가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. LiDAR 시스템은 대상물의 3차원 정보를 직접적으로 획득할 수 있는 새로운 시스템이다. LiDAR 자료로부터 수동적으로 3차원 정보를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 자동화에 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 필터링기법을 이용해서 LiDAR 자료로부터 지면과 비지면을 분류하고, 지면점을 이용하여 DTM을 생성하고, 비지면점을 이용해서 건물을 구축하였다. 정확도의 평가결과 DTM은 고층아파트지역에서 약 0.16m, 저층주거지역에서 0.59m의 오류가 나타났으며, 건물의 경우 1/5,000 수치지형도의 정밀도와 부합하는 결과를 나타냈다.
가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. LiDAR 시스템은 대상물의 3차원 정보를 직접적으로 획득할 수 있는 새로운 시스템이다. LiDAR 자료로부터 수동적으로 3차원 정보를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 자동화에 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 필터링기법을 이용해서 LiDAR 자료로부터 지면과 비지면을 분류하고, 지면점을 이용하여 DTM을 생성하고, 비지면점을 이용해서 건물을 구축하였다. 정확도의 평가결과 DTM은 고층아파트지역에서 약 0.16m, 저층주거지역에서 0.59m의 오류가 나타났으며, 건물의 경우 1/5,000 수치지형도의 정밀도와 부합하는 결과를 나타냈다.
Accurate 3D models in urban areas are essential for a variety of applications, such as virtual visualization, CIS, and mobile communications. LiDAR(Light Detection and Ranging) is a relatively new technology for directly obtaining 3D points. Because Manual 3D data reconstruction from LiDAR data is v...
Accurate 3D models in urban areas are essential for a variety of applications, such as virtual visualization, CIS, and mobile communications. LiDAR(Light Detection and Ranging) is a relatively new technology for directly obtaining 3D points. Because Manual 3D data reconstruction from LiDAR data is very costly and time consuming, many researchs is focused on the automatic extraction of the useful data. In this paper, we classified ground and non-ground points data from LiDAR data by using filtering, and we reconstructed the DTM(Digital Terrain Model) using ground points data, buildings using nonground points data. After the reconstruction, we assessed the accuracy of the DTM and buildings. As a result of, DTM from LiDAR data were 0.16m and 0.59m in high raised apartments areas and low house areas respectively, and buildings were matched with the accuracy of a l/5,000 digital map.
Accurate 3D models in urban areas are essential for a variety of applications, such as virtual visualization, CIS, and mobile communications. LiDAR(Light Detection and Ranging) is a relatively new technology for directly obtaining 3D points. Because Manual 3D data reconstruction from LiDAR data is very costly and time consuming, many researchs is focused on the automatic extraction of the useful data. In this paper, we classified ground and non-ground points data from LiDAR data by using filtering, and we reconstructed the DTM(Digital Terrain Model) using ground points data, buildings using nonground points data. After the reconstruction, we assessed the accuracy of the DTM and buildings. As a result of, DTM from LiDAR data were 0.16m and 0.59m in high raised apartments areas and low house areas respectively, and buildings were matched with the accuracy of a l/5,000 digital map.
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