KR100657870B1 - 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법 - Google Patents

항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법 Download PDF

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KR100657870B1 KR1020060073903A KR20060073903A KR100657870B1 KR 100657870 B1 KR100657870 B1 KR 100657870B1 KR 1020060073903 A KR1020060073903 A KR 1020060073903A KR 20060073903 A KR20060073903 A KR 20060073903A KR 100657870 B1 KR100657870 B1 KR 100657870B1
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김승용
이승헌
김은영
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Abstract

본 발명은 도로를 설계하기 위해 항공 레이저 측량 데이터를 이용하여 지반고(地盤高)를 추출하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로 LiDAR의 고도정보를 이용하여 지형고를 자동으로 추출함으로써 지능형 도로를 설계할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
이러한 특징적인 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법에 있어서, (a) 상기 항공 레이저 발생장치로부터 지형, 인공지물 및 식생의 3차원 점 정보가 비정규 격자로 이루어진 항공 레이저 측량 데이터를 취득하는 단계; (b) 항공 레이저 측량시 지형보다 낮게 추출되는 초기 포인트(Error Point)를 결정하여, 상기 초기 포인트에 의해 구성되는 다수의 삼각망을 형성하고, 다수의 항공 레이저 측량데이터 중에서 파라미터를 만족하는 지형 데이터를 분류하는 단계; (c) 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정밀 지반고를 추출하는 단계; 및 (d) 산지와 도로에 대한 굴곡과 도로 경계가 명확히 이루어질 수 있도록 그리드 포인트 추출하는 단계; 를 수행한다.
LiDAR, 지반고, TIN, GRID, 지형 데이터

Description

항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법 {method for sampling the ground height using aviation laser measurement data}
도 1a는 종래의 1/5000 수치지도를 나타내는 도면.
도 1b는 종래의 수치지도의 등고선으로부터 추출한 점 데이터를 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 시스템을 나타내는 블록도.
도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출방법을 나타내는 전체 흐름도.
도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 불규칙삼각망 생성 단계를 나타내는 상세 흐름도.
도 3c는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형 추출 단계를 나타내는 상세 흐름도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 발생장치를 통해서 취득한 항공 레이저 측량 데이터 화면을 나타내는 도면.
도 5a는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류한 화면을 나타내는 도면.
도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하기 위해 초기 포인트를 설정한 화면을 나타내는 도면.
도 5c는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하는 경우에 적용되는 파라미터 값을 설정하는 화면을 나타내는 도면.
도 5d는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하는 경우에 각도와 거리에 대한 적용과정을 나타내는 도면.
도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 일실시예에 따른 불규칙삼각망을 생성하는 과정을 나타내는 도면.
도 7a는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형을 추출하는 화면을 나타내는 도면.
도 7b는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형을 렌더링한 화면을 나타내는 도면.
도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일실시예에 따른 1m 격자 포인트를 추출하여 수치지도에 적용한 화면을 나타내는 도면.
*** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ***
110 : 데이터 입력부 120 : 지형 데이터 분류부
121 : 포인트 설정모듈 122 : 파라미터 설정모듈
123 : 지형 데이터 분류모듈 130 : 지반고 추출부
131 : 불규칙삼각망 생성모듈 132 : 그리드 생성모듈
140 : 출력부 150 : 제어부
본 발명은 도로를 설계하기 위해 항공 레이저 측량 데이터를 이용하여 지반고(地盤高)를 추출하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로 LiDAR의 고도정보를 이용하여 지형고를 자동으로 추출함으로써 지능형 도로를 설계할 수 있는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법에 관한 것이다.
일반적으로 우리나라에서 사용되고 있는 대표적 도로설계 프로그램은 Soft-desk7, Inroad, Road Projector, Moss 및 QuickRoad 등이 있다. 하지만 상술한 프로그램들은 외국에서 개발된 프로그램이기 때문에 실무자들에 의해서 즉시 실행이 어렵기 때문에 실무자가 약 1~2년 정도 해당하는 장기간의 습득기간을 요할 뿐만 아니라, 우리나라의 지형 실정에도 적합하지 않은 면이 많았다.
또한 이러한 프로그램을 운영하면서 발생되는 여러 가지 문제점을 해결하기 위한 고객 지원이 원활히 이루어지지 않아 도로설계를 하는 실무자들이 많은 어려움을 않고 있는 실정이다.
따라서 도로설계에 있어서 상술한 문제점을 해결하기 위해 등고선을 이용하여 지반고를 자동으로 추출하는 기술로써 윈도우(Windows) 환경에서 소프트웨어를 이용하여 지반고를 추출하는 바, 설계속도와 사용성의 향상을 이룬 기술이 개발되었다.
구체적으로 상기 등고선 탐색 알고리즘을 이용한 등고선 직접 추출기술은 수치지형도의 등고선 데이터이므로 등고선에서 직접 지반고를 추출하여 오차를 보다 줄이고 측점 추출 및 삼각망을 구성하는 시간이 필요 없으므로 획기적으로 지반고 추출 시간을 줄이게 되었다. 즉, 수치지형도에서 구하고자 하는 특정위치(도로선형의 체인)의 지반고를 지반선 Polyline과 도로 선형상의 체인이 서로 만나는 지점의 모든 점들을 지반고로 생성하고 지반선과 만나지 않는 부분은 지반선이 만나는 부분까지 연장하여 직선 보간법에 의한 방법으로 지반고를 추출한다.
참고적으로 수치도화란, 항공사진 측량에 의해 얻어지는 영상을 중첩하는 과정을 수행하여 산지는 수목높이 값을 무시하고 같은 높이 값을 연결하여 등고선을 그리거나, 일괄적으로 평균 수목높이 값을 감하여 표시하고, 도심지는 랜덤하게 지형 고도값을 표고점으로 표시하였다.
하지만, 수치지도의 등고선 값을 이용하여 지반고를 추출하는 것은 등고선이 있는 산지에 국한되는 문제점이 있었다.
더욱 구체적으로 다음의 표 1을 참고하여 살펴보면, 일반적으로 수치도화의 축척별 오차 허용범위는 표준편차에 비하여 약 2배의 오차를 가진다.
도화축척 표준편차 최대오차
평면위치 등고선 표고점 평면위치 등고선 표고점
1/1,000 0.2m 0.3m 0.15m 0.4m 0.6m 0.3m
1/5,000 1.0m 1.0m 0.5m 2.0m 2.0m 1.0m
1/25,000 5.0m 3.0m 1.5m 10.0m 5.0m 2.5m
또한, 수치지도를 이용하여 지반고를 추출하는 경우에 발생하는 다른 문제점은 다음의 표 2에 도시된 바와 같이, 등고선의 간격으로 점밀도가 결정됨으로써, 정확한 지반고를 추출할 수 없는 문제점도 있었다.
축척 주곡선 계곡선 간곡선
1/1,000 1m 5m 0.5m
1/5,000 5m 25m 2.5m
1/25,000 10m 50m 5.0m
예를 들어 1/5,000 수치지도로부터 점 데이터를 뽑은 도 1a를 참조하여 살펴보면, 고도값을 가지고 있는 5m 간격의 등고선에서 추출된 점들은 도 1b에 도시된 바와 같이 실무자의 육안으로 보기에는 밀도가 낮음으로써, 도로설계에 적용할 경우 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.
본 발명은 전술한 문제점들을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 항공 레이저 발생장치를 이용하여 산지 지형 고도 값에 대한 3차원 지형 데이터를 정확하게 전송하여 지반고를 자동으로 추출할 수 있는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법을 제공함에 있다.
또한 본 발명의 다른 목적은 항공 레이저 측량 데이터의 점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 점 데이터를 취득하여 지반고를 추출할 수 있는 항공 레이저 측 량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법을 제공함에 있다.
그리고 본 발명의 또 다른 목적은 지형 포인트 데이터로 제작된 Surface 모델에 의해 선형 데이터를 자동으로 추출함으로써, 도로 설계를 할 수 있는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법을 제공함에도 있다.
이와 같은 특징적인 기술적 사상을 구현하기 위한 본 발명의 항공 레이저 발생장치로부터 항공 레이저 측량 데이터를 수신받는 데이터 입력부와, 상기 수신받은 항공 레이저 측정 데이터 중에서 지형 데이터를 분류하는 지형 데이터 분류부와, 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정규 격자 지반고를 추출하는 지반고 추출부로 구성된 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법에 있어서, (a) 상기 항공 레이저 발생장치로부터 지형, 인공지물 및 식생의 3차원 점 정보가 비정규 격자로 이루어진 항공 레이저 측량 데이터를 취득하는 단계; (b) 항공 레이저 측량시 지형보다 낮게 추출되는 초기 포인트(Error Point)를 결정하여, 상기 초기 포인트에 의해 구성되는 다수의 삼각망을 형성하고, 다수의 항공 레이저 측량데이터 중에서 최대 건물 크기, 최대 지형 경사 및 반복 각·거리 파라미터를 만족하는 지형 데이터를 분류하는 단계; (c) 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정밀 지반고를 추출하는 단계; (d) 산지와 도로에 대한 굴곡과 도로 경계가 명확히 이루어질 수 있도록 점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 그리드 포인트 추출하는 단계; 및 (e) 상기 추출된 그리드 포인트를 ASCII 파일로 저장 및 디스플레이하는 단계; 를 수행한다.
바람직하게 상기 제 (c) 단계는, 세 개의 포인트를 포함하는 삼각망에서 상기 세 개의 포인트에 가장 근접하는 최적의 외접원을 추출하는 단계와, 상기 외접원 내 포인트를 검색하는 단계와, 상기 외접원내 포인트의 존재 여부를 판단하여, 상기 포인트가 존재하는 경우에 상기 그리드 모형을 추출하는 단계와, 상기 외접원내 포인트가 존재하지 않는 경우에 새로운 제 2의 삼각형을 형성하는 단계를 포함하는 불규칙삼각망을 생성하는 단계; 및 각 격자 셀의 중심 과표 X, Y에 해당하는 삼각형을 설정하는 단계와, 상기 삼각형의 세 점의 값을 설정하는 단계를 포함하는 상기 불규칙삼각망으로부터 그리드 모형을 추출하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 시스템에 대하여 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반 고 추출 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하여 살펴보면, 항공 레이저 장치를 통해서 취득된 항공 레이저 데이터를 이용하여 지반의 높이를 자동으로 추출할 수 있는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 시스템(100)은 항공 레이저 발생장치(A), 데이터 입력부(110), 지형 데이터 분류부(120), 지반고 추출부(130), 데이터 출력부(140) 및 제어부(150)를 포함한다.
먼저, 데이터 입력부(110)는 항공 레이저 발생장치(A)로부터 항공 레이저 측량 데이터를 수신받는다.
이때, 항공 레이저 측량 데이터는 지형, 인공지물 및 식생의 3차원 점 정보가 비정규 격자로 이루어져 있다.
참고적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 항공 레이저 발생장치(A)로서 항공기에서 지상에 레이저를 발사하여 거리(높이)를 측정하는 기술을 뜻하며, 지형 및 일반 구조물 측량, 용적계산, 구조물의 변형량 계산, 가상공간, 건축시뮬레이션 그리고 역사적 건물의 3차원 데이터 획득 등에 활용된다.
또한, 지형 데이터 분류부(120)는 상기 수신받은 항공 레이저 측정 데이터 중에서 지형 데이터를 분류하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 지반의 높이에 해당하는 지형 포인트를 분류하기 위해서 포인트 설정모듈(121)이 초기 포인트를 설정하고, 최대 건물 크기(Max Building Size), 최대 지형 경사(Max Terrain Angle) 및 반복 각·거리(Iteration Angle·Distance)를 파라미터(Parameter) 설정모듈(122)을 통해서 설정하면, 지형 데이터 분류 모 듈(123)이 상기 초기 포인트의 가장 낮은 점을 기준으로 지형 데이터를 분류한다.
이때, 초기 포인트는 지형 분류에 기준이 되는 초기값으로써, 지형보다 낮은 높이의 점, 즉 에러 포인트(Error Point)로 정의된다.
또한, 상기 초기 포인트에 의해서 내부적으로 구성되는 삼각망으로 실제 지형데이터를 분류한다.
참고적으로, 상기 최대 건물 크기는 연속적인 지형 데이터 분류 루틴에 의해 지형으로 오해될 건물의 최대 크기를 말한다. 즉, 지형을 찾아가는 서치 윈도우(search window)가 되는 것이다. 프로그램이 실행되면서 이것은 일정하게 작업 영역을 이동하게 됨으로써, 최소한 상기 건물 크기 내에는 지형데이터가 반드시 존재한다. 또한, 최대 지형 경사는 후술할 반복 각·거리에 연관된 변수로 지형 포인트를 분류해 갈 때, 전체적인 데이터의 지형 경사를 말한다. 예를 들면, 특별한 인공 구조물에 의한 경사가 있는 경우에 자연 지형보다 약 1~2도 높여준다.
그리고 반복 각은 가장 주된 변수이며, 에러 포인트가 자신과 가장 인접한 포인트를 찾아 각과 거리를 구하고 정한 값 이내로 만족하면 지형으로 분류되는 과정으로써, 반복 각과 거리는 동시에 적용되므로 함께 고려되는 변수이다.
예를 들어, 포인트 밀도가 낮거나 굴곡이 심한 지형에 대해서는 반복되는 각을 조금 작게 하여 실행하면 쉽게 추출되고, 지형과 높이 차이가 크지 않은 건물은 알고리즘에 의해 지형으로 추출된다.
한편, 지반고 추출부(130)는 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정규 격자 지반고를 추출하는 기능을 수행한다.
먼저, 불규칙삼각망(TIN, Triangulated Irregular Network) 생성모듈(131)은 지형의 경사(Slope)와 향(Aspect)을 계산하기 위해 표고가 가장 비슷한 세 개의 포인트를 삼각형의 꼭지점으로 연결한 벡터 형태로써, 세 개의 포인트에 가장 근사하는 최적의 외접원을 찾아 외접원 내 포인트를 검색한다.
만약, 상기 외접원 내 포인트가 존재하지 않는 경우에 새로운 제 2의 삼각형을 형성한 후, 또 다른 제 2의 외접원을 생성한다.
이때, 등고선과 같이 선, 선분 및 복합선 등으로 존재하는 경우와 같이 선형적일 때 선택되는 가장 가까운 정점은 이웃하는 등고선 상에 존재해야만 한다. 즉 가장 가까운 위치의 등고선 상의 점(Point)을 연결하여 삼각망을 형성한다.
참고적으로, 불규칙삼각망은 주로 위상관계 구조로 되어 있기 때문에, 고도행렬과 달리 기복의 변화가 적은 지역에서는 결절의 수를 적게 하고, 기복의 변화가 심한 지역에서는 결절의 수를 증가시킴으로써 데이터의 전체적인 양을 줄 일 수 있다.
또한, 불규칙삼각망 방식은 세 개의 위치를 가지고 하나의 삼각형을 이루며 각각의 삼각형 내에서 경사의 크기 및 방향이 결정되었다. 경사의 크기와 방향 등을 결정하기 위하여 많은 수학적 알고리즘이 고안되었다. 실제적으로 불규칙삼각망의 구조가 세 변의 길이가 같은 정삼각형의 형태에 근접할수록 보다 정확한 지표면의 형태를 나타내는 것으로 확인되었다. 이러한 불규칙삼각망 방식은 격자방식과 비교하여 비교적 적은 지점에서 추출된 표고 데이터를 사용하여 개략적이나마 전반적인 지형의 형태를 나타낼 수 있다는 이점이 있다.
그리고 불규칙삼각망 구조에 관련되는 좌표 값과 위상은 일련의 테이블로서 구성되는데, 노드 테이블은 각각의 삼각형을 이루는 노드를 정의한다. 경계선 테이블은 인접하여 연결되어 있는 세 개의 삼각형을 나타내고 XY 좌표테이블과 Z 좌표테이블은 노드점의 좌표 값을 나타낸다.
그리드 생성모듈(132)은 Vectorizing된 각각의 등고선 사이의 표고값을 보간(Interpolation)하여 얻어지는 레스터(Raster) 형태의 수치표고 데이터로써, 상기 불규칙삼각망 모형을 바탕으로 생성되는데 다음의 수학식 1과 같다.
Figure 112006056193330-pat00001
이때, 직교선은 격자의 위치이고, 숫자는 불규칙삼각망의 X, Y, Z의 값이며, 각 격자 셀의 중심 과표 X, Y에 해당하는 삼각형을 찾아 그 삼각점의 세 점(Xn, Yn) n=1~3값을 읽는다.
여기서, Dk 는 삼각형의 각 꼭지점에서부터 벨 중심까지의 거리를 나타내고, Zk는 각 꼭지점의 높이값을 나타내며, HV는 각 격자의 높이값을 나타낸다.
또한 출력부(140)는 상기 그리드 생성모듈(132)을 통해서 항공 레이저 측량 데이터의 점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 그리드 포인트를 추출함으로써, 사용자가 정밀한 지반고를 확인할 수 있도록 출력하는 기능을 수행하는 바, 본 실시 예에서 모니터 또는 프린터 등을 포함하는 것으로 설정하였으나, 본 발명이 이에 한정되지 않는다.
그리고 제어부(150)는 상기 데이터 입력부(110), 지형 데이터 분류부(120), 지반고 추출부(130) 및 데이터 출력부(140)를 제어하는 기능을 수행한다.
참고적으로, 상술한 항공 레이저 측량데이터를 이용하는 본 발명은 다음의 표 3과 같은 제원을 갖는 레이저 발생장치(A)를 이용한다.
항 목 세 부 사 양
제 품 명 ALTM(Airborne Laser Terrain Mapper)3070
제 조 사 캐나다 Optec(04')
측량고도 범위 200 ~ 3000m
평면 정확도 1/2000 × 고도(1σ)
높이 정확도 < 15cm at 1200m(1σ) < 25cm at 2000m(1σ) < 35cm at 3000m(1σ)
반사 해상력 1cm 이상의 객체
반사파 감지력 last pulse를 포함한 4개의 반사파
반사 분해력 12bit
스캔 주기(Rate) 최고 70Hz
스 캔 각 0~±25°, ±1°씩 증감
주 사 폭 (0~0.93) × 비행고도
레이저의 초당 주사율(PRF) 33kHz(최고 비행고도가 3km 이내) 50kHz(최고 비행고도가 2km 이내) 70kHz(최고 비행고도가 1.5km 이내)
이하, 상술한 바와 같은 구성으로 이루어진 응용소프트웨어를 통해 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법에 대하여 도 3a 내지 도 8c를 참조하여 살펴보면 다음과 같다.
도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출방법을 나타내는 전체 흐름도이고, 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 불규칙삼각망 생성 단계를 나타내는 상세 흐름도이며, 도 3c는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형 추출 단계를 나타내는 상세 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 항공 레이저 발생장치를 통해서 취득한 항공 레이저 측량 데이터 화면을 나타내는 도면이며, 도 5a는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류한 화면을 나타내는 도면이고, 도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하기 위해 초기 포인트를 설정한 화면을 나타내는 도면이며, 도 5c는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하는 경우에 적용되는 파라미터 값을 설정하는 화면을 나타내는 도면이고, 도 5d는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하는 경우에 각도와 거리에 대한 적용과정을 나타내는 도면이며, 도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 일실시예에 따른 불규칙삼각망을 생성하는 과정을 나타내는 도면이고, 도 7a는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형을 추출한 화면을 나타내는 도면이고, 도 7b는 본 발명의 일실시예에 따른 그리드 모형을 렌더링한 화면을 나타내는 도면이며, 도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일실시예에 따른 1m 격자 포인트를 추출하여 수치지도에 적용한 화면을 나타내는 도면이다.
제어부(150)는 도 3a에 도시된 바와 같이, 지반고를 추출하기 위해 항공 레이저 발생장치(A)를 통해서 도 4에 도시된 바와 같이 항공 레이저 측량 데이터를 취득한다(S10).
즉, 항공 레이저 발생장치로부터 취득한 항공 레이저 측량 데이터는 지형, 인공지물 및 식생의 3차원 점 정보가 비정규 격자로 이루어져 있다.
다음으로 제어부(150)는 취득한 항공 레이저 측량 데이터를 지형 데이터로 분류한다(S20).
구체적으로 지형 데이터로 분류하는 상기 제 S20 단계를 살펴보면, 도 5a에 도시된 바와 같이, 제어부(150)는 항공 레이저 측량시 지형보다 낮게 추출되는 점들, 즉 초기 포인트(Error Point)를 결정하여(S20a), 도 5b 에 도시된 바와 같은 초기 포인트에 의해 구성되는 다수의 삼각망을 형성하고(S20b), 다수의 항공 레이저 측량데이터 중에서 다음과 같은 파라미터를 만족하는 지형 데이터를 분류한다(S20c).
즉, 도 5c를 참고하여 살펴보면, 최대 건물 크기(Max Building Size) 파라미터는 항공 레이저 측량시 추출되는 데이터 내에서 가장 큰 건물의 크기로서, 상기 크기 내에는 지형 데이터가 반드시 존재한다. 또한, 도 5d에 도시된 바와 같이, 반복 각(Iteration angle) 파라미터는 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각 망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점을 반복적으로 찾음으로써, 지형 데이터 식별에 이용된다. 그리고 거리(Distance) 파라미터는 반복 각과 동시에 적용되며, 지형과 높이 차이가 크지 않은 건물이 지형으로 분류되는 것을 방지하기 위해 고려되는 사항이다.
다음으로, 제어부(150)는 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정밀 지반고를 추출하는 과정을 수행한다(S30).
상술한 제 S30 단계는 불규칙삼각망을 생성하는 단계(S32) 및 그리드 모형을 추출하는 단계(S34)로 이루어진다.
더욱 구체적으로 도 3b 에 도시된 바와 같이, 정밀 지반고를 추출하기 위해서 불규칙삼각망을 생성한 단계를 도 6a 내지 도 6c를 참조하여 살펴보면, 제어부(150)는 하나의 삼각망이 세 개의 포인트를 포함하는데, 상기 세 개의 포인트에 가장 근접하는 최적의 외접원을 찾은 후(32a), 상기 외접원 내 포인트를 검색한다(32b).
이때, 제어부(150)는 상기 외접원내 포인트의 존재 여부를 판단하여(32c), 포인트가 존재하면 그리드 모형을 추출한다.
한편, 상기 외접원내 포인트가 존재하지 않는 경우에 제어부(150)는 새로운 제 2의 삼각형을 생성하고(32d), 새로운 포인트를 검색한다.
또한, 도 3c에 도시된 바와 같이 불규칙삼각망 모형을 바탕으로 생성되는 그리드 모형을 추출하는 단계(S34)는, 각 격자 셀의 중심 과표 X, Y에 해당하는 삼각형을 찾은 후(S34a), n=1~3일 때 상기 삼각형의 세 점(Xn, Yn)의 값을 읽는다(S34b).
다음으로, 도 7a에 도시된 바와 같이 제어부(150)는 전술한 수학식 1을 이용하여 그리드 모형을 산출한다(S34c).
이때, 직교선은 격자의 위치를 나타내고, 숫자는 불규칙삼각망의 X, Y, Z 값을 나타낸다.
또한 도 7b에 도시된 바와 같이, 제어부(150)는 그리드 모형을 렌더링(Rendering) 하여 표현할 수도 있다.
도 8a 및 8b에 도시된 바와 같이, 산지와 도로에 대한 굴곡과 도로 경계가 명확히 이루어질 수 있도록 제어부(150)는 점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 그리드 포인트 추출한다(S40).
즉, 도 8c를 참고하여 살펴보면, 산지와 도심지 도로가 기존 수치지도보다 더욱 더 정밀함을 알 수 있다.
제어부(150)는 상기 추출된 그리드 포인트를 아스키코드(American Standard Code for information interchange) 파일로 저장한 후, 사용자가 화면을 통해서 확인할 수 있도록 디스플레이 한다(S50).
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 항공 레이저 측정장치를 이용하여 산지 지형 고도 값에 대한 3차원 지형 데이터를 정확하게 전송하여 지반고를 자동으로 추출할 수 있는 효과가 있다.
또한 LiDAR의 고도정보를 이용하여 지형고를 자동으로 추출함으로써 지능형 도로를 설계할 수 있는 효과가 있다.
그리고 항공 레이저 측량 데이터의 점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 점 데이터를 취득하여 지반고를 추출함으로써, 산지와 도로에 대한 굴곡과 도로 경계가 명확히 할 수 있는 효과도 있다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 항공 레이저 발생장치(A)로부터 항공 레이저 측량 데이터를 수신받는 데이터 입력부(110)와, 상기 수신받은 항공 레이저 측정 데이터 중에서 지형 데이터를 분류하는 지형 데이터 분류부(120)와, 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정규 격자 지반고를 추출하는 지반고 추출부(130)로 구성된 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법에 있어서,
    (a) 상기 항공 레이저 발생장치로부터 지형, 인공지물 및 식생의 3차원 점 정보가 비정규 격자로 이루어진 항공 레이저 측량 데이터를 취득하는 단계;
    (b) 항공 레이저 측량시 지형보다 낮게 추출되는 초기 포인트(Error Point)를 결정하여, 상기 초기 포인트에 의해 구성되는 다수의 삼각망을 형성하고, 다수의 항공 레이저 측량데이터 중에서 파라미터를 만족하는 지형 데이터를 분류하는 단계;
    (c) 상기 분리된 지형 데이터를 이용하여 정밀 지반고를 추출하는 단계; 및
    (d) 산지와 도로에 대한 굴곡과 도로 경계가 명확히 이루어질 수 있도록 그리드 포인트 추출하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 (c) 단계는,
    (c-1) 불규칙삼각망을 생성하는 단계; 및
    (c-2) 상기 불규칙삼각망으로부터 그리드 모형을 추출하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 (c-1) 단계는,
    (c-1-1) 세 개의 포인트를 포함하는 삼각망에서 상기 세 개의 포인트에 가장 근접하는 최적의 외접원을 추출하는 단계;
    (c-1-2) 상기 외접원 내 포인트를 검색하는 단계; 및
    (c-1-3) 상기 외접원내 포인트의 존재 여부를 판단하여, 상기 포인트가 존재하는 경우에 상기 그리드 모형을 추출하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 (c-1-3)의 판단결과, 상기 외접원내 포인트가 존재하지 않는 경우에 새로운 제 2의 삼각형을 형성하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 (c-2) 단계는,
    (c-2-1) 각 격자 셀의 중심 과표 X, Y에 해당하는 삼각형을 설정하는 단계; 및
    (c-2-2) 상기 삼각형의 세 점의 값을 설정하는 단계; 를 수행하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 파라미터는,
    최대 건물 크기, 최대 지형 경사 및 반복 각·거리를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 그리드 포인트는,
    점밀도가 약 5~6/m2로 최대 1m 간격의 그리드 포인트인 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계 이후에,
    (d-1) 상기 추출된 그리드 포인트를 ASCII 파일로 저장 및 디스플레이하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법.
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