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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김혜진 (Mokpo National University) 이재빈 (Mokpo National University) 위광재 (Geostory)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제40권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
645 - 653 (9page)
DOI
10.7848/ksgpc.2022.40.6.645

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2022

의사 웨이브폼 분해를 이용한 하천 지역 항공수심라이다 데이터 분류
김혜진 ,  이재빈 ,  위광재 한국측량학회지 2022.12 학술저널
항공수심라이다 웨이브폼 처리 성능 향상을 위한 다중 가우시안 분해 기술 연구
김혜진 ,  이재빈 ,  허현수 외 1명 대한토목학회 학술대회 2022.10 학술대회자료
항공수심라이다 의사 웨이브폼 분석 기반 해저 점군 분류
김혜진 ,  이재빈 ,  김용일 외 1명 한국측량학회 학술대회자료집 2022.04 학술대회자료

2021

잠재적 피크 추정을 통한 항공수심라이다 웨이브폼 분해
김혜진 ,  이재빈 ,  김용일 외 1명 대한원격탐사학회지 2021.12 학술저널
연안 · 하상 측량을 위한 Seahawk 항공수심라이다 데이터 웨이브폼 분해 알고리즘 성능평가
김혜진 ,  이재빈 ,  허현수 외 1명 대한토목학회 학술대회 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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효율적인 하천측량 시스템으로 주목받고 있는 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR)의 데이터로부터 하천의 연속적인 3차원 지형정보를 취득하기 위해서는 수면과 바닥 점군(point cloud)을 분류해야 한다. 본 연구에서는 항공수심라이다 점군 데이터로부터 생성한 의사 웨이브폼(pseudo-waveform)을 이용한 효과적인 하천 점군 분류 방법을 제안하였다. 의사 웨이브폼은 2차원 격자 형태로 분할된 점군의 수직 분포 히스토그램을 통해 생성할 수 있으며, 이는 큰 footprint의 웨이브폼과 유사한 물리적 특성을 갖는다. 생성된 의사 웨이브폼에 다중 가우시안 모델(multiple Gaussian model) 기반의 웨이브폼 분해(waveform decomposition)를 적용한 후, 분해된 성분(component) 중 가장 상위 성분에 해당하는 점들을 수면, 가장 하위 성분의 점들은 바닥, 두 성분 사이의 점들은 수주(water column), 그리고 나머지 점들은 노이즈로 할당하여 총 4개 클래스로 분류한다. Leica Chiroptera 4X 시스템을 통해 충남 곡교천에서 취득된 데이터를 이용한 실험 결과, 전체 정확도는 92.89%로, Leica 전용(proprietary) 소프트웨어의 분류 결과 대비 우수한 분류 성능을 확인하였다.
#Airborne Bathymetric LiDAR #River Surveying #Point Cloud Classification #Pseudo-waveform #Waveform Decomposition #항공수심라이다 #하천측량 #점군 분류 #의사 웨이브폼 #웨이브폼 분해

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 데이터
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
Andersen, M.S., Gergely, A., Al-Hamdani, Z., Steinbacher, F., Larsen, L.R., and Ernstsen, V.B. (2017), Processing and performance of topobathymetric lidar data for geomorphometric and morphological classification in a high-energy tidal environment, Hydrology and Earth System Science, Vol. 21, pp. 43-63. https://doi.org/10.5194/hess-21-43-2017 Crossref Brock. J.C. and Purkis, S.J. (2009), The emerging role of Lidar remote sensing in coastal research and resource management, Journal of Coastal Research, Vol. 53(SI), pp. 1-5. https://doi.org/10.2112/SI53-001.1 Crossref Daniele, T., Mckean, J.A., Benjankar, R.M., Wright, C.W., Goode, J.R., Chen, Q.W., Reeder, W.J., Carmichael, R.A., and Edmondson, M.R. (2019), Mapping river bathymetries: evaluating topobathymetric LiDAR survey, Earth Surface Processes and Landforms, Vol. 44, No. 2, pp. 507-520. https://doi.org/10.1002/esp.4513 Crossref Guenther, G.C. (1985), Airborne laser hydrography: System design and performance factors, NOAA professional paper series, 1 National Ocean Service. google schola Jung J, Lee, J, and Parrish, C.E. (2021), Inverse Histogram-Based Clustering Approach to Seafloor Segmentation from Bathymetric Lidar Data, Remote Sensing, Vol. 13, No. 18, p. 3665. https://doi.org/10.3390/rs13183665 Crossref

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