현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로지도 제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 모바일 매핑시스템(MMS : Mobil Mapping System)을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 나타나고 있다.
본 연구에서는 항공 레이저 측량 자료에 대한 지면/비지면 ...
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로지도 제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 모바일 매핑시스템(MMS : Mobil Mapping System)을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 나타나고 있다.
본 연구에서는 항공 레이저 측량 자료에 대한 지면/비지면 필터링을 목적으로 개발된 RTF(Recursive Terrain Fragmentation)필터 알고리즘을 수정하여 모바일 매핑시스템을 이용하여 획득된 데이터에 적용함으로써 도로 상의 존재하는 자동차 등의 차폐물을 제거하여 3차원 도로지도 구축의 정확도 및 정밀도를 높이는데 그 주된 목적이 있다.
이에, 본 연구에서는 기본적인 RTF필터 알고리즘을 구현하였으며, 이를 모바일 매핑 시스템을 통해 획득된 데이터에 적합하도록 수정 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 RTF필터 알고리즘을 이용하여 분류된 결과를 기준 데이터(Reference Data)와 정량적으로 비교한 결과, 지면의 경우 99.71%, 비지면의 경우 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 상용 소프트웨어인 TerraScan(TerraSolid사, 핀란드) 소프트웨어를 이용하여 도출된 결과와의 비교 시에도 약 6% 정도 높은 정확도를 나타내고 있다. 또한, 육안 판독에 기반한 정성적인 평가에서도 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등 대부분의 차폐물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되고 있음을 확인 할 수 있다.
이와 같은 높은 정확도는 육안판독을 통한 수동 작업이 매우 어렵다는 레이저측량 데이터의 특성을 감안했을 때, 모바일 매핑 시스템 데이터를 이용한 3차원 도로 DEM 구축에 본 연구 결과물의 적용 시 정확도 및 정밀도를 향상시켰으며 실무에의 효과적인 적용과 작업 효율성을 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로지도 제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 모바일 매핑시스템(MMS : Mobil Mapping System)을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 나타나고 있다.
본 연구에서는 항공 레이저 측량 자료에 대한 지면/비지면 필터링을 목적으로 개발된 RTF(Recursive Terrain Fragmentation)필터 알고리즘을 수정하여 모바일 매핑시스템을 이용하여 획득된 데이터에 적용함으로써 도로 상의 존재하는 자동차 등의 차폐물을 제거하여 3차원 도로지도 구축의 정확도 및 정밀도를 높이는데 그 주된 목적이 있다.
이에, 본 연구에서는 기본적인 RTF필터 알고리즘을 구현하였으며, 이를 모바일 매핑 시스템을 통해 획득된 데이터에 적합하도록 수정 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 RTF필터 알고리즘을 이용하여 분류된 결과를 기준 데이터(Reference Data)와 정량적으로 비교한 결과, 지면의 경우 99.71%, 비지면의 경우 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 상용 소프트웨어인 TerraScan(TerraSolid사, 핀란드) 소프트웨어를 이용하여 도출된 결과와의 비교 시에도 약 6% 정도 높은 정확도를 나타내고 있다. 또한, 육안 판독에 기반한 정성적인 평가에서도 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등 대부분의 차폐물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되고 있음을 확인 할 수 있다.
이와 같은 높은 정확도는 육안판독을 통한 수동 작업이 매우 어렵다는 레이저측량 데이터의 특성을 감안했을 때, 모바일 매핑 시스템 데이터를 이용한 3차원 도로 DEM 구축에 본 연구 결과물의 적용 시 정확도 및 정밀도를 향상시켰으며 실무에의 효과적인 적용과 작업 효율성을 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
It is a global trend to give attention to generating precise 3D navigation maps since eco-friendly vehicles have become a critical issue due to environmental protection and depletion of fossil fuels. To date, Mobile Mapping System (MMS) has been a efficient method to acquire the data for generating ...
It is a global trend to give attention to generating precise 3D navigation maps since eco-friendly vehicles have become a critical issue due to environmental protection and depletion of fossil fuels. To date, Mobile Mapping System (MMS) has been a efficient method to acquire the data for generating the 3D navigation maps. RTF (Recursive Terrain Fragmentation) algorithm was developed for ground/non-ground classification for airborne laser scanning data. This research aims for improving the accuracy and precision of 3D road maps from airborne LiDAR data by removing obstacles existing on roads, such as cars, using the modified RTF. First, this research implemented and modified RTF algorithm for the data acquired by MMS. The experimental results of the proposed method (modified RTF) showed that the classification accuracies were 99.71% and 99.95% for ground and non-ground, respectively, compared to reference data. The evaluated accuracies are about 6% higher than the accuracies of TerraScan (TerraSolid, Finland), which is one of most popular commercial solutions for laser scanning data. In addition, human visual inspection confirmed that the obstacles such as cars, roadside trees, and median strips were removed efficiently in the classification results. It is expected that the proposed method can contribute to constructing accurate and precise 3D road DEM data in practical works, since even manual processes based on human visual ability is quite difficult to classify laser scanning data.
It is a global trend to give attention to generating precise 3D navigation maps since eco-friendly vehicles have become a critical issue due to environmental protection and depletion of fossil fuels. To date, Mobile Mapping System (MMS) has been a efficient method to acquire the data for generating the 3D navigation maps. RTF (Recursive Terrain Fragmentation) algorithm was developed for ground/non-ground classification for airborne laser scanning data. This research aims for improving the accuracy and precision of 3D road maps from airborne LiDAR data by removing obstacles existing on roads, such as cars, using the modified RTF. First, this research implemented and modified RTF algorithm for the data acquired by MMS. The experimental results of the proposed method (modified RTF) showed that the classification accuracies were 99.71% and 99.95% for ground and non-ground, respectively, compared to reference data. The evaluated accuracies are about 6% higher than the accuracies of TerraScan (TerraSolid, Finland), which is one of most popular commercial solutions for laser scanning data. In addition, human visual inspection confirmed that the obstacles such as cars, roadside trees, and median strips were removed efficiently in the classification results. It is expected that the proposed method can contribute to constructing accurate and precise 3D road DEM data in practical works, since even manual processes based on human visual ability is quite difficult to classify laser scanning data.
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