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Bilinear 보간법에 의한 임의 하천단면 생성에 관한 연구
최내인(Choi Nei In),조기성(Cho Gi Sung) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.3
하천의 수리/수문 모델링에 활용하는 하천 지형자료는 하천정비기본계획을 위한 횡단측량을 통하여 취득된 하천단면 자료를 활용하고 있으나 취득되는 단면간의 거리가 다소 커 모델링 과정 중 보다 조밀한 간격의 단면형상을 필요로 하는 경우에도 단면자료를 취득할 수 없을 뿐만 아니라 관측점간의 직선거리를 고려하는 보간기법들의 특성에 의하여 현실적인 하천의 형상을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 수체부 하천 지형자료라 할 수 있는 하천정비기본계획상의 하천단면자료를 이용하여 하천의 형상을 효율적으로 추정하고자 하였으며 관측된 하천단면자료들 사이의 임의 단면을 생성하는 알고리즘을 제시함으로써 GIS 자료를 이용한 수리/수문 모델링에서 쉽게 활용이 가능하도록 하였다. The cross-section data are generally used for hydraulic and hydrologic modeling. However, when the detailed data of river channel are required, it is not available to use because of too wide distance of the offset between cross-sections. Also, the actual form of river channel cannot be reflected with the general interpolation methods which is considering straight line between acquired points. The aim of this paper is to present an algorithm which is to interpolate point using bilinear method and to estimate random cross-section between two surveyed cross-section data. And it is supposed that the proposed algorithm can be able to offer available data for hydraulic and hydrologic modeling.
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최연웅(Choi Yun Woong),최내인(Choi Nei In),이준환(Lee Joon Whoan),조기성(Cho Gi Sung) 대한공간정보학회 2006 대한공간정보학회지 Vol.14 No.4
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR 원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다. This study assessed the accuracies of the ground information extracting methods from the LiDAR data. Especially, it compared two kinds of method, one of them is using directly the raw LiDAR data which is point type vector data and the other is using changed data to DSM type as the normal grid type. The methods using Local Maxima and Entropy methods are applied as a former case, and for the other case, this study applies the method using edge detection with filtering and the generated reference surface by the mean filtering. Then, the accuracy assessment are performed with these results, DEM constructed manually and the error permitted limit in scale of digital map. As a results, each DEM mean errors of methods using edge detection with filtering, reference surface, Local Maxima and Entropy are 0.27m, 2.43m, 0.13m and 0.10m respectively. Hence, the method using entropy presented the highest accuracy. And an accuracy from a method directly using the raw LiDAR data has higher accuracy than the method using changed data to DSM type relatively.
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