본 연구에서는 PC환경에서 축척 1:5,000의 지형도를 원 데이터로 하여 등고선 레이어를 만들고, 이를 이용하여 TIN과 GRID 데이터 구조 기반의 수치지형모델을 생성하여 지령분석에 관한 연구를 수행하였다. 지성선(breakline) 을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우에 대해 각각의 데이터 구조 기반별 수치지형모델을 생성하고 실행 시간, 저장 파일의 크기, 평균 표고, 표준 편차 등을 분석하였으며, 격자 데이터 구조 기반의 경우 $5\times{5m},\;l0\times{10m},\;15\times{15m},\;l0\times{30m},\;45\times{45m},\;60\times{60m}$의 셀 크기를 고려한 사면경사도와 경사방위도를 생성하여 비교ㆍ분석하였다 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. TIN과 GRID기반의 DTM을 생성시에는 지정의 기복이 심할수록 지정특징인 지성선을 고려하는 것이 실제지형을 보다 정교하게 표현하는 방법임을 알 수 있었다. 격자 크기를 증가시켜도 평균표고는 큰 변화를 나타내지 않았다. 그러나 격자 크기가 커질수록 실행시간은 상당히 단축되었고 저장공간 또한 매우 작아짐을 알 수 있었다. 따라서 DTM을 응용분야에 보다 효율적으로 적용하기 위해서는 최적의 격자크기를 결정하는 것이 선결 과제임을 알 수 있었다. 사면경사각과 경사방위각 계산을 수행한 결과 대조적인 작은 변화를 나타냈다. 사면경사각은 격자 크기가 커질수록 작아지는 경향을 나타낸 반면 경사방위각은 격자 크기가 커질수록 커지는 경향을 나타냈다.
본 연구에서는 PC환경에서 축척 1:5,000의 지형도를 원 데이터로 하여 등고선 레이어를 만들고, 이를 이용하여 TIN과 GRID 데이터 구조 기반의 수치지형모델을 생성하여 지령분석에 관한 연구를 수행하였다. 지성선(breakline) 을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우에 대해 각각의 데이터 구조 기반별 수치지형모델을 생성하고 실행 시간, 저장 파일의 크기, 평균 표고, 표준 편차 등을 분석하였으며, 격자 데이터 구조 기반의 경우 $5\times{5m},\;l0\times{10m},\;15\times{15m},\;l0\times{30m},\;45\times{45m},\;60\times{60m}$의 셀 크기를 고려한 사면경사도와 경사방위도를 생성하여 비교ㆍ분석하였다 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. TIN과 GRID기반의 DTM을 생성시에는 지정의 기복이 심할수록 지정특징인 지성선을 고려하는 것이 실제지형을 보다 정교하게 표현하는 방법임을 알 수 있었다. 격자 크기를 증가시켜도 평균표고는 큰 변화를 나타내지 않았다. 그러나 격자 크기가 커질수록 실행시간은 상당히 단축되었고 저장공간 또한 매우 작아짐을 알 수 있었다. 따라서 DTM을 응용분야에 보다 효율적으로 적용하기 위해서는 최적의 격자크기를 결정하는 것이 선결 과제임을 알 수 있었다. 사면경사각과 경사방위각 계산을 수행한 결과 대조적인 작은 변화를 나타냈다. 사면경사각은 격자 크기가 커질수록 작아지는 경향을 나타낸 반면 경사방위각은 격자 크기가 커질수록 커지는 경향을 나타냈다.
This paper performed terrain analysis using DTM(digital terrain model) with TIN/ GRID structure on PC environment. Contour layer from 1:5,000 scale map was used to produce DTM. DTHs were produced with and without considering breakline for each data structure. Processing time, file size, mean elevati...
This paper performed terrain analysis using DTM(digital terrain model) with TIN/ GRID structure on PC environment. Contour layer from 1:5,000 scale map was used to produce DTM. DTHs were produced with and without considering breakline for each data structure. Processing time, file size, mean elevation and standard variation were analyzed for each DTM. slope map, aspect map were analyzed for grid structure with consideration of TEX>$5\times{5m},\;l0\times{10m},\;15\times{15m},\;l0\times{30m},\;45\times{45m},\;60\times{60m}$ cell size respectively. The results suggest following; The incorporation of breakline does improve mapping accuracy for highly disturbed landscape, Mean elevation doesn't increase as the grid size increases, while processing time, storage room is significantly lessened. Thus, the optimal grid size must be determined in advance for efficient application. slope decreases, while aspect increases as grid size is increasing.
This paper performed terrain analysis using DTM(digital terrain model) with TIN/ GRID structure on PC environment. Contour layer from 1:5,000 scale map was used to produce DTM. DTHs were produced with and without considering breakline for each data structure. Processing time, file size, mean elevation and standard variation were analyzed for each DTM. slope map, aspect map were analyzed for grid structure with consideration of TEX>$5\times{5m},\;l0\times{10m},\;15\times{15m},\;l0\times{30m},\;45\times{45m},\;60\times{60m}$ cell size respectively. The results suggest following; The incorporation of breakline does improve mapping accuracy for highly disturbed landscape, Mean elevation doesn't increase as the grid size increases, while processing time, storage room is significantly lessened. Thus, the optimal grid size must be determined in advance for efficient application. slope decreases, while aspect increases as grid size is increasing.
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