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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Dae Geon (Sejong University) Lee, Dong-Cheon (Sejong University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제36권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
355 - 369 (15page)

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LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.
#Airborne LiDAR Data #Strip Adjustment #SURF Matching #Data-driven LSA

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Mathematical Model for LSA
4. Results and Analysis
5. Concluding Remarks
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Bang, K., Habib, A., and Kersting, A. (2010), Estimation of biases in LiDAR system calibration parameters using overlapping strips, Canadian Journal of Remote Sensing , Vol. 36, No. 2, pp. 335-354. Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., and Van Gool, A. (2008), Speeded-Up Robust Features (SURF), Computer Vision and Image Understanding , Vol. 110, No. 3, pp. 346?359. Besl, P. and McKay, N. (1992), A method for registration of 3D shapes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol. 14, No. 2, pp. 239-256. Filin, S. (2003), Analysis and implementation of a laser strip adjustment model, I nter nat ional A rch ives of Photogrammetry and Remote Sensing , Vol. 34, Part3/ W13, pp. 65-70. Filin, S. and Vosselman, G. (2004), Adjustment of airborne laser altimetry strips, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing , Vol. 34, Part3/ W13, pp. 285-289.

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