RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    항공 라이다데이터를 이용한 산림영역 탐지 = Detection of Forest Areas using Airborne LIDAR Data

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A104003158

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    LIDAR data are useful for forest applications such as bare-earth DEM generation for forest areas, and estimation of tree height and forest biomass. As a core preprocessing procedure for most forest applications, this study attempts to develop an efficient method to detect forest areas from LIDAR data. First, we suggest three perceptual cues based on multiple return characteristics, height deviation and spatial distribution, being expected as reliable perceptual cues for forest area detection from LIDAR data. We then classify the potential forest areas based on the individual cue and refine them with a bi-morphological process to eliminate falsely detected areas and smoothing the boundaries. The final refined forest areas have been compared with the reference data manually generated with an aerial image. All the methods based on three types of cues show the accuracy of more than 90%. Particularly, the method based on multiple returns is slightly better than other two cues in terms of the simplicity and accuracy. Also, it is shown that the combination of the individual results from each cue can enhance the classification accuracy.
    번역하기

    LIDAR data are useful for forest applications such as bare-earth DEM generation for forest areas, and estimation of tree height and forest biomass. As a core preprocessing procedure for most forest applications, this study attempts to develop an effic...

    LIDAR data are useful for forest applications such as bare-earth DEM generation for forest areas, and estimation of tree height and forest biomass. As a core preprocessing procedure for most forest applications, this study attempts to develop an efficient method to detect forest areas from LIDAR data. First, we suggest three perceptual cues based on multiple return characteristics, height deviation and spatial distribution, being expected as reliable perceptual cues for forest area detection from LIDAR data. We then classify the potential forest areas based on the individual cue and refine them with a bi-morphological process to eliminate falsely detected areas and smoothing the boundaries. The final refined forest areas have been compared with the reference data manually generated with an aerial image. All the methods based on three types of cues show the accuracy of more than 90%. Particularly, the method based on multiple returns is slightly better than other two cues in terms of the simplicity and accuracy. Also, it is shown that the combination of the individual results from each cue can enhance the classification accuracy.

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 장안진, "항공사진과 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구" 한국지리정보학회 11 (11): 166-173, 2008

    2 윤정숙, "산림지역에서의 항공 Lidar 자료의 특성 및 지면점 분리" 대한원격탐사학회 22 (22): 533-542, 2006

    3 송철철, "산림조사에서의 항공라이다 취득인자에 따른 영향분석을 위한 시뮬레이션 모델 개발" 310-317, 2008

    4 곽두안, "개체목 및 임분조사를 위한 LiDAR 응용에 관한 연구" 한국임학회 94 (94): 431-440, 2005

    5 "http://www.itc.nl/isprswgIII-3/filtertest/index.html"

    6 A. Persson, "Visualization and Analysis of Full-Waveform Airborne Laser Scanner Data" 103-108, 2005

    7 D. L. Kao, "Visualizaing Distributions from Multi-Return Lidar Data to Understand Forest Structure" 42 (42): 35-47, 2005

    8 C. Pascual, "Object-based semi-automatic approach for forest structure characterization using lidar data in heterogeneous Pinus sylvestris stands" 255 (255): 3677-3685, 2008

    9 K. Zhao, "Lidar remote sensing of forest biomass: A scale-invariant estimation approach using airborne lasers" 113 (113): 182-196, 2009

    10 장안진, "LiDAR데이터와 컬러항공사진을 이용한 수목의 개체 추출 및 높이추정" 67-74, 2005

    1 장안진, "항공사진과 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구" 한국지리정보학회 11 (11): 166-173, 2008

    2 윤정숙, "산림지역에서의 항공 Lidar 자료의 특성 및 지면점 분리" 대한원격탐사학회 22 (22): 533-542, 2006

    3 송철철, "산림조사에서의 항공라이다 취득인자에 따른 영향분석을 위한 시뮬레이션 모델 개발" 310-317, 2008

    4 곽두안, "개체목 및 임분조사를 위한 LiDAR 응용에 관한 연구" 한국임학회 94 (94): 431-440, 2005

    5 "http://www.itc.nl/isprswgIII-3/filtertest/index.html"

    6 A. Persson, "Visualization and Analysis of Full-Waveform Airborne Laser Scanner Data" 103-108, 2005

    7 D. L. Kao, "Visualizaing Distributions from Multi-Return Lidar Data to Understand Forest Structure" 42 (42): 35-47, 2005

    8 C. Pascual, "Object-based semi-automatic approach for forest structure characterization using lidar data in heterogeneous Pinus sylvestris stands" 255 (255): 3677-3685, 2008

    9 K. Zhao, "Lidar remote sensing of forest biomass: A scale-invariant estimation approach using airborne lasers" 113 (113): 182-196, 2009

    10 장안진, "LiDAR데이터와 컬러항공사진을 이용한 수목의 개체 추출 및 높이추정" 67-74, 2005

    11 F. F. Tang, "Derivation of digital terrain model in forested area with airborne lidar data" 37 : 343-348, 2008

    12 E. P. Baltsavias, "Airborne laser scanning: basic relations and formulas" 54 (54): 199-214, 1999

    13 J. O. Sexton, "A comparison of lidar, radar and field measurements of canopy height in pine and hardwood forests of southeastern North America" 257 (257): 1136-1147, 2009

    14 K. Zhang, "A Progressive Morphological Filter for Removing Nonground Measurements From Airborne LIDAR Data" 41 (41): 872-882, 2003

    15 H. Taguchi, "A New Method for Individual Tree Detection Using Airborne LiDAR Pulse Data"

    16 Y. Wang, "A Lidar Point Cloud Based Procedure for Vertical Canopy Structure Analysis And 3D Single Tree Modelling in Forest" 8 (8): 3938-3951, 2008

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    인용정보 인용지수 설명보기

    학술지 이력

    학술지 이력
    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2025 평가 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가)
    2022-01-01 등재 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) KCI등재
    2019-01-29 학회명변경 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 KCI등재
    2019-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2016-08-05 학술지명변경 한글명 : 한국공간정보학회지 -> Spatial Information Research KCI등재
    2016-01-14 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> Spatial Information Research KCI등재
    2016-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2012-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-07-07 학술지명변경 한글명 : 한국공간정보학회 논문지 -> 한국공간정보학회지 KCI등재
    2010-05-07 학회명변경 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회
    영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS)
    KCI등재
    2010-05-07 학술지명변경 한글명 : 한국GIS학회지 -> 한국공간정보학회 논문지
    외국어명 : The Journal of Geographic Information System Association of Korea -> 미등록
    KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2008-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
    2006-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2005-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2004-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2003-01-01 등재 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
    2002-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
    2000-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
    더보기

    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1 1 0.84
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.68 0.61 0.992 0.36
    더보기

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼