[논문]형태와 색상의 복합형 필터를 이용한 제방 LiDAR 측량 데이터의 식생 영상 제거 기법 연구

박희성; 이두한

doi:10.3741/jkwra.2023.56.2.139

형태와 색상의 복합형 필터를 이용한 제방 LiDAR 측량 데이터의 식생 영상 제거 기법 연구
Vegetation filtering techniques for LiDAR data of levees using combined filters with morphology and color 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.56 no.2, 2023년, pp.139 - 150

박희성 (한국건설기술연구원 수자원하천연구본부) , 이두한 (한국건설기술연구원 수자원하천연구본부)

초록
AI-Helper

지상 LiDAR 측량은 구조물이나 지형의 시간별 변형을 쉽게 파악할 수 있어 토목시설물의 유지관리에 활용성이 높다. 그러나 제방과 같은 하천시설물은 식생의 영향으로 식생 하부의 지형이나 구조물의 변형을 파악하기 어렵다. 식생 제거 필터는 색상필터와 형태필터로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 식생필터의 정확도 향상을 위해 색상과 지형을 결합한 복합필터를 개발하였다. 8개의 색상필터, 6개의 지형필터, 4개의 복합필터를 제방 비탈면의 식생제거에 적용하여 정확도와 계산시간을 비교하였다. 색상필터는 계산시간은 짧으나 식생 영역에서 정확도가 낮게 나타났다. 형태필터는 식생 영역에서는 정확도가 높으나 거석 등 국부적 지형 변화가 심한 곳에는 정확도 낮게 나타났다. 복합필터도 대체로 지형필터와 유사한 경향을 나타내나 ExGGM의 경우 식생 영역과 거석 영역 모두에서 정확도가 우수하였다. 정확도와 계산시간을 고려하며 일반적인 경우에는 복합필터인 ExGGM이 적합하며, 국부적인 지형 변화가 심하지 않은 경우에는 형태필터인 GrMIn 또는 복합필터인 ExGISL이 적합한 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

Terretial LiDAR surveying is highly useful for maintenance of civil facilities as it can easily detect the temporal deformation of structures or topography. However, for river facilities such as levess, it is difficult to detect the deformation of the topography or structure under vegetations due to the influence of vegetation. Vegetation filters can be divided into color filters and morphological filters. In this study, combined filters with color and morphology are developed to improve the accuracy of vegetation filters. 8 color filters, 6 morphological filters, and 4 combined filters are applied to the vegetation removal on the embankment slope, and their accuracy and calculation time are compared. Color filters show a short calculation time, but the accuracy was low in the vegetation area. Morphological filters show high accuracy in the vegetation area, but low accuracy in places with severe local topographical changes such as heavy rocks. Combined filters also show a tendency similar to morphological filters, but in the case of ExGGM, the accuracy is excellent in both the vegetation and rock area. Considering the accuracy and calculation time, the combined filter ExGGM is suitable for general cases, and the shape filter GrMIn or the complex filter ExGISL is suitable for cases where the local topographical change is not severe.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Map and photo of the study area (Levee area of the Imjin River)
그림 Fig. 2. 3D laser scanner (left: RTC360, right: BLK360)
표 Table 1. Specifications of LiDARs
그림 Fig. 3. Point cloud sets of the test area (left: March 2020, right: May 2020)
그림 Fig. 4. DTM of the test area (left: March 2020, right: May 2020)
그림 Fig. 5. Procedure of vegetation removal filter application
그림 Fig. 6. Ground filtered point cloud sets
그림 Fig. 7. Cross sectional profiles of ground filtered point cloud sets
그림 Fig. 7. Cross sectional profiles of ground filtered point cloud sets (Continue)
그림 Fig. 8. Difference between March 2020 DTM and vegetation filtered DTMs (unit: m)
표 Table 2. Error evaluation and computation time of filters

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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