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저자정보
이재빈 (Mokpo University) 정재훈 (Oregon State University)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2020년 대한공간정보학회 춘계학술대회
발행연도
2020.6
수록면
30 - 34 (5page)

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항공수심라이다 시스템은 물을 투과할 수 있는 녹색 레이저의 물리적인 특성을 이용하여 수면과 해저의 위치데이터를 동시에 수집하여 점군 형태의 데이터를 구축한다. 따라서 항공수심라이다 데이터를 활용하여 해저에 대한 DSM을 제작하기위해 원시 점군 데이터로부터 해저에 해당하는 점들을 탐색하고 분리하는 과정이 필수적으로 선행되어야 한다. 기존의 해저 점군을 추출하기 위한 연구는 주로 waveform 분석을 기반으로 수행되었지만 일반 사용자의 경우 waveform 데이터에 대한 접근성이 낮으며, waveform 분석 기반 해저 점군 추출 방법론에 대한 보완도 필요하다. 이에 따라 본 연구는 해저 점군을 추출하기 위한 지형학적 분류 기술로써 histogram 기반 클러스터링 방법을 적용하였다. 개발된 알고리즘은 입력 점군에 대한 통계적 분포를 가정하지 않으며 해저와 해면 사이의 존재하는 점군의 형태 분포만을 활용하여 점군 분리를 수행하였다. 미국 플로리다 주 Marco 아일랜드에서 수집된 Riegl VQ880 항공수심라이다 데이터에 개발된 알고리즘을 적용하고 다양한 수심에서 해저 점군 추출하기 위한 연구를 진행 중이다. 개발된 알고리즘의 매개 변수 최적화를 수행하고 있으며 다중빔음향 측심 데이터와의 결과 비교를 통해 정확도 평가를 수행할 계획이다.
#항공수심라이다 #해저 점군 추출 #Histogram 기반 클러스터링 #Riegl VQ880 #Airborne Bathymetry LiDAR #Seabed Points Segmentation #Histogram Clustering

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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