[논문]라이다 자료의 필터링기법에 관한 연구

이정호; 한수희; 유기윤; 변영기

[국내논문] 라이다 자료의 필터링기법에 관한 연구
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이정호 (서울대학교 공과대학 지구환경시스템공학과) , 한수희 (서울대학교 공과대학 지구환경시스템공학) , 유기윤 (서울대학교 공과대학 지구환경시스템공학) , 변영기 (서울대학교 공과대학 지구환경시스템공학과)

LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.

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문제 정의

본 연구에서는 LiDAR로부터 획득한 고도자료를 보간하여 생성한 DSM으로부터 빠르고 자동화된 방식 으로 DEM을 추출하는 기법을 제안하였다.

제안 방법

LiDAR로부터 추출된 DSM을 필터링하는 기법들은 대부분이 커널 크기나 필터 수행시 고려할 주위 점의 개수를 설정해주어야 하므로 대상물들의 크기와 같은 사전 지식이 필요하며 커널의 크기와 지형의 특성, 기타 입력 변수에 따라 결과물의 정확도가 크게 좌우된다. 본 논문에서 제시한 방법은 커널 연산에 있어서 이전 단계의 계산 결과를 바로 다음 단계의 계산에 반영함으로써 커널의 크기를 지정해주지 않고 필터링을 수행할 수 있다. 특히 모폴로지 필터에 비하여 처리속도도 빠르고 커널의 크기도 고려해 줄 필요가 없다는 장점이 있었으며 결과에서는 약간의 차이가 있었지만 추출된 건물에 있어서는 거의 차이가 없음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 3X3의 고정된 크기의 커널를 이용하여 필터링을 수행하였다. 중심값을 커널 내의 주 변값과 비교하여 그 차이를 가지고 중심값이 지표면을 나타내는 값인지 건물이나 수목 등을 나타내는 값인지를 결정한다.
우선 LiDAR자료에서 주위 점들에 비해 지나치게 높거나 낮은 고도를 가진 점을 오차로 판단하여 제거 하는 보정작업을 하였으며 보정된 자료를 보간하여 격자형태의 DSM을 생성하였다. 보간 방법에는 IDW(Inverse Distance Weight), Spline, Kriging, NN(Natural Neighbor) 기법 둥 여러 기법이 있으며 본 연구에서는 비교적 빠르고 간단한 IDW 방법을 채택하였다.
위에서 생성된 DEM과 DSM의 높이차이를 계산하여 건물을 추출해 보았으며 그 결과는 다음과 같다.
Linear Prediction 기법은 대상 점와 그 주위에 위치한 점들의 상관 관계(correlation)에 기반하는 통계학적 보간 기법으로서 최소 제곱으로 계산된 방향함수를 이용하여, 임의의 대상물을 구성하는 것으로 예측되는 점들의 집합에서 방 향성이 상이한 특이점을 제거함으로써 주어진 자료의 일정한 특징을 추출한다. 이러한 과정을 통해 대상물의 선형을 예측하고 쥐위점 사이의 공분산을 이용하여 일정한 높이를 가지는 자료를 제거하여 DEM을 생성한다. Slope-based filtering 기법은 점간의 경사를 구하여 급격한 경사값을 갖는 점을 제거하는 방법으로서, 대상 점과 주변에 위치한 점들의 거리를 계산하여 그것이 지면의 경사도 변화에 의한 것인지 지물에 의한 것인지를 판단한다.

데이터처리

본 연구에서 제안한 필터링 기법의 성능을 평가하기 위하여 가장 많이 사용되는 필터링 기법중 하나인 모폴로지 필터를 이용하여 DEM을 생성하여 정성적으로 비교하였다.

이론/모형

우선 LiDAR자료에서 주위 점들에 비해 지나치게 높거나 낮은 고도를 가진 점을 오차로 판단하여 제거 하는 보정작업을 하였으며 보정된 자료를 보간하여 격자형태의 DSM을 생성하였다. 보간 방법에는 IDW(Inverse Distance Weight), Spline, Kriging, NN(Natural Neighbor) 기법 둥 여러 기법이 있으며 본 연구에서는 비교적 빠르고 간단한 IDW 방법을 채택하였다. 생성된 DSM은 그림3과 같다.

성능/효과

본 논문에서 제시한 방법은 커널 연산에 있어서 이전 단계의 계산 결과를 바로 다음 단계의 계산에 반영함으로써 커널의 크기를 지정해주지 않고 필터링을 수행할 수 있다. 특히 모폴로지 필터에 비하여 처리속도도 빠르고 커널의 크기도 고려해 줄 필요가 없다는 장점이 있었으며 결과에서는 약간의 차이가 있었지만 추출된 건물에 있어서는 거의 차이가 없음을 확인할 수 있었다.

후속연구

반면에 제안된 기법에 의하여 생성된 DEM은 보다 세부적인 묘사가 되었지만 건물 외곽 부분의 점들이 제거되지 않고 남아있었다. 이에 대한 분석과 보완이 차후에 이루어져야 할 것이다.
향후 연구과제로, 커널 연산시 이전 과정에서 발생한 오차가 전파되지 않도록 중심값을 대체하는 기법에 대한 추가 연구가 이루어져야 하고 이의 정량적인 평가를 통하여 실제 적용가능성을 확인해봐야 할 것이다.

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