an approach based on features rather than points, where a feature indicates an entity constructed by grouping some points. In the proposed approach, we first generate a set of features by organizing points into surface patches and grouping the patches into surface clusters. Among these features, we then attempt to identify the ground features with the criteria based on the attributes of the features. The points grouped into these identified features are labeled ground points, being used for DTM generation afterward. The proposed approach was applied to many real airborne LIDAR data sets. The analysis on the results strongly supports the prominent performance of the proposed approach in terms of not only the computational requirement but also the quality of the DTM.
우리별 1호 지구 관측 영상의 방사학적 및 기하학적 보정
이임평 ( Im Pyeong Lee ),김태정 ( Tae Jung Kim ) 大韓遠隔探査學會 1996 大韓遠隔探査學會誌 Vol.12 No.1
CCD 지구 영상 실험 장치(CCD Earth Image Experiment, CEIE)는 우리별 1호의 주 탑재체중의 하나이다. 우리별 1호가 발사된 후에 CEIE는 이제까지 약 500여장의 세계 곳곳의 지표면 영상을 촬영하였다. 내재한 방사학적 (radiometric) 오차 및 기하학적 (geometric) 찌그러짐으로 인해, 관측된 영상은 지표면의 모습과 아주 다르다. 관측된 영상을 다양한 목적의 응용을 위해 처리하고 분석하기 전에 이러한 오차를 제거하기 위한 전처리 과정을 반드시 수행하여야 한다. 이 논문은 우리별 1호가 관측한 영상에 방사학적 및 기하학적 보정을 수행하는 전처리 과정을 설명한다. The CCD Earth Image Experiment(CEIE) is one of the main payload of the KITSAT-l. Since it was launched on Oct. 10, 1992, the CEIE has taken more than 500 images on the Earth surface world-wide so far. An image from the space is very different from a feature on the real Earth surface due to various radiometric and geometric distortions. Preprocessing to remove those distortions has to take place before the image data are processed and analyzed further for various applications. This paper describes the procedure to perform preprocessing including radiometric and geometric correction.
이임평,Lee,Im Pyeong 한국방재학회 2013 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2013 No.1
재난재해 등 긴급 상황이 발생했을 때 신속한 대응체계를 마련하기 위해 비접근 및 난접근 지대, 목표물 감시대상지역에 대한 공간정보를 신속하게 취득할 수 있는 실시간 공중모니터링 체계의 구축이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급한 재난상황이나 이와 유사한 상황에서 신속하고 유연하게 운용될 수 있는 무인헬기 기반의 실시간 공중모니터링시스템을 설계 개발하였다. 이를 위해 실시간 공중모니터링시스템의 임무와 활용 시나리오를 수립하고 탑재센서 설계와 무인기 플랫폼의 요구사항을 설계하였다. UAV기반의 매핑 시스템 설계 최적화를 위해 시뮬레이션을 통한 사전검증단계를 거쳤으며, 시뮬레이션 자료를 활용한 영상 Geoferencing과 항공삼각측량(Aerial Triangulation) 등의 자료처리 기술개발, 실제 테스트베드에서의 현장 운용을 통해 개발된 시스템의 적용성을 검증하였다.
비행장애물 회피를 위한 라이다 기반 송전선 고속탐지 및 적용가능성 분석
이미진,이임평,Lee, Mijin,Lee, Impyeong 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.1
송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다. Power lines are one of the main obstacles causing an aircraft crash and thus their realtime detection is significantly important during flight. To avoid such flight obstacles, the use of LIDAR has been recently increasing thanks to its advantages that it is less sensitive to weather conditions and can operate in day and night. In this study, we suggest a fast method to detect power lines from LIDAR data for flight obstacle avoidance. The proposed method first extracts non-ground points by eliminating the points reflected from ground surfaces using a filtering process. Second, we calculate the eigenvalues for the covariance matrix from the coordinates of the generated non-ground points and obtain the ratio of eigenvalues. Based on the ratio of eigenvalues, we can classify the points on a linear structure. Finally, among them, we select the points forming horizontally long straight as power-line points. To verify the algorithm, we used both real and simulated data as the input data. From the experimental results, it is shown that the average detection rate and time are 80% and 0.2 second, respectively. If we would improve the method based on the experiment results from the various flight scenario, it will be effectively utilized for a flight obstacle avoidance system.