KR100884100B1 - System and method for detecting vegetation canopy using airborne laser surveying - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 항공 레이저 측량에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 항공 레이저 측량을 이용하여 수목의 캐노피 데이터를 쉽게 얻도록 하여, 3차원 모델 분석을 가능케 하기 위한 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to aviation laser surveying, and more particularly to a tree canopy extraction system and method using aviation laser surveying to enable easy acquisition of tree canopy data using aerial laser surveying to enable three-dimensional model analysis. It is about.
근래 들어 지리 정보 체계(geographic information system; GIS)에 대한 관심이 높아지고 관련 분야에 대한 연구개발이 활발히 이루어지면서, GIS의 응용과 활용 폭이 다방면으로 급속하게 확대되고 있다. GIS는 공간에 관련된 문제를 해결하기 위하여 지리 자료를 이용하고 관리하기 위한 컴퓨터 기반의 시스템을 의미한다.Recently, as interest in geographic information system (GIS) has increased and research and development in related fields have been actively conducted, the scope of application and utilization of GIS is rapidly expanding in various fields. GIS is a computer-based system for using and managing geographic data to solve space related problems.
여기서, 상기 GIS를 구축함에 있어 가장 기초적인 자료는 수치 지도(digital map)이다. 수치 지도는 고전적인 종이 지도와 달리, 측량에 의해 얻어진 각종 지형 자료들이 수치 편집에 의해 파일로 저장되고 색인화 된다. 수치 지도의 제작은 일 반적으로 항공 사진 및 위성 영상에 의하여 얻어진 지형 자료를 바탕으로 이루어지며, 이러한 자료를 해석하고 수치화하는 작업이 필요하다. 한편, 최근에는 범지구적 위치결정 체계(global positioning system; GPS)를 이용하여 수치 지형 자료(digital terrain data)를 획득하는 기술이 활발히 연구되고 있다. GPS는 인공위성을 이용한 첨단 항법 체계로서, 정확한 지상의 측정 위치를 결정하기 위해 사용된다. 특별히 설계된 GPS 수신기들은 지구상의 어느 곳에서나 시간 제약 없이 인공위성에서 발신하는 정보를 수신하여 정지 또는 이동하는 물체의 절대적 위치를 측정할 수 있다.Here, the most basic data in constructing the GIS is a digital map. Numerical maps, unlike classical paper maps, store and index various terrain data obtained by surveying into numerical files. The production of digital maps is usually based on topographical data obtained from aerial photographs and satellite images, and it is necessary to interpret and quantify these data. On the other hand, recently, techniques for acquiring digital terrain data using a global positioning system (GPS) have been actively studied. GPS is a state-of-the-art navigation system using satellites, which is used to determine the exact position of measurement on the ground. Specially designed GPS receivers can measure the absolute position of a stationary or moving object by receiving information from satellites anywhere in the world without time constraints.
수치 지형 자료를 획득하거나 보정하기 위하여 GPS를 이용하는 기술들이 예컨대 대한민국 등록특허공보 제 10-0404400호, 대한민국 등록특허공보 제 10-0456377호, 대한민국 등록특허공보 제 10-0496814호, 대한민국 등록특허공보 제10-0510834호 등에 개시되어 있다. 대한민국 등록특허공보 제 10-0404400호는 GPS를 장착한 차량의 이동 궤적을 얻기 위하여 두 개 이상의 기준점을 설정하고 기준점으로부터 차량까지의 거리 정보를 각각 획득하여 차량의 위치 좌표를 보정하는 기술을 제시하고 있다.Techniques that use GPS to obtain or correct digital terrain data include, for example, Korean Patent Publication No. 10-0404400, Korean Patent Publication No. 10-0456377, Korean Patent Publication No. 10-0496814, and Korean Patent Registration Publication 10-0510834 and the like. Republic of Korea Patent Publication No. 10-0404400 proposes a technique for correcting the position coordinates of the vehicle by setting two or more reference points and obtaining the distance information from the reference point to the vehicle to obtain the movement trajectory of the vehicle equipped with GPS, and have.
대한민국 등록특허공보 제 10-0456377호는 GPS 장착 차량을 이동하면서 수치 지도에 표시된 도로 부대 시설물의 실제일치 여부를 판단하여 실시간으로 수치 지도를 업데이트하는 기술을 제시하고 있다. 대한민국 등록특허공보 제 10-0496814호는 GPS 수신기로부터 실시간으로 획득한 도로 좌표값 및 측량 정보를 표준보정 함수로 보정하여 수치 지도를 제작하는 기술을 제시하고 있다.Republic of Korea Patent Publication No. 10-0456377 proposes a technology for updating the numerical map in real time by determining whether the road subsidiary facilities displayed on the numerical map is actually matched while moving the GPS-equipped vehicle. Korean Patent Publication No. 10-0496814 discloses a technique for producing a digital map by correcting road coordinate values and survey information obtained in real time from a GPS receiver with a standard correction function.
또한, 대한민국 등록특허공보 제 10-0510834호는 GPS 수신기로부터 획득한 도로 시설물의 위치 및 주변 정보를 수록하여 측량일자별 도로 시설물 현황이 반영된 수치 지도를 제작하는 기술을 제시하고 있다. 전술한 종래 기술들의 현황으로부터도 알 수 있듯이, 수치 지도는 단순히 지형 정보만을 포함하는 것이 아니라 도로 주변의 시설물과 같은 부가 정보를 수록하여 다양한 지리적 정보를 제공하는데 이용되고 있다.In addition, the Republic of Korea Patent Publication No. 10-0510834 discloses a technique for producing a digital map reflecting the status of the road facilities by survey date by recording the location and surrounding information of the road facilities obtained from the GPS receiver. As can be seen from the above-described state of the art, the digital map is used not only to include terrain information but also to provide various geographical information by storing additional information such as facilities around roads.
그러나 전술한 종래 기술들은 GPS 장착 차량을 이용하여 도로 정보의 획득을 목적으로 지리정보가 구축되고 있으나, 산림관리를 목적으로 하는 수목 관련 정보 구축은 현재의 기술 및 장비로는 어려운 실정이다. 즉, 현재는 수목을 관리하기 위해 직접 사람이 측정하는 매뉴얼적인 방식과, 항공사진 또는 위성 영상 등의 원격탐사 기술을 이용하여 수목에 대한 산림정보를 생성하게 된다. 그러나, 직접 측정방식은 막대한 시간과 비용이 소요되며, 항공사진 또는 위성 사진을 이용한 방식은 산림의 표면만을 촬영하기 때문에 정보의 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 이는 촬영된 항공 사진과 위성영상은 2차원 데이터로 제공되어 수목의 캐노피(Canopy) 분석 및 지형의 수치표면 모델(DSM) 제작과 같은 3차원 분석의 시행이 어렵게 된다. 더구나, 항공 사진은 촬영 고도에 따라 공간 해상도의 차이를 보이고, 위성영상은 촬영 위성의 종류에 따라 영상의 공간 해상도에서 차이를 보이는 문제점이 존재한다.However, although the above-described conventional technologies are constructed geographic information for the purpose of obtaining road information by using a GPS-equipped vehicle, the construction of trees-related information for the purpose of forest management is difficult with current technologies and equipment. In other words, forest information is generated for the trees by using manual methods for direct tree management and remote sensing techniques such as aerial photographs or satellite images. However, the direct measurement method takes enormous time and cost, and the method using aerial photographs or satellite photographs only photographs the surface of the forest, thereby degrading the utility of information. It is difficult to carry out three-dimensional analysis such as canopy analysis of trees and the production of digital surface model (DSM) of the terrain. In addition, there is a problem in that the aerial photograph shows a difference in spatial resolution according to the altitude taken, and the satellite image shows a difference in the spatial resolution of the image according to the type of the satellite photographed.
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 항공 레이저 측량을 이용하여 수목의 캐노피(Canopy) 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 시스템 및 방법을 제공함 있다.The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a tree canopy extraction system and method using aerial laser surveying that can easily obtain canopy data of trees using aerial laser surveying. have.
본 발명의 다른 목적은, 레이저 측량을 통해 산림의 잎 표면 전체에 걸쳐서 측정을 수행함으로써, 해상도가 낮은 항공사진이나 위성영상으로 분석할 수 없었던 수목의 3차원 모델 분석이 가능한 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 시스템 및 방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to measure a tree over a leaf surface of a forest by laser surveying, and thus, tree using aerial laser surveying capable of analyzing three-dimensional models of trees that could not be analyzed by low resolution aerial photographs or satellite images. It provides a canopy extraction system and method.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 관점에 따른 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 시스템은, 해당 지역에 대한 항공 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부; 상기 영상 촬영부에서 촬상된 영상 정보 및 상기 LiDAR 시스템을 이용하여 수목에 대한 레이저 스캔 정보를 생성하는 시스템 운영부로 구성되는 항공 시스템; 상기 항공 영상정보 및 레이저 스캔 정보를 토대로 해당 수목에 대한 캐노피 정보를 접수한 후, 상기 항공 영상정보와 캐노피 정보를 상호 매칭시키기 위한 연산 제어부와, 상기 연산 제어부의 연산 결과를 영상으로 표시하는 디스플레이부와, 상기 연산 제어부로부터 제공된 상기 레이저 스캔 정보를 토대로 해당 사물에 대한 식생 여부를 판단하는 수목 식별부와, 상기 해당 사물이 식생일 경우, 상기 레이저 스캔 정보의 펄스 도달 시간에 기초하여 식생 내의 각 수목에 대한 높이를 측정하는 수목높이 측정부와, 상기 수목높이 측정부의 측정 결과를 토대로 각 수목에 대한 최고점을 기준으로 수목높이의 변화량이 최대가 되는 위치를 검출하여 이를 해당 수목의 둘레로 상정하며, 상기 최고점 및 수목의 둘레를 토대로 각각의 수목에 대한 캐노피 정보를 생성하는 캐노피 산출부로 구성되는 연산 시스템;으로 이루어진 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the tree canopy extraction system using aerial laser surveying according to the first aspect of the present invention includes an image capturing unit for capturing aerial images of a corresponding area; An aviation system comprising a system operator for generating laser scan information on trees using the image information captured by the image capturing unit and the LiDAR system; After receiving the canopy information for the tree based on the aerial image information and the laser scan information, the operation control unit for matching the aerial image information and canopy information, and a display unit for displaying the operation results of the operation control unit as an image And a tree identification unit for determining whether the object is vegetation based on the laser scan information provided from the calculation control unit, and each tree in the vegetation based on the pulse arrival time of the laser scan information when the object is a vegetation. Based on the measurement result of the tree height measuring unit for measuring the height of the tree, and the tree height measuring unit detects the position where the maximum amount of change in the tree height based on the highest point for each tree and assumes the circumference of the corresponding tree, Canopy information for each tree based on the peak and tree circumference Characterized in that consisting of; arithmetic system consisting of a canopy calculation unit for generating a.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 관점에 따른 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 방법은, a) 항공 레이저 스캔을 토대로 식생 내 각 수목에 대한 최고점 데이터들을 추출하는 단계; b) 어느 하나의 수목에 대한 최고점 데이터를 중심으로, 근접된 최고점 데이터와의 거리 정보를 산출하는 단계; 및 c) 상기 거리 정보를 상기 수목에 대한 캐노피로 산정하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.Meanwhile, a tree canopy extraction method using aerial laser surveying according to a second aspect of the present invention for achieving the above object comprises the steps of: a) extracting peak data for each tree in a vegetation based on an aerial laser scan; b) calculating distance information from the closest peak data based on the peak data for any one tree; And c) calculating the distance information as a canopy for the tree.
구체적으로, d) 상기 최고점 데이터에 대응하는 수목의 높이를 포함함으로써, 수목에 대한 3차원 그래픽 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the method may further include providing three-dimensional graphic information about the tree by including the height of the tree corresponding to the highest point data.
본 발명에 따른 항공 레이저 측량을 이용한 수목 캐노피 추출 시스템 및 방법은, 비행 고도에 따라 일정 간격으로 레이저 펄스를 주사하여 조사토록 함으로써, 측정된 레이저 포인터를 토대로 정확한 캐노피를 생성할 수 있는 효과를 얻는 다. 또한 레이저 측량을 토대로 정밀한 수목의 캐노피를 3차원 모델로 구현토록 함에 따라, 산림정보를 정확하게 구축할 수 있는 효과를 얻는다.The tree canopy extraction system and method using aviation laser surveying according to the present invention obtains the effect of generating an accurate canopy based on the measured laser pointer by scanning and irradiating a laser pulse at a predetermined interval according to the flight altitude. . In addition, the accurate tree canopy is implemented as a three-dimensional model based on laser surveying, so that the forest information can be accurately constructed.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 예시도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 수목 캐노피 측정을 위한 시스템 구성도이다. 도시된 바와 같이, 항공레이저 측량을 위한 GPS(Global Positioning System:111), INS(Inertial Navigation System:109), 항공레이저스캐너(Airborne Laser Scanner: 103)로 구성되는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 시스템을 포함하여, 해당 지역에 대한 항공 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부(107)와, 상기 영상 촬영부(107)에서 촬상된 영상 정보 및 상기 LiDAR 시스템을 이용하여 수목에 대한 레이저 스캔 정보를 생성하는 시스템 운영부(101)와, 상기 시스템 운영부(101)에서 생성된 항공 영상정보 및 레이저 스캔 정보를 송출하는 송신부(105)로 구성되는 항공 시스템(100); 상기 송신부(105)로부터 제공되는 항공 영상정보 및 레이저 스캔 정보를 복조하는 수신부(125)와, 상기 수신부(125)로부터 복조된 정보를 토대로 항공 영상정보 및 레이저 스캔 정보를 추출하고, 이를 근거로 해당 수목에 대한 캐노피 정보를 접수한 후, 상기 항공 영상정보와 캐노피 정보를 상호 매칭시키기 위한 연산 제어부(121)와, 상기 연산 제어부(121)의 연산 결과를 영상으로 표시하는 디스플레이부(123)와, 상기 연산 제어부(121)로부터 제공된 상기 레이저 스캔 정보를 토대로 해당 사물에 대한 식생 여부를 판단하는 수목 식별부(127)와, 상기 해당 사물이 식생일 경우, 상기 레이저 스캔 정보의 펄스 도달 시간에 기초하여 각 식생에 대한 높이를 측정하는 수목높이 측정부(129)와, 상기 수목높이 측정부(129)의 측정 결과를 토대로 각 수목에 대한 최고점을 기준으로 수목높이의 변화량이 최대가 되는 위치를 검출하여 이를 해당 수목의 둘레로 상정하며, 상기 최고점 및 수목의 둘레를 토대로 각각의 수목에 대한 캐노피 정보를 생성하는 캐노피 산출부(131)로 구성되는 연산 시스템(120)으로 이루어진다.1 is a system configuration for the tree canopy measurement according to the present invention. As shown, a Light Detection And Ranging (LiDAR) system, which consists of a Global Positioning System (GPS) 111, an Inertial Navigation System (INS) 109, and an Airborne Laser Scanner (103) for aviation laser surveying, Including, the
상기 항공 시스템(100) 및 연산 시스템(120)은 상기 송신부(105) 및 수신부(125)를 이용하여, 상기 영상정보 및 레이저 스캔정보를 송수신하고 있으나, 이는 유선 구조의 통신이거나, 무선 구조의 통신에 기반할 수 있을 것이다. 즉, 상기 항공 시스템(100) 및 연산 시스템(120)은 상호 별개의 장치로써 별개의 공간에서 운영될 수 있으며, 필요에 따라 항공 시스템(100) 및 연산 시스템(120)은 하나의 단일화된 시스템일 수 있을 것이다. 예컨대, 항공 시스템(100) 및 연산 시스템(120)이 별개의 장치일 경우, 항공 시스템(100)은 항공기로 장착되고, 연산 시스템(120)은 지상에서 운영되어, 항공 시스템(100)에서 촬영된 임의의 지역에 대한 수목 캐노피 정보를 지상에서 제공할 수 있을 것이다.The
한편, 본 발명에서는 수목의 캐노피를 산출토록 하고 있으나, 다수의 수목이 복합적으로 구성된 식생 내의 각 수목에 대한 캐노피 산출은, 식생에 대한 다수의 레이저 포인트의 최고점 사이의 거리를 해당 수목의 캐노피로 정의될 수 있다. 즉, 식생에 대한 레이저 포인트 중 최고점에 해당하는 레이저 포인트는 다수 개 형성되 며, 이러한 최고점은 하나의 수목의 최고점에 해당할 것이다. 따라서, 각 수목의 캐노피는 해당 수목의 최고점과 근접한 다른 최고점들 간의 중간 거리가 해당 수목의 캐노피 반경에 해당할 것이다.Meanwhile, in the present invention, the canopy of the tree is calculated, but the canopy calculation for each tree in the vegetation composed of a plurality of trees is defined as the canopy of the tree as the distance between the highest points of the plurality of laser points for the vegetation. Can be. In other words, a number of laser points corresponding to the highest point among the vegetation points for vegetation are formed, and this peak will correspond to the peak of one tree. Thus, the canopy of each tree will correspond to the canopy radius of that tree with the median distance between the other peaks closest to that tree's peak.
도 2는 본 발명의 주요 동작을 설명하기 위한 플로우챠트이다.2 is a flowchart for explaining the main operation of the present invention.
도시된 바와 같이, S201 단계에서 상기 항공 시스템(100)은 LiDAR 시스템 즉, 항공 레이저스캐너(103), GPS(111) 및 INS(109)를 기동한다. 이는 항공 LiDAR 측량을 위한 것으로, 항공 시스템(100)은 S203 단계에서 GPS(111) 및 다수의 인공위성을 토대로 항공기의 위치 즉, 촬영하고자 하는 위치정보를 수신한다. 또한, INS(109) 즉, 관성 항법장치를 이용하여 항공기의 가속도를 측정한다.As shown, in step S201 the
상기 INS(109)는 항공기 엔진이 기동함과 동시에, 현재의 좌표가 입력되면 항공기가 움직일 때마다 INS(109)는 가속도를 읽어낸다. 그리고, 가속도를 적분하여 속도를 구하고 이를 토대로 위치변화량을 산출하여 현재 위치를 정확하게 검출한다. 이후, 상기 시스템 운영부(101)는 영상 촬영부(107)를 이용하여 해당 지역의 지리적 영상을 촬영하고, 레이저 스캐너(103)를 이용한 산림 지역을 스캔한다.The INS 109 starts up the aircraft engine and at the same time the current coordinates are input, the INS 109 reads the acceleration whenever the aircraft moves. Then, the acceleration is integrated to find the velocity, and the position change is calculated based on the velocity to accurately detect the current position. Thereafter, the
레이저 스캔은 일정 거리 예컨대, 10Cm 내지 30Cm 단위로 레이저를 지상의 수목으로 조사하는 것으로, 상기 시스템 운영부(101)는 레이저의 조사 시각 및 반사되어 수신된 시각을 검출한다. 즉, S205 단계와 같이 시스템 운영부(101)는 펄스화된 레이저 신호를 일정 간격으로 조사하되, 상기 GPS(111) 및 INS(109)를 이용한 레이저 펄스 간격에 대한 실질적인 거리를 산출한다. 이와 같이, 시스템 운영 부(101)는 S207 단계에서 영상 촬영부(107)에서 촬상된 영상정보를 포함하여 상기 레이저 스캐너(103)를 통해 제공되는 스캔정보를 취합한다. 상기 스캔정보는 해당 영상정보에 대응하는 지역의 레이저 스캔 정보이다.The laser scan irradiates a laser beam to a ground tree at a predetermined distance, for example, 10 cm to 30 cm, and the
상기 시스템 운영부(101)는 송신부(105)를 통해 전술된 영상정보 및 스캔 정보를 연산 시스템(120)으로 전송한다. 이는 서술한 바와 같이, 유무선 네트워크를 통해 전송될 수 있으나, 필요에 따라 항공 시스템(100) 내부로 상기 연산 시스템(120)이 설치될 수 있음은 물론이다. 즉, 항공기 내부에서 항공 시스템(100) 및 연산 시스템(120)을 동시에 기동할 수 있는 것이다. 따라서, 상기 연산 시스템(120)은 S209 단계에서 상기 수신부(125)는 송신부(105)로부터 전송된 영상정보 및 레이저 스캔 정보를 수신한다. 상기 송수신부(105, 125)가 무선 네트워크로 구성될 경우, 상시 수신부(125)는 복조회로가 포함될 것이며, 따라서 상기 연산 제어부(121)는 복조된 신호로부터 영상정보 및 레이져 스캔 정보를 추출한다.The
상기 연산 제어부(121)는 먼저, 레이져 스캔 정보를 상기 수목 식별부(127)로 제공한다. 수목 식별부(127)는 S209 단계에서, 현재 접수된 레이저 스캔에 따른 각 레이저 포인트 정보를 수신하여, 레이저 포인트 정보들에 대한 상관 관계를 산출한다. 상기 포인트 정보는 각 레이저 펄스에 대한 복귀 시간정보로 상정될 수 있으며, 이러한 시간 정보를 토대로 대상물에 대한 종류 예컨대, 수목, 지형, 건물 등을 판별한다. 이는 레이저 펄스에 대한 복귀 시간이 일정 면적을 갖고 일정하게 검출될 경우, 지형으로 판단하며, 복귀 시간의 변화량이 일정 범위 내에서 선형적으로 검출될 경우 이는 지면으로 판단하고, 레이저 펄스의 복귀 시간이 일정하지 않을 경우 수목 또는 식생으로 판단한다.The
상기한 지형은 식생과 인공 지물인 건물을 제외한 데이터로서, 이러한 데이터를 근거로 식생을 판단한다. 지형 데이터는 항공 레이저 스캐너가 취득한 모든 데이터 중 지형만을 나타내는 것으로, 초기 포인트가 필요하다. 초기 포인트란 지형보다 낮은 높이의 점들(Low Points)로서, 오차점(error points)으로 정의되는 데이터를 의미한다. 이들 초기 포인트를 이용하여 다음으로 높은 지형 데이터를 분류하게 되며, 초기 포인트에 의해 내부적으로 구성되는 삼각망으로 실제 지형 데이터를 찾는다. 상기 식목 식별부(127)는 원시 LiDAR 데이터를 이용해 분류한 지형 데이터를 사용하여 지형보다 높이가 큰 것을 분류한다.The terrain is data excluding vegetation and buildings that are artificial features, and the vegetation is determined based on the data. The terrain data represents only the terrain of all data acquired by the aviation laser scanner, and an initial point is required. The initial points are low points that are lower than the terrain, and mean data defined as error points. These initial points are used to classify the next highest terrain data, and the actual terrain data is searched for by a triangular network constructed internally by the initial points. The
지형보다 높이가 큰 것은 주로 식생과 인공지물인 건물로 분류되며, 식생의 분류에 있어서 지형으로 분류된 데이터를 이용하여 그 값을 기준으로 하여 일정 높이 범위에 있는 것을 분류한다. 예컨대, 지형 데이터로부터 0.25m 까지는 낮은 식생, 2m 까지는 중간 식생 그리고 2m 이상은 높은 식생으로 분류할 수 있을 것이다. 2m 이상의 높은 식생에는 대부분의 건물들이 존재하기 때문에, 전술된 건물 분류 알고리즘을 토대로 높은 식생을 분류할 수 있다. 도 3a, 3b는 식생과 지형을 분류한 영상 정보로서, 녹색 부분은 식생을 나타내며 회색은 지형을 나타낸다. 검은색은 레이저 스캔 정보가 없는 것으로 바다, 호수 등을 나타낸다.The taller than the terrain is classified as a vegetation and artificial buildings, and the classification of vegetation is classified into a certain height range based on the value using the data classified as the topography. For example, from the topographical data, it may be classified as low vegetation up to 0.25m, medium vegetation up to 2m and high vegetation up to 2m. Since most buildings exist in vegetation higher than 2 m, it is possible to classify high vegetation based on the above-described building classification algorithm. 3A and 3B show image information classifying vegetation and terrain, with green parts representing vegetation and gray being terrain. Black is the absence of laser scan information and indicates sea, lake, etc.
한편, 상기 수목 식별부(127)는 전술된 내용에 따라 지형과 식생을 분류한 후, 분류된 식생 정보를 상기 수목높이 측정부(129)로 제공한다. 일반적으로, 식생은 방사형으로 퍼진 레이저 포인트가 군집화하여 존재하기 때문에, S211 단계와 같 이 상기 수목높이 측정부(129)는 식생으로 판단된 데이터 중 최고의 높이에 해당하는 최고점 데이터를 검색하여 이를 수목의 높이로 정의한다. 예컨대, 도 4에 도시된 바와 같이, 식생으로 주사된 레이저 포인트에 대한 펄스 복귀 시간을 근거로, 식생의 최고점 데이터 즉, 수목의 높이를 추출한다. 상기 수목높이 측정부(129)는 식생의 높이를 산출함에 있어, 기 검출된 지형 데이터를 토대로 수목의 높이를 산출할 수 있으나 필요에 따라 다수의 레이저 포인트에 대한 최대치 높이를 수목의 높이로 산정할 수 있을 것이다.Meanwhile, the
이후, S213 단계로 진입하여 상기 캐노피 산출부(131)는 해당 식생 또는 수목에 대한 캐노피를 산출하는데, 이를 위해 수목의 너비 값을 산출한다. 즉, 수목의 최고점에 해당하는 수목 높이 데이터를 기준으로 하여 좌우 측 방향의 최대값을 추출한다. 상기 수목의 높이를 Z 값이라 할 경우, 수목의 좌우 측 방향에 대한 최대값은 Y 또는 X 값에 해당할 것이다. X, Y 값은 동일한 방식으로 검출된 수목의 너비에 대한 방향성을 나타내는 것으로, 추후 3차원 정보를 생성하기 위한 데이터로 활용될 수 있다. 도 5는 식생의 너비를 산출하는 방법을 설명하는 사진이다.Thereafter, the process proceeds to step S213 and the
상기 캐노피 산출부(131)는 수목 또는 식생의 너비 정보를 포함하여, 상기 수목높이 측정부(129)에서 검출된 수목(식생)의 높이 정보를 상기 연산 제어부(121)로 전송한다. 연산 제어부(121)는 디스플레이부(123)로 캐노피 정보 및 상기 지형 사진에 따른 영상정보를 제공함으로써, 상기 디스플레이부(123)는 해당 지역의 식생 또는 수목의 캐노피를 도 6과 같이 제공한다. 도시된 바와 같이, 수목의 캐노피는 수목의 너비에 해당하는 원형 구조로 디스플레이되며, 식생일 경우에는 타원형으로 구현될 수 있다.The
전술된 수목은 레이저 포인트의 최고점을 토대로 수목의 너비를 산출함으로써, 수목의 크기 및 캐노피를 산출하나, 다수의 수목이 복합적으로 형성된 식생은 레이저 포인트의 최고점들을 기반으로, 수목 및 식생에 대한 높이 및 캐노피를 산출한다. 예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 레이저 포인트가 무수히 존재함에 있어 최고점에 해당하는 다수의 레이저 포인트를 검출하고, 이를 토대로 식생 내의 수목들을 판단한다.The tree described above calculates the tree's width and canopy by calculating the tree's width based on the peak of the laser point, but the vegetation in which a large number of trees are combined is based on the peaks of the laser point, Calculate the canopy. For example, as shown in Figure 7, in the presence of a myriad of laser points, a plurality of laser points corresponding to the highest point is detected, and based on this, the trees in the vegetation are determined.
또한, 각 수목에 대한 캐노피는 근접된 최고점과의 거리를 1/2로 분리하여 이를 캐노피의 반경으로 설정할 수 있을 것이며, 이로부터 식생의 캐노피는 다수의 캐노피가 중접된 구조를 갖게 된다. 도 7에 도시된 각 수목별 사각 형상은 최고점을 기준으로 한 수목의 높이와 더불어, 해당 수목의 캐노피 즉, 사각 형상의 가로 길이로 표현되며, 도 6에 도시된 캐노피의 원형에 해당하는 직경은 전술된 사각 형상의 가로 길이인 것이다. 이와 같이, 본 발명은 레이저 포인트에 대한 정보를 토대로 수목의 높이 및 캐노피를 산출하여 식생의 분포, 식생의 크기 등을 제공하게 된다.In addition, the canopy for each tree may be set to a radius of the canopy by separating the distance to the nearest peak by 1/2, from which the canopy of vegetation has a structure in which a plurality of canopies are overlapped. The tree shape of each tree shown in FIG. 7 is represented by the canopy of the corresponding tree, that is, the horizontal length of the square shape, with the height of the tree based on the highest point, and the diameter corresponding to the circle of the canopy shown in FIG. It is the horizontal length of the square shape mentioned above. As described above, the present invention calculates the height and canopy of the tree based on the information on the laser point to provide the distribution of vegetation, the size of the vegetation, and the like.
전술된 바와 같이, 본 발명에 따른 수목 캐노피 추출 방법은 항공 레이저 측량을 토대로 수목의 캐노피 데이터를 쉽게 얻을 수 있도록 함에 따라, 산림청의 정보 구축을 효과적으로 수행하고, 일반적인 항공 사진이나 위성영상으로 분석되지 않는 수목의 3차원 모델을 제공할 수 있음에 따라, 산림 관리 및 운영을 위한 정보 활용성이 극히 높아 산업적 이용 가능성이 충분할 것으로 판단된다.As described above, the tree canopy extraction method according to the present invention makes it possible to easily obtain tree canopy data based on aerial laser surveying, so that information can be efficiently constructed by the Korea Forest Service and not analyzed by general aerial photographs or satellite images. As the three-dimensional model of the tree can be provided, it is considered that industrial availability is sufficient because the information utilization for forest management and operation is extremely high.
도 1은 본 발명에 따른 수목 캐노피 추출 시스템을 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram showing a tree canopy extraction system according to the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 수목 캐노피 추출 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.2 is a flowchart illustrating a tree canopy extraction method according to the present invention.
도 3a, 3b은 식생과 지형을 분류한 사진이다.3A and 3B are photographs classifying vegetation and terrain.
도 4는 식생의 높이를 검출한 사진이다.4 is a photograph of detecting the height of the vegetation.
도 5는 식생의 너비를 산출한 사진이다.5 is a photograph of the width of the vegetation.
도 6은 식생의 캐노피를 도시한 그래픽이다.6 is a graphic depicting a canopy of vegetation.
도 7은 식생 중 수목의 캐노피 검출을 도시한 그래픽이다.7 is a graphic illustrating canopy detection of trees in vegetation.
<주요 도면에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for main drawings>
100 : 항공 시스템 101 : 시스템 운영부100: aviation system 101: system operation unit
103 : 레이저 스캐너 105 : 송신부103: laser scanner 105: transmitter
107 : 영상 촬영부 109 : INS107: video recording unit 109: INS
111 : GPS 120 : 연산 시스템111
121 : 연산 제어부 123 : 디스플레이부121: operation control unit 123: display unit
125 : 수신부 127 : 수목 식별부125: receiving unit 127: tree identification unit
129 : 수목높이 측정부 131 : 캐노피 산출부129: tree height measuring unit 131: canopy calculating unit
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