KR100741155B1 - 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 항공기에서 발사한 레이저 펄스를 이용하여 산림의 수관(樹冠)의 표면 및 지표면까지 탐색함으로써, 개체 목을 포함한 모든 수목의 높이를 정확히 추출하는데 그 목적이 있다.

이러한 특징적인 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 위성항법장치, 관성항법장치, 및 레이저 발생장치를 통해 대상 지역의 레이저 측량 데이터를 생성하는 레이저 측량 데이터 생성모듈; 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 취득한 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하며, 식생 데이터로부터 수목이 존재하는 높은 식생 데이터를 분류하는 데이터 분류모듈; 및 데이터 분류모듈을 통해 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여, 높은 식생 데이터에 포함된 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출모듈; 을 포함한다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 항공사진 또는 위성영상으로 분석할 수 없었던 3차원 분석이 가능함에 따라 높은 해상도를 갖는 Ground Suface Model을 생성할 수 있는 효과도 있다

수목, 식생, 레이저 측량 데이터

Description

레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그 방법{System for extracting height data of tree using laser pulse and method therefor}

도 1 은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치에 관한 구성도.

도 2 는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 분류모듈에 관한 세부 구성도.

도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 높이 추출모듈에 관한 세부 구성도.

도 4 는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법에 관한 전체 흐름도.

도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 수목의 높이 데이터 추출방법의 제 2 과정에 관한 세부 흐름도.

도 6 은 본 발명의 일실시예에 따른 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼각망을 나타내는 예시도.

도 7 은 본 발명의 일실시예에 따른 지형 데이터를 분류하기 위한 파라미터를 나타내는 예시도.

도 8 은 본 발명의 일실시예에 따른 수목의 높이 데이터 추출방법의 제 3 과정에 관한 세부 흐름도.

도 9 는 본 발명의 일실시예에 따른 수목이 존재하는 높은 식생 데이터를 나 타내는 예시도.

도 10 은 본 발명의 일실시예에 따른 수목의 높이 데이터 추출방법의 제 4 과정에 관한 세부 흐름도.

도 11 은 본 발명의 일실시예에 따른 추출된 수목의 높이 데이터를 나타내는 예시도.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >

100: 레이저 측량 데이터 생성모듈 200: 데이터 분류모듈

300: 높이 추출모듈 210: 지형 데이터 산출부

220: 식생 데이터 산출부 211: 초기 포인트 설정수단

212: 최대 식생크기 설정수단 213: 최대 지형경사 설정수단

214: 반복 각 설정수단 215: 거리 설정수단

310: 수목 분류부 320: 데이터 생성부

330: 높이 추출부

본 발명은 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 항공 레이저 펄스의 반사파를 이용하여 임관의 3차원 분포를 측정함으로써, 임목의 수고(樹高)데이터를 추출할 수 있는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 산림 관리를 위한 원격탐사는 광학 센서를 이용한 항공측량 및 위성영상을 통한 측량이 이루어져왔다. 항공측량은, 상공에서 산림의 표면만을 촬영하는 방식으로서, 산림내의 개체 목에 대한 정보를 취득할 수 없었으며, 촬영 고도에 따른 해상도의 차이를 나타내게 된다.

이와 같은 문제로 인해, 산림의 수종을 정확히 분류하는 고 해상도의 위성영상을 이용하고 있으나, 이 역시 해상도의 한계로 인해 개체 목을 측정하지 못하는 문제가 발생하며, 상기한 항공사진 및 위성영상은 3차원의 데이터를 얻을 수 없는 문제를 내포하고 있다. 이러한 문제 인식은, 항공사진과 위성을 이용한 2차원의 데이터를 임목의 수고 분석 및 지형의 수치표고모델(DEM) 제작을 수행할 수 없으며, 항공사진의 촬영표고 및 위성영상의 종류에 따라 영상의 공간 해상도에 오차가 존재한다는 실태에 기인하며, 이는 국내뿐 아니라 세계적인 공통문제로 회자되고 있는 추세이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 제 1 목적은, 항공기에서 발사한 레이저 펄스를 이용하여 산림의 수관(樹冠)의 표면 및 지표면까지 탐색함으로써, 개체 목을 포함한 모든 수목의 높이를 정확히 추출할 수 있는 추출장치 및 그 방법을 제공함에 있다.

제 2 목적은, 항공사진 또는 위성영상으로 분석할 수 없었던 3차원 분석이 가능함에 따라 높은 해상도를 갖는 Ground Suface Model을 생성할 수 있는 수목 데이터 추출장치 및 그 방법을 제공함에 있다.

본 발명은 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치에 관한 것으로서, 위성항법장치, 관성항법장치, 및 레이저 발생장치를 통해 대상 지역의 레이저 측량 데이터를 생성하는 레이저 측량 데이터 생성모듈; 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 취득한 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하며, 상기 식생 데이터로부터 수목이 존재하는 높은 식생 데이터를 분류하는 데이터 분류모듈; 및 상기 데이터 분류모듈을 통해 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여, 높은 식생 데이터에 포함된 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출모듈; 을 포함한다.

바람직하게 상기 데이터 분류모듈은, 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터를 바탕으로 초기 포인트를 결정하며, 상기 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성하는 초기 포인트 설정수단과, 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하는 최대 식생크기 설정수단과, 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터를 이용하여 지형의 경사를 측정하는 최대 지형경사 설정수단과, 상기 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼각망 각각의 면과 인접한 각각의 점을 반복적으로 설정하며, 상기 다수의 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 각이 소정 각 이하인지 여부를 판단하는 소정 각 반복 각 설정수단, 및 소정 각 이하일 경우, 상기 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 거리가 소정 거리 이하인지 여부를 판단하여, 소정 거리 이하일 경우, 각각의 점을 지형 데이터로 판단하여 산출하는 거리 설정수단으로 구성된 지형 데이터 산출부; 및 상기 지형 데이터 산출부로부터 산출된 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여, 검색된 데이터 각각을 소정 높이 이상인지 여부를 판단하며, 소정 높이 이상일 경우, 상기 데이터를 높은 식생 데이터로 판단하여 분류하는 식생 데이터 산출부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 바람직하게 상기 높이 추출모듈은, 상기 데이터 분류모듈로부터 분류된 높은 식생 데이터로 구성된 수목의 면적을 측정하고, 상기 면적이 소정 면적 이하인지 여부를 판단하며, 소정 면적 이하일 경우, 인접한 수목과의 간격이 소정 간격 이하인지 여부를 판단하며, 소정 간격 이하일 경우, 상기 식생 데이터로 구성된 데이터를 수목 데이터로 분류하는 수목 분류부; 상기 수목 분류부로부터 분류된 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성하는 데이터 생성부; 및 상기 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 차이에 의해 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

한편, 레이저 측량 데이터 생성모듈, 데이터 분류모듈, 및 높이 추출모듈로 구성된 수목의 높이 데이터 추출장치를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법에 관한 것으로서, (a) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량을 통해 대상 산림의 3차원 레이저 측량 데이터를 취득하는 제 1 과정; (b) 상기 추출장치가 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하는 제 2 과정; (c) 상기 추출장치가 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 식생 데이터를 산출하고, 상기 식생 데이 터로부터 높은 식생 데이터를 분류하는 제 3 과정; 및 (d) 상기 추출장치가 상기 (c) 과정에서 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여 수목의 높이 데이터를 추출하는 제 4 과정; 을 포함한다.

바람직하게 상기 (b) 과정은, (b-1) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량 시 추출되는 초기 포인트를 결정하여, 상기 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성하는 단계; (b-2) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량 시 추출되는 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하는 단계; (b-3) 상기 추출장치가 레이저 측량 데이터를 이용하여 지형의 경사를 측정하는 단계; (b-4) 상기 추출장치가 상기 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 각이 소정 각 이하인지 여부를 판단하는 단계; (b-5) 상기 (b-4) 단계의 판단결과, 소정 각 이하일 경우, 상기 추출장치가 상기 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 거리가 소정 거리 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및 (b-6) 상기 (b-5) 단계의 판단결과, 소정 거리 이하일 경우, 상기 추출장치가 각각의 점을 지형 데이터를 판단하여 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게 상기 (c) 과정은, (c-1) 상기 추출장치가 산출된 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여, 검색된 데이터 각각을 소정 높이 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및 (c-2) 상기 (c-1) 단계의 판단결과, 소정 높이 이상일 경우, 상기 추출장치가 소정 높이 이상인 데이터를 높은 식생 데이터로 판단하여 분류하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 바람직하게 상기 (d) 과정은, (d-1) 상기 추출장치가 높은 식생 데이 터로 구성된 수목의 면적을 측정하고, 측정된 면적이 실제 수목으로 간주될 수 있는 소정 면적 이하인지 여부를 판단하는 단계; (d-2) 상기 (d-1) 단계의 판단결과, 소정 면적 이하일 경우, 상기 추출장치가 인접한 수목과의 간격이 소정 간격 이하인지 여부를 판단하는 단계; (d-3) 상기 (d-2) 단계의 판단결과, 소정 간격 이하일 경우, 상기 추출장치가 상기 높은 식생 데이터로 구성된 데이터를 실제 수목 데이터로 분류하는 단계; (d-4) 상기 추출장치가 (d-3) 단계에서 분류된 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성하는 단계; 및 (d-5) 상기 추출장치가 상기 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 높이 차이에 의한 값을 수목의 높이 데이터로 판단하여 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 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 발명에 따른 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 그 방법에 관해 상세하게 설명한다.

본 발명의 일실시예에 따른 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치는 도 1 에 도시된 바와 같이, 레이저 측량 데이터 생성모듈(100), 데이터 분류모듈(200), 및 높이 추출모듈(300)로 구성된다.

레이저 측량 데이터 생성모듈(100)은 위성항법장치, 관성항법장치, 및 레이저 발생장치를 통해 대상 지역의 레이저 측량 데이터를 생성하는 기능을 수행한다.

데이터 분류모듈(200)은 레이저 측량 데이터 생성부로부터 취득한 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하는 기능을 수행하며, 그 주요 기능에 따라 도 2 와 같이, 지형 데이터 산출부(210), 및 식생 데이터 산출부(220)를 포함한다.

먼저, 레이저 측량 데이터로부터 지형 데이터를 산출하는 지형 데이터 산출부(210)의 세부 구성을 살펴보면 다음과 같다.

초기 포인트 설정수단(211)은 항공 레이저 측량 시 추출되는 에러 포인트 즉, 초기 포인트(Error Point)를 결정하여, 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성한다. 여기서, 초기 포인트는 상술한 바와 같이 항공 레이저 측량 시 추출되는 에러 값으로서, 지형보다 낮게 추출되는 점을 의미한다.

최대 식생크기 설정수단(212)은 항공 레이저 측량 시 추출되는 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하며, 이러한 크기 내에는 지형 데이터가 반드시 존재하게 된다.

최대 지형경사 설정수단(213)은 레이저 측량 데이터를 이용하여 전체적인 지형의 경사를 측정한다. 반복 각 설정수단(214)은 초기 포인트에 의해 형성된 다수 의 삼각망 각각의 면과 인접한 각각의 점을 반복적으로 찾으며, 거리 설정수단(215)은 지형과의 높이 차이가 크지 않은 수목이 지형으로 분류되는 것을 방지하기 위해 인접한 점간의 거리를 설정한다. 이는 반복 각과 동시에 적용되는 사항으로서, 지형과의 높이 차이가 크지 않은 수목이 지형으로 분류되는 것을 방지하기 위한 것이다.

또한, 식생 데이터 산출부(220)는 지형 데이터 산출부로부터 산출된 지형 데이터를 바탕으로 식생 데이터를 산출한다. 구체적으로, 식생 데이터는 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖으며, 산림 수목의 대부분은 높은 식생 데이터에 존재하는 바, 식생 데이터 산출부(220)는 산출된 지형 데이터 보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여 검색된 데이터 중 소정 높이 값을 기준으로 높은 식생 데이터를 분류한다.

그리고, 높이 추출모듈(300)은 상기 데이터 분류모듈을 통해 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여 수목의 높이 데이터를 추출하는 기능을 수행하며 그 주요 기능별 세부 구성을 살펴보면, 도 3 에 도시된 바와 같이, 높은 식생 데이터로부터 수목 데이터를 분류하는 수목 분류부(310)와, 분류된 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성하는 데이터 생성부(320), 및 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 차이에 의해 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출부(330)를 포함한다.

상술한 바와 같이, 레이저 측량 데이터 생성모듈(100), 데이터 분류모 듈(200), 및 높이 추출모듈(300)의 구성을 갖는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치(이하, '추출장치')의 기능은 하기에서 설명하는 과정을 통해 더욱 명확해질 것이다.

본 발명의 특징적인 일 양상에 따른 수목의 높이 추출방법에 관한 전체적인 흐름을 도 3 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

전체적으로 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이를 추출방법은 도 4 에 도시된 바와 같이, 항공 레이저 측량을 통해 대상 산림의 3차원 레이저 측량 데이터를 취득하는 제 1 과정(S100)과, 상기 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하는 제 2 과정(S200)과, 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 식생 데이터를 산출하고, 산림의 수목이 존재하는 높은 식생 데이터를 분류하는 제 3 과정(S300), 및 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여 수목의 높이 데이터를 추출하는 제 4 과정(S400)으로 이루어진다.

먼저, 레이저 측량 데이터 생성모듈(100)은 위성항법장치, 관성항법장치, 및 레이저 발생장치를 통해 대상 산림의 3차원 데이터를 취득하는 제 1 과정을 실행한다(S100).

또한, 항공 레이저 측량을 통해 취득한 3차원 데이터는 지형 데이터 및 수목을 포함한 다양한 식생 데이터로 이루어져 있으므로, 데이터 분류 모듈(200)은 상기 3차원 데이터로부터 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하는 제 2 과정을 실행한다(S200).

구체적으로, 도 5 에 도시된 바와 같이, 지형 데이터 산출부(210)의 초기 포 인트 설정수단(211)은 항공 레이저 측량 시 추출되는 에러 포인트 즉, 초기 포인트(Error Point)를 결정하여, 도 6 과 같은 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성하며(S210), 최대 식생크기 설정수단(212)은 항공 레이저 측량 시 추출되는 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하고(S220), 최대 지형경사 설정수단(213)은 레이저 측량 데이터를 이용하여 전체적인 지형의 경사를 측정한다(S230).

반복 각 설정수단(214)은 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼각망 각각의 면과 인접한 각각의 점을 반복적으로 찾으며, 도 7 에 도시된 바와 같이, 다수의 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 각(angle)이 소정 각 이하인지 여부를 판단한다(S240). 판단결과, 소정 각 이하일 경우, 거리 설정수단(215)은 상기 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 거리(distance)가 소정 거리 이하인지 여부를 판단한다(S250). 판단결과, 소정 거리 이하인 경우, 각각의 점을 지형 데이터로 판단하여 산출한다(S260).

본 실시예에서 최대 식생의 크기를 100m × 100m 로 설정하겠으나, 본 발명이 그 크기에 한정되는 것은 아니다. 또한, 삼각망 각각의 면과 인접한 점과의 소정 각을 4˚ 내지 10˚ 로 설정하겠으나, 지형 굴곡에 의해 변경될 수 있다. 그리고, 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 점과의 소정 거리를 0.5m 내지 1.5m, 바람직하게 1.2m 로 설정하겠으나, 본 발명이 그 거리에 한정되는 것은 아니다.

이때, 식생 데이터는 산출된 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖으며, 산림 수목의 대부분은 높은 식생 데이터에 존재하는 바, 식생 데이터 산출부(220)는 산출 된 지형 데이터로부터 높은 식생 데이터를 분류하는 제 3 과정을 실행한다(S300).

구체적으로, 도 8 에 도시된 바와 같이, 식생 데이터 산출부(220)는 산출된 지형 데이터 보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여, 검색된 데이터 각각을 소정 높이 이상인지 여부를 판단하며(S310), 판단결과, 소정 높이 이상일 경우, 도 9 와 같이, 소정 높이 이상인 데이터를 높은 식생 데이터(H)로 판단하여 분류한다(S320). 본 실시예에서, 데이터 각각의 소정 높이를 1.5m 내지 2.5m, 바람직하게 2m 로 설정하겠으나, 본 발명이 그 높이에 한정되는 것은 아니다.

그리고, 높이 추출모듈(300)은 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여 수목의 높이 데이터를 추출하는 제 4 과정을 실행한다.

구체적으로, 분류된 높은 식생 데이터 중 인공지물 등의 건물 데이터가 존재할 수 있다. 따라서, 높이 추출모듈(300)의 수목 분류부(310)는 도 10 에 도시된 바와 같이, 높은 식생 데이터로 구성된 수목의 면적(m²)을 측정하고, 측정된 면적이 실제 수목으로 간주될 수 있는 소정 면적 이하인지 여부를 판단하며(S410), 판단결과, 소정 면적 이하일 경우, 수목 분류부(310)는 인접한 수목과의 간격이 소정 간격 이하인지 여부를 판단한다(S420). 판단결과, 소정간격 이하일 경우, 수목 분류부(310)는 상기 높은 식생 데이터로 구성된 데이터를 실제 수목 데이터로 분류한다(S430). 본 실시예에서, 수목의 면적을 20m²로 설정하겠으며, 인접한 수목과의 소정 간격을 0.5m 내지 1.5m, 바람직하게 1m로 설정하겠으나, 본 발명이 그 면적 및 간격에 한정되는 것은 아니다.

수목 면 데이터 생성부(320)는 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성한다(S440). 그리고, 높이 추출부(330)는 도 11 과 같이, 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 높이 차이에 의한 값을 수목의 높이 데이터로 판단하여 추출한다(S450).

지금까지 상술한 바와 같은, 본 발명에 따른 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치 및 이를 이용한 추출방법은, 항공기에서 발사한 레이저 펄스를 이용하여 산림의 수관의 표면 및 지표면까지 탐색함으로써, 수목의 소정면적 및 소정간격을 설정할 수 있어 식생 데이터로부터 수목을 정확히 구분해낼 수 있으며, 산림의 개체 목을 포함한 모든 수목의 높이를 정확히 추출할 수 있다는 특징적인 장점을 갖는다.

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.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 항공기에서 발사한 레이저 펄스를 이용하여 산림의 수관(樹冠)의 표면 및 지표면까지 탐색함으로써, 수목의 소정면적 및 소정 간격을 설정할 수 있어 식생 데이터로부터 수목을 정확히 구분해낼 수 있으며, 산림의 개체 목을 포함한 모든 수목의 높이를 정확히 추출할 수 있는 효과가 있다.

그리고, 본 발명에 따르면, 항공사진 또는 위성영상으로 분석할 수 없었던 3차원 분석이 가능함에 따라 높은 해상도를 갖는 Ground Suface Model을 생성할 수 있는 효과도 있다.

Claims (7)

1. 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치에 있어서,

   위성항법장치, 관성항법장치, 및 레이저 발생장치를 통해 대상 지역의 레이저 측량 데이터를 생성하는 레이저 측량 데이터 생성모듈(100);

   상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 취득한 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하며, 상기 식생 데이터로부터 수목이 존재하는 높은 식생 데이터를 분류하는 데이터 분류모듈(200); 및

   상기 데이터 분류모듈을 통해 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여, 높은 식생 데이터에 포함된 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출모듈(300); 을 포함하되,

   상기 높이 추출모듈(300)은,

   상기 데이터 분류모듈로부터 분류된 높은 식생 데이터로 구성된 수목의 면적을 측정하고, 상기 면적이 소정 면적 이하인지 여부를 판단하며, 소정 면적 이하일 경우, 인접한 수목과의 간격이 소정 간격 이하인지 여부를 판단하며, 소정 간격 이하일 경우, 상기 식생 데이터로 구성된 데이터를 수목 데이터로 분류하는 수목 분류부(310);

   상기 수목 분류부로부터 분류된 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성하는 데이터 생성부(320); 및

   상기 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 차이에 의해 수목의 높이 데이터를 추출하는 높이 추출부(330); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 데이터 분류모듈(200)은,

   상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터를 바탕으로 초기 포인트를 결정하며, 상기 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성하는 초기 포인트 설정수단(211)과, 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하는 최대 식생크기 설정수단(212)과, 상기 레이저 측량 데이터 생성모듈로부터 생성된 데이터를 이용하여 지형의 경사를 측정하는 최대 지형경사 설정수단(213)과, 상기 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼 각망 각각의 면과 인접한 각각의 점을 반복적으로 설정하며, 상기 다수의 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 각이 소정 각 이하인지 여부를 판단하는 소정 각 반복 각 설정수단(214), 및 소정 각 이하일 경우, 상기 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 거리가 소정 거리 이하인지 여부를 판단하여, 소정 거리 이하일 경우, 각각의 점을 지형 데이터로 판단하여 산출하는 거리 설정수단(215)으로 구성된 지형 데이터 산출부(210); 및

   상기 지형 데이터 산출부로부터 산출된 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여, 검색된 데이터 각각을 소정 높이 이상인지 여부를 판단하며, 소정 높이 이상일 경우, 상기 데이터를 높은 식생 데이터로 판단하여 분류하는 식생 데이터 산출부(220); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출장치.
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4. 레이저 측량 데이터 생성모듈(100), 데이터 분류모듈(200), 및 높이 추출모듈(300)로 구성된 수목의 높이 데이터 추출장치를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법에 있어서,

   (a) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량을 통해 대상 산림의 3차원 레이저 측량 데이터를 취득하는 제 1 과정(S100);

   (b) 상기 추출장치가 레이저 측량 데이터를 바탕으로 지형 데이터 및 식생 데이터를 산출하는 제 2 과정(S200);

   (c) 상기 추출장치가 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 식생 데이터를 산출하고, 상기 식생 데이터로부터 높은 식생 데이터를 분류하는 제 3 과정(S300); 및

   (d) 상기 추출장치가 상기 (c) 과정에서 분류된 지형 데이터 및 높은 식생 데이터를 이용하여 수목의 높이 데이터를 추출하는 제 4 과정(S400); 을 포함하되,

   상기 (d) 과정은,

   (d-1) 상기 추출장치가 높은 식생 데이터로 구성된 수목의 면적을 측정하고, 측정된 면적이 실제 수목으로 간주될 수 있는 소정 면적 이하인지 여부를 판단하는 단계(S410);

   (d-2) 상기 (d-1) 단계의 판단결과, 소정 면적 이하일 경우, 상기 추출장치가 인접한 수목과의 간격이 소정 간격 이하인지 여부를 판단하는 단계(S420);

   (d-3) 상기 (d-2) 단계의 판단결과, 소정 간격 이하일 경우, 상기 추출장치가 상기 높은 식생 데이터로 구성된 데이터를 실제 수목 데이터로 분류하는 단계(S430);

   (d-4) 상기 추출장치가 (d-3) 단계에서 분류된 수목 데이터를 바탕으로 수목의 최상단 점 데이터를 생성하고, 수직상의 동일 위치한 지형 데이터를 평균값으로 연산하여 지형의 면 데이터를 생성하는 단계(S440); 및

   (d-5) 상기 추출장치가 상기 수목의 점 데이터와 지형의 면 데이터의 높이 차이에 의한 값을 수목의 높이 데이터로 판단하여 추출하는 단계(S450); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 (b) 과정은,

   (b-1) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량 시 추출되는 초기 포인트를 결정하여, 상기 초기 포인트에 의해 형성되는 다수의 삼각망을 형성하는 단계(S210);

   (b-2) 상기 추출장치가 항공 레이저 측량 시 추출되는 데이터 내에서 가장 큰 식생의 크기를 설정하는 단계(S220);

   (b-3) 상기 추출장치가 레이저 측량 데이터를 이용하여 지형의 경사를 측정하는 단계(S230);

   (b-4) 상기 추출장치가 상기 초기 포인트에 의해 형성된 다수의 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 각이 소정 각 이하인지 여부를 판단하는 단계(S240);

   (b-5) 상기 (b-4) 단계의 판단결과, 소정 각 이하일 경우, 상기 추출장치가 상기 삼각망 각각의 면과 가장 인접한 각각의 점과의 거리가 소정 거리 이하인지 여부를 판단하는 단계(S250); 및

   (b-6) 상기 (b-5) 단계의 판단결과, 소정 거리 이하일 경우, 상기 추출장치가 각각의 점을 지형 데이터를 판단하여 산출하는 단계(S260); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법.
6. 제 4 항에 있어서,

   상기 (c) 과정은,

   (c-1) 상기 추출장치가 산출된 지형 데이터보다 큰 높이 값을 갖는 데이터를 검색하여, 검색된 데이터 각각을 소정 높이 이상인지 여부를 판단하는 단계(S310); 및

   (c-2) 상기 (c-1) 단계의 판단결과, 소정 높이 이상일 경우, 상기 추출장치가 소정 높이 이상인 데이터를 높은 식생 데이터로 판단하여 분류하는 단계(S320); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이저 펄스를 이용한 수목의 높이 데이터 추출방법.
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