KR100898617B1 - Construction method for digital elevation model of area coexisting the ground and water through verification of tin data of lidar and mbes measure value - Google Patents

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Abstract

본 발명은 항공레이저측량기(LiDAR)를 이용하여 육상부의 수치표고모델 데이터를 구축하고, 다중빔음향측심기(MBES)를 이용하여 수심부의 수치표고모델 데이터를 구축한 후, LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 수행하여 보다 높은 정확도를 갖는 측량값의 수치고모델 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델 데이터를 보간하고, 이들을 통합시킴으로써, 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 정밀한 수치표고모델을 구축하는 방법에 관한 것이다.The present invention constructs the digital elevation model data of the land using an air laser survey (LiDAR), and builds the numerical elevation model data of the water depth using a multi-beam echo sounder (MBES), and then measures the LiDAR survey and MBES survey values. By performing interpolation performance verification of TIN interpolation, interpolating numerical elevation model data of different survey values based on numerical data of survey values with higher accuracy, and integrating them, the land part and the depth part coexist together. To build a precise numerical elevation model for

본 발명의 방법에 따르면, 보다 적은 인력의 투입으로 보다 신속하고, 정확하게 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축할 수 있다. 따라서 구축된 수치표고모델을 바탕으로 하저부 퇴적물 관리 시스템을 구축함으로써 무분별한 하상준설공사를 예방할 수 있으며, 홍수 예측시스템과 연계하여 홍수방지대책을 수립할 수 있다. 또한, 수치표고모델은 3차원영상을 이용한 지형분석 자료로도 활용할 수 있다.According to the method of the present invention, it is possible to construct a numerical elevation model of a region where the land and the depth co-exist together more quickly and accurately with less manpower. Therefore, by constructing the bottom sediment management system based on the established digital elevation model, it is possible to prevent inadvertent dredging work and establish flood prevention measures in connection with the flood prediction system. Also, the digital elevation model can be used as terrain analysis data using 3D image.

수치표고모델, 항공레이저측량기, 다중빔음향측심기, 성과 검증 Digital elevation model, aviation laser instrument, multibeam acoustic echo sounder, performance verification

Description

LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 통한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법{Construction Method for Digital Elevation Model of Area Coexisting the Ground and Water Through Verification of TIN Data of LiDAR and MBES Measure Value} Construction method for Digital Elevation Model of Area Coexisting the Ground and Water Through through verification of irregular triangular network (TIEN) interpolation performance of LID survey and MBES survey values Verification of TIN Data of LiDAR and MBES Measure Value}

본 발명은 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 항공레이저측량기(LiDAR)를 이용하여 육상부의 수치표고모델 데이터를 구축하고, 다중빔음향측심기(MBES)를 이용하여 수심부의 수치표고모델 데이터를 구축한 후, LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 수행하여 보다 높은 정확도를 갖는 측량값의 수치표고모델 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델 데이터를 보간하고, 이들을 통합시킴으로써, 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 정밀한 수치표고모델을 구축하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for constructing a digital elevation model of an area where a land part and a depth part coexist, and more specifically, to construct a digital elevation model data of a land part using an air laser survey (LiDAR), and to multi-beam acoustic echo sounder. After constructing the numerical elevation model data of the depth area using (MBES), verifying the random interpolation performance of the LiDAR survey and MBES survey values, and verifying the numerical elevation model data of the survey values with higher accuracy. By interpolating and integrating numerical elevation model data of different survey values as a reference, a method of constructing an accurate numerical elevation model of a region where land and water depths coexist.

물은 인류를 비롯한 모든 생명체의 탄생·성장·번식·소멸의 전 과정에 걸쳐 결코 없어서는 안 되는 필수불가결의 자원이다. 향후 세계의 많은 나라들이 물 부족 국가가 될 것으로 예상 되는 가운데 현재 세계각국 수자원관리 정책의 실패로 세계인구의 20%(약11억명)가 깨끗한 물을 마시지 못하고 있다. 우리나라의 경우 국가별 1인당 연간 재생 가능 수자원량은 세계 153개국 중 130위로 수자원관리의 필요성은 더욱 증대되고 있으며, 특히 수자원을 관리하는 주요 인프라가 될 댐과 하천관리의 중요성은 더욱 강조될 것으로 예상된다. 우리나라의 경우 연평균 1인당 총강수량은 2,705㎥로 세계 평균 26,800㎥의 1/10 정도에 불과하다. 특히 강우가 경년별, 계절별, 지역적으로 편중되며, 경사가 급한 산악지형의 특성으로 계절적 하천 유량 변동이 매우 커 수자원관리에 매우 불리한 자연적 조건을 가지고 있다. 평시에는 하천수량 부족으로 물공급에 문제점을 내포하고 있으며, 연중 고른 강수량을 갖는 외국과는 다르게 홍수와 가뭄이 빈발하여 하천관리의 필요성은 지속적으로 증가할 것이다. 따라서 이러한 하천의 역할을 제대로 수행하기 위하여 하천의 정확한 현황 파악 및 관리 기술의 중요성은 증대되고 있으며 하천현황의 기본 자료를 제공할 정밀 하천측량기술은 중요한 사항으로 대두 되고 있다. 향후 하천측량의 기술은 정확성과 신속성 그리고 데이터베이스화를 더욱 요구받게 될 것이며 그 기술은 진보해야 될 것으로 예상된다.Water is an indispensable resource that is indispensable throughout the birth, growth, reproduction, and extinction of all living things, including mankind. While many countries around the world are expected to become water scarce countries, 20% of the world's population (about 1.1 billion people) cannot drink clean water due to the failure of global water resource management policies. In Korea, the annual amount of renewable water resources per capita by country is 130th out of 153 countries. The necessity of water resource management is increasing. In particular, the importance of dam and river management, which will be the main infrastructure for water resource management, is expected to be emphasized. do. In Korea, the average annual rainfall per capita is 2,705㎥, which is only 1/10 of the world average of 26,800㎥. In particular, rainfall is segregated by age, season, and region, and it is a characteristic of mountainous terrain with steep slopes. In normal times, there is a problem in the water supply due to the lack of river water, and unlike the foreign countries with even rainfall throughout the year, the need for river management will continue to increase due to frequent floods and droughts. Therefore, in order to perform the role of rivers properly, the importance of technology for precisely identifying and managing rivers is increasing, and precise river surveying technology, which provides basic data on river conditions, has emerged as an important issue. In the future, river surveying techniques will require greater accuracy, speed, and database, and the technology is expected to evolve.

하천측량은 수문학적 분석을 위한 자료구축, 하천의 개수 및 그 밖의 공사등을 하고자 할 때, 그 하천의 상황을 명확히 파악하기 위한 것으로 수준측량, 기준점측량, 현황측량, 수심측량, 유량관측 등의 작업이 포함된다. 오늘날의 하천측량 기술은 현장에서 평판과 앨리데이드를 이용하여 도해법에 의하여 작도하던 고전적인 평판측량 단계 이후 토탈스테이션에 의한 기준점측량 및 현황측량 단계를 지나 정밀 GPS(Global Postion System)를 이용한 하상부 기준점측량 및 현황측량, 음향측심기를 이용한 하저부 수심측량 단계가 정착되고 있다.River surveying is to clarify the situation of rivers when constructing data for hydrological analysis, the number of rivers, and other constructions.These include level surveying, reference surveying, current surveying, water depth surveying, and flow measurement. Work is included. Today's river surveying technology is based on the flat plate and allyid in the field, and after the classic plate surveying step, the base station and the current surveying step by total station, and the lower reference point using the precision global post system (GPS) Surveying, present-day surveys, and bottom-level depth surveying using acoustic echo sounders have been established.

GPS 측량시스템의 발전으로 GPS을 이용한 실시간 측량 활용(강창모 1995), 3차원 지형해석(신상철 2001) 및 수치지형모형 생성(강길선 2004) 등의 연구가 수행되었으며, GPS와 토탈스테이션을 이용한 하천측량(최보용 2007), GPS와 음향측심기를 이용한 측량(김현호 2005) 등의 GPS와 다른 장비를 함께 이용한 연구도 많이 진행중이다. 2000년도 초 국내로 도입된 항공레이저측량기(LiDAR; Light Detection And Ranging)를 이용한 측량기술의 연구는 항공 LiDAR 측량 방법의 정확성 평가(최윤수 2005, 이창복 2006)부분과 항공 LiDAR 측량의 효율성(위광재 2007) 그리고 항공 LiDAR 측량과 싱글빔 음향측심기를 이용한 성과 취합(오윤석 2005)분야 등 다양한 부분에서 연구가 수행되었다. With the development of GPS surveying system, researches on real-time surveying using GPS (Kang Chang-mo 1995), three-dimensional topographical analysis (Shin Sang-chul 2001) and digital terrain model generation (Kang Gil-sun 2004) have been conducted, and river surveying using GPS and total station ( Choi Bo-yong (2007), surveying using GPS and echo sounder (Kim Hyun-ho 2005), etc., are also in progress. The study of surveying technology using a light detection and Ranging (LiDAR) system introduced in Korea in early 2000 was carried out to evaluate the accuracy of aviation LiDAR surveying methods (Lee Yoon-soo 2005, Chang-bok Lee 2006) and the efficiency of aviation LiDAR surveying In addition, research has been carried out in various areas, including aviation LiDAR surveying and performance collection using single beam echo sounder (Oh, Yoon-Seok 2005).

또한, 미해군에서 군사용으로 개발되어 해저의 정밀 소해 측량용으로 사용되고 있는 다중빔음향측심기(MBES; Multi Beam Echo Sounder)를 이용한 연구는 오차분석(박요섭 2004)과 정확도 개선(김연수 2005), 해저 구조물 파악(박형근 2007)등 다양한 분야에서 연구가 수행되고 있다.In addition, research using the Multi Beam Echo Sounder (MBES), which was developed for military use in the US Navy and used for precise seabed surveying of seabeds, includes error analysis (Park Yo-Seop 2004) and accuracy improvement (Kim Yeon-su 2005), subsea structures. Research has been carried out in various fields such as Hyung-Keun Park (2007).

이러한 신장비의 개발에 따른 새로운 측량기법 및 효율성의 극대화를 위하여 국가기관 및 여러 연구단체, 학교 등에서 연구를 수행하고 있으나, 정밀 측량장비인 GPS, 항공 LiDAR, MBES 등을 함께 이용하여 육상부와 수심부(해상부)가 함께 공 존하는 지역인 하천 및 연안지역을 측량한 사례는 없었다.In order to maximize the efficiency of new surveying techniques and efficiency in the development of such an extension ratio, researches are being conducted by national institutions, various research groups, schools, etc., but using precision surveying equipment such as GPS, aviation LiDAR, MBES, etc. There have been no surveys of rivers and coastal areas, where the maritime department coexists.

이에, 본 발명자들은 항공레이저측량기(LiDAR)를 이용하여 육상부의 수치표고모델 데이터를 구축하고, 다중빔음향측심기(MBES)를 이용하여 수심부의 수치표고모델 데이터를 구축한 후, 각각의 수치표고모델을 통합시킨, 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 정밀한 수치표고모델을 구축한 바 있다.Accordingly, the present inventors construct numerical elevation model data of the land using an air laser survey instrument (LiDAR), and digital elevation model data of the depth portion using a multi-beam acoustic echo sounder (MBES), and then each numerical elevation model We have built a precise numerical elevation model for the region where land and water co-exist.

하지만, 본 발명자들은 수치표고모델 통합전에 현지검측에서 측정된 현지측량값을 기준으로 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 정확도를 확인하고, 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간한 후, 수치표고모델을 통합하면 보다 높은 정확도를 갖는 수치표고모델(DEM)을 구축할 수 있다는 것을 확인하고 본 발명을 완성하게 되었다.However, the present inventors confirm the accuracy of the TIN interpolation performance of LiDAR survey values and the TIN interpolation performance of MBES surveys based on the local survey values measured before field integration. And interpolate the digital elevation model (DEM) data of other survey values based on the digital elevation model (DEM) data of the survey value with a TIN interpolation performance that is more consistent with the local survey values. Integrating the model confirmed that it was possible to build a digital elevation model (DEM) with higher accuracy and completed the present invention.

본 발명의 목적은 정확도 및 신뢰도가 향상된 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide a method for constructing a digital elevation model of an area where the land and water depths coexist with improved accuracy and reliability.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 육상부와 수심부가 함께 공존 하는 지역의 육상부를 대상으로 GPS/INS 및 항공레이저측량기(LiDAR)가 부착된 항공기를 이용하여 좌표 및 고도를 측량하는 단계; (b) 상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부를 대상으로 DGPS 및 다중빔음향측심기(MBES)가 부착된 선박을 이용하여 좌표 및 수심을 측량하는 단계; (c) 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서 측량된 LiDAR 및 MBES 측량값을 정표고 변환시키는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 정표고 변환된 LiDAR 및 MBES 측량값을 바탕으로 각각의 수치표고모델(DEM) 데이터를 구축하는 단계; (e) 상기 LiDAR 측량 및 MBES 측량이 실시된 다수의 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역들중 측량값이 서로 중첩되는 부분의 길이가 가로 50m 이상, 세로 5m 이상인 지역을 선택하여 현지검측을 수행하는 단계; (f) 상기 (e) 단계의 현지검측에서 측정된 현지측량값을 기준으로 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간을 수행한 후 보간성과의 정확도를 각각 확인하는 단계; (g) 상기 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석을 통하여 각 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인하는 단계; (h) 상기 (f) 단계에서 확인된 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간하는 단계; 및 (i) 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하거나 (d) 단계에서 구축된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하여 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델(DEM)을 구축하는 단계를 포함하는 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 통한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention comprises the steps of (a) surveying the coordinates and altitude by using an aircraft equipped with GPS / INS and LiDAR to the land part of the area where the land part and the depth part coexist together ; (b) surveying coordinates and depths using a vessel to which a DGPS and a multi-beam echo sounder (MBES) are attached to a depth portion of an area where the land portion and the depth portion coexist; (c) converting the LiDAR and MBES measurement values measured in the steps (a) and (b) to the height level; (d) constructing respective digital elevation model (DEM) data based on the LiDAR and MBES survey values converted from the normal elevation in step (c); (e) performing local inspection by selecting an area having a length of at least 50 m and a length of at least 5 m in a region in which a plurality of land and water depths in which the LiDAR survey and the MBES survey are co-existed overlap with each other; step; (f) After performing the interpolation of the irregular triangle network (TIN) of the LiDAR survey values and the interpolation of the random triangle network (TIN) of the MBES survey values, based on the local survey values measured in the field survey in step (e). Respectively checking the accuracy; (g) Determine the equality of the highest and lowest points of each survey value by analyzing the longitudinal and cross-sectional surfaces of the TIN interpolation performance of the LiDAR survey values and the TIN interpolation performance of the MBES survey values. Making; (h) a digital elevation model (DEM) of another survey value based on the digital elevation model (DEM) data of the survey value having a random interpolation (TIN) interpolation performance that is more consistent with the local survey value identified in step (f). ) Interpolating the data; And (i) integrating the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values constructed in step (d) with the digital elevation model (DEM) data of the MBES measurement values interpolated in step (h) based on the Integrating the digital elevation model (DEM) data of the MBES survey values constructed in step d) with the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values interpolated in step (h) based on this, wherein the land and water depths coexist together. How to build a digital elevation model for an area where land and depth coexist by verifying LiDAR survey and MBIN survey's irregular triangular network (TIN) interpolation performance including the step of building a regional digital elevation model (DEM) To provide.

본 발명의 방법에 따르면, 보다 적은 인력의 투입으로 보다 신속하고, 정확하게 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축할 수 있다. 따라서 구축된 수치표고모델을 바탕으로 하저부 퇴적물 관리 시스템을 구축함으로써 무분별한 하상준설공사를 예방할 수 있으며, 홍수 예측시스템과 연계하여 홍수방지대책을 수립할 수 있다. 또한, 수치표고모델은 3차원영상을 이용한 지형분석 자료로도 활용할 수 있다.According to the method of the present invention, it is possible to construct a numerical elevation model of a region where the land and the depth co-exist together more quickly and accurately with less manpower. Therefore, by constructing the bottom sediment management system based on the established digital elevation model, it is possible to prevent inadvertent dredging work and establish flood prevention measures in connection with the flood prediction system. Also, the digital elevation model can be used as terrain analysis data using 3D image.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

수치표고모델((DEM))은 지리 정보 시스템(GIS) 구축을 위해 사용되는 3차원 좌표로 나타낸 자료를 의미하며, 그 중 지형을 표현한 수치 지형 모델(DTM:Digital Terrain Model), DTD(Digital Terrain Data), DTED(Digital Terrain Elevation Data) 등이 있다. 수치표고모델은 각종 토목 공사 분야에서 댐, 도로, 철도 건설을 위한 기초 자료로 활용되고, 또한 임의의 위치에서 가시 지역 분석을 통한 전파의 중계를 위한 송신탑의 건설이나 레이더 시설물의 적정 위치 선정을 위한 적지 분석에도 사용된다.Digital elevation model (DEM) refers to data represented by three-dimensional coordinates used to construct geographic information system (GIS), among which digital terrain model (DTM) and digital terrain (DTD) Data) and DTED (Digital Terrain Elevation Data). The digital elevation model is used as basic data for dam, road and railway construction in various civil engineering fields, and also for the construction of transmission towers for the transmission of radio waves through the analysis of visible areas at arbitrary locations and for the proper selection of radar facilities. It is also used for quite a few analysis.

본 발명은 일 관점에서, (a) 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 육상부를 대상으로 GPS/INS 및 항공레이저측량기(LiDAR)가 부착된 항공기를 이용하여 좌표 및 고도를 측량하는 단계; (b) 상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부를 대상으로 DGPS 및 다중빔음향측심기(MBES)가 부착된 선박을 이용하여 좌표 및 수심을 측량하는 단계; (c) 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서 측량된 LiDAR 및 MBES 측량값을 정표고 변환시키는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 정표고 변환된 LiDAR 및 MBES 측량값을 바탕으로 각각의 수치표고모델(DEM) 데이터를 구축하는 단계; (e) 상기 LiDAR 측량 및 MBES 측량이 실시된 다수의 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역들중 측량값이 서로 중첩되는 부분의 길이가 가로 50m 이상, 세로 5m 이상인 지역을 선택하여 현지검측을 수행하는 단계; (f) 상기 (e) 단계의 현지검측에서 측정된 현지측량값을 기준으로 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간을 수행한 후 보간성과의 정확도를 각각 확인하는 단계; (g) 상기 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석을 통하여 각 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인하는 단계; (h) 상기 (f) 단계에서 확인된 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간하는 단계; 및 (i) 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 측량값의 수치표고모 델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하거나 상기 (d) 단계에서 구축된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하여 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델(DEM)을 구축하는 단계를 포함하는 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 통한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법에 관한 것이다.In one aspect, (a) surveying the coordinates and altitude using the aircraft equipped with GPS / INS and LiDAR to the land portion of the area where the land portion and the depth portion coexist; (b) surveying coordinates and depths using a vessel to which a DGPS and a multi-beam echo sounder (MBES) are attached to a depth portion of an area where the land portion and the depth portion coexist; (c) converting the LiDAR and MBES measurement values measured in the steps (a) and (b) to the height level; (d) constructing respective digital elevation model (DEM) data based on the LiDAR and MBES survey values converted from the normal elevation in step (c); (e) performing local inspection by selecting an area having a length of at least 50 m and a length of at least 5 m in a region in which a plurality of land and water depths in which the LiDAR survey and the MBES survey are co-existed overlap with each other; step; (f) After performing the interpolation of the irregular triangle network (TIN) of the LiDAR survey values and the interpolation of the random triangle network (TIN) of the MBES survey values, based on the local survey values measured in the field survey in step (e). Respectively checking the accuracy; (g) Determine the equality of the highest and lowest points of each survey value by analyzing the longitudinal and cross-sectional surfaces of the TIN interpolation performance of the LiDAR survey values and the TIN interpolation performance of the MBES survey values. Making; (h) a digital elevation model (DEM) of another survey value based on the digital elevation model (DEM) data of the survey value having a random interpolation (TIN) interpolation performance that is more consistent with the local survey value identified in step (f). ) Interpolating the data; And (i) integrating the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values constructed in step (d) with the digital elevation model (DEM) data of the MBES measurement values interpolated in step (h) based on this. The land part and the depth part together by integrating the digital elevation model (DEM) data of the MBES survey values constructed in step (d) with the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values interpolated in the step (h). Construct a digital elevation model for the region where the land and water co-exist together through verification of LiDAR survey and irregular triangular network (TIN) interpolation of MBES survey values, including the step of constructing a digital elevation model (DEM) of the coexisting region. It is about how to.

먼저 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하기 위해서는 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 육상부를 대상으로 GPS/INS 및 항공레이저측량기(LiDAR)가 부착된 항공기를 이용하여 좌표 및 고도를 측량한다.First, in order to construct a numerical elevation model for the area where the land and depth coexist, the coordinates and altitude are measured by using a GPS / INS and a LiDAR-attached aircraft. Survey

항공레이저측량(LiDAR : Light Detection and Ranging)은 레이저 스캐너(Laser Scanner)를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간 위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법이다.Light Detection and Ranging (LiDAR) is equipped with a laser scanner on an aircraft to scan the laser pulses on the ground and observe the arrival time of the reflected laser pulses to calculate the spatial position coordinates of the reflection points. Surveying techniques to extract information about

LiDAR 시스템은 레이저 스캐너(Laser Scanner), GPS, INS로 구성되어 있으며, 레이저 스캐너는 다시 거리측량부와 스캐닝부분으로 분할되고, 이들은 제어부를 통해 통합 운영되고 제어된다. GPS는 센서의 위치를, INS는 센서의 자세를, 레이저 스캐너는 센서와 지표면과의 거리를 관측하여 지표면상의 표고점에 대한 3차원 X, Y, Z 좌표를 결정하는 것이 LiDAR의 위치결정의 기본원리이다.The LiDAR system consists of a laser scanner, a GPS, and an INS. The laser scanner is further divided into a distance surveying unit and a scanning unit, which are integrated and operated by a control unit. The basic principle of LiDAR's positioning is to determine the three-dimensional X, Y, and Z coordinates of the elevation of the surface by observing the position of the sensor, GPS, and the position of the sensor, and the laser scanner by observing the distance between the sensor and the surface. to be.

LiDAR는 현재 레이저 센서 전면에 부착된 거울이 회전하거나, Palmer스캔, fiber스캐너, 회전 다각형 등의 방식으로 지표면을 스캐닝 하여 보다 넓은 지역을 측정할 수 있으며, 주사각, 스캐닝진동수, 비행고도, 비행속도, 초당레이저 측정회수 등이 측량의 밀도와 특성을 결정한다. 또한 자료통합을 위한 보조 장비로 비디오, 측량용사진기가 탑재될 수도 있다.LiDAR can now measure a wider area by rotating the mirror attached to the front of the laser sensor, or by scanning the surface using a Palmer scan, fiber scanner, or rotating polygon, and can measure the scan angle, scanning frequency, flight altitude, and flight speed. In addition, the number of measurements per second, etc., determines the density and characteristics of the survey. It can also be equipped with video and survey cameras as ancillary equipment for data integration.

상기 레이저 스캐너는 펄스 형태의 일정한 주사폭(swath width)을 갖는 레이저파를 주사함으로서 지표면과 레이저 스캐너 간의 거리를 계산할 수 있으며, 이때 점밀도(points density)의 조정도 가능하다. 레이저 스캐닝 방식에 따라 레이저 스캐너는 oscillating mirrors, rotating mirrors, nutating mirrors(palmer scan), optical fiber방식 등으로 나눌 수 있다. 각각의 방식에 의해 얻어진 scan-line의 일반적인 형태는 oscillating mirrors방식일 경우 zigzag-line 또는 parallel-line, rotating mirrors방식일 경우 parallel-line, nutating mirrors(palmer scan) 방식일 경우 타원형(elliptical)형태를, optical fiber 방식일 경우 parallel-line의 형태를 이룬다. 레이저 스캐닝은 주사각도(scan angle)와 고도에 따른 주사폭(swath width)으로 비행경로의 좌우방향의 데이터 취득을 위하여 사용되며, 지상에서의 스캔라인의 형태는 스캐닝 방식뿐만 아니라 비행방향과 비행속도에도 영향을 받는다.The laser scanner can calculate the distance between the ground surface and the laser scanner by scanning a laser wave having a constant swath width in the form of a pulse, and at this time, it is also possible to adjust the points density. According to the laser scanning method, the laser scanner can be classified into oscillating mirrors, rotating mirrors, nutating mirrors (palmer scan), and optical fiber methods. The general form of scan-line obtained by each method is zigzag-line or parallel-line for oscillating mirrors, parallel-line for rotating mirrors, and elliptical form for nutating mirrors (palmer scan). In the case of optical fiber, it forms a parallel line. Laser scanning is used to acquire the data in the right and left directions of the flight path with the scan angle and the scan width according to the altitude, and the shape of the scanline on the ground is not only the scanning method but also the flight direction and flight speed. Is also affected.

비행기의 위치 및 레이저의 위치는 DGPS를 이용한 3D 좌표로서 결정된다. 이를 위해 높은 정확도의 GPS 장비가 비행기에 장착되어야 하며, 또한 GPS 지상기준국(GPS Base Station)의 설치가 필요하다. The position of the plane and the position of the laser are determined as 3D coordinates using DGPS. This requires high-accuracy GPS equipment to be installed on the plane, as well as the installation of a GPS base station.

레이저 장치는 일반적으로 항공기가 수평으로 비행하는 동안에 지표면과 수 직이 되도록 고정되어 있다. 그러나 비행하는 동안에 발생할 수 있는 다양한 항공기의 자세(roll, pitch and yaw)변화로 인하여 레이저빔은 항상 수직으로 방출되지 않게 된다. 따라서 고정밀 자이로스코프(Gyroscope)를 이용한 INS은 항공기의 자세측정에 사용되며, 이 자세 데이터는 LiDAR 데이터의 3차원 좌표결정에 이용된다.Laser devices are generally fixed so that they are perpendicular to the ground while the aircraft is flying horizontally. However, laser beams are not always emitted vertically due to various aircraft roll, pitch and yaw changes during flight. Therefore, INS using high-precision gyroscope is used for attitude measurement of aircraft, and this attitude data is used for 3D coordinate determination of LiDAR data.

상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역은 시간의 흐름에 따라 수량이 변화되는 지역으로서, 강, 하천, 저수지, 댐, 바다 등을 예시할 수 있다. 즉, 강, 하천, 저수지, 댐, 바다 등은 시간의 흐름에 따른 홍수와 가뭄에 영향을 주는 강수량, 계절적 변화, 인위적 요인 등의 영향을 받아 육상부 또는 수심부로 존재하는 구역이 달라 질 수 있다. 바다의 경우 주기적으로 반복되는 밀물과 썰물에 따라 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역을 갖게 된다.The area where the land part and the depth part coexist together is an area where the quantity changes with time, and examples thereof include rivers, rivers, reservoirs, dams, and the sea. In other words, rivers, rivers, reservoirs, dams, and the sea may be different from the land or depth zones affected by precipitation, seasonal changes, and artificial factors that affect floods and droughts over time. In the case of the sea, the land and the depths coexist with the repeated high and low tide.

본 발명에 있어서, 상기 LiDAR 측량은 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부의 수위가 평균수위 이하일 때 측정하는 것이 바람직하다. 즉, LiDAR 측량은 육상부를 대상으로 측정하는 것이기 때문에 강수량이 적은 시기, 그리고 LiDAR 펄스의 반사를 유발시키는 풀 등이 존재하지 않는 시기에 측정하는 것이 바람직하다.In the present invention, the LiDAR survey is preferably measured when the water level of the depth portion of the area where the land portion and the water depth portion coexists below the average water level. That is, since the LiDAR survey is measured on the land, it is preferable to measure the time when there is little rainfall and when there is no pool or the like that causes the reflection of the LiDAR pulse.

다음으로, 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부를 대상으로 DGPS 및 다중빔음향측심기(MBES)가 부착된 선박을 이용하여 좌표 및 수심을 측량한다.Next, coordinates and depths are surveyed using a ship equipped with a DGPS and a multi-beam echo sounder (MBES) for a depth part of an area where the land part and the depth part coexist.

상기 MBES 측량은 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부의 수위가 평균수위 이상일때 측정하는 것이 바람직하다. 즉, MBES 측량은 수심부를 대상으로 측정하는 것이기 때문에 강수량이 많은 시기에 측정하는 것이 바람직하다. The MBES survey is preferably measured when the water level of the depth portion of the area where the land part and the depth part coexist together is above the average level. In other words, since the MBES survey is measured at the depth of the water, it is preferable to measure at the time of heavy rainfall.

본 발명에 있어서, 다중빔음향측심기(MBES)는 기존에 사용된 단빔음향측심기와 달리 부채꼴 모양의 음파를 발사하여 한꺼번에 수심 3∼5배 폭의 수심을 측정하여 해저면의 형상을 사진 찍듯이 정밀하게 해저면을 그려낼 수 있는 첨단장비이다. In the present invention, the multi-beam echo sounder (MBES) is different from the conventional single beam acoustic echo sounder, which emits a fan-shaped sound wave and measures the depth of the depth of 3 to 5 times at the same time to take a picture of the shape of the sea bottom. It is an advanced equipment that can draw the bottom of the sea.

상기 MBES 시스템은 복수개의 소나 트랜스듀서 어레이(array)로 구성되어있다. 각 소나 어레이의 위상 차(Phase)를 조절하여, 지향 각(Pointing Angle)을 가지는 빔을 생성할 수 있다. 통상적으로, 음파를 발사할 때에는 현 방향으로 넓고, 선수 방향으로는 빔 폭이 좁은 부채꼴 모양의 빔을 생성하여 발사하고, 수신할 때에는 그와 직교되는 방향으로 여러개의 빔을 수신하여, 두 빔의 직교되는 시점을 관측하여 경사거리를 측정하게 된다.The MBES system is composed of a plurality of sonar transducer arrays. By adjusting the phase difference of each sonar array, a beam having a pointing angle may be generated. In general, when generating sound waves, a fan-shaped beam which is wide in the current direction and a narrow beam width in the bow direction is generated and fired, and when received, multiple beams are received in a direction orthogonal thereto. Observation of the orthogonal time point to measure the inclination distance.

천해용 MBES는 100KHz 이상의 중심주파수 특성을 가진 음원발생기(Projector)로 구성된 송신부와 해저면으로부터 반사되어 돌아오는 신호 수신을 위한 하이드로폰(Hydrophon)으로 구성된 수신부(Receiver)와 신호처리를 위한 처리시스템(Processor)의 3부분으로 구성된다. 음원으로 부터의 주사빔의 파형은 조사선의 진행방향에 대하여 수직방향으로 일정한 주사폭(Swath Angle : 90 ∼ 160°)과 선수와 선미 방향에 대한 얇은폭(Split Beam)빔 특성(0.5 ∼ 3.0°)을 보이도록 송신부와 수신부가 설계되어 있다. 해저면에서 반사되어 돌아오는 신호는 수신부의 하이드로폰 배열에 따라 세밀한 시간간격으로 주사폭의 일정한 면에 대한 중심점의 수심을 동시에 측정한다. 처리시스템은 아날로그신호를 디지털 신호화 하는 DSP(Digital Signal Processor)보드, 컴퓨터 운영장치와 기록장치 등의 하드웨어로 구성되어 있다.The shallow sea MBES is composed of a transmitter consisting of a projector having a center frequency characteristic of 100 KHz or more, a receiver composed of a hydrophone for receiving a signal reflected from the bottom of the sea and a processing system for signal processing ( It consists of three parts. The waveform of the scanning beam from the sound source is characterized by a constant scanning width (Swath Angle: 90 to 160 °) in the vertical direction with respect to the traveling direction of the irradiation line and the characteristics of a split beam beam (0.5 to 3.0 ° in the bow and stern directions). The transmitter and receiver are designed to show). The signal reflected back from the sea bottom measures the depth of the center point with respect to a certain surface of the scan width at fine time intervals according to the hydrophone arrangement of the receiver. The processing system consists of hardware such as DSP (Digital Signal Processor) board, computer operating device and recording device that digitally converts analog signal.

음향측심법에 있어서 해수중의 음파속도는 해수중의 수온, 염분, 압력 등의 상태에 따라 변화한다. 즉, 음속도는 시간과 수괴의 위치에 의하여 일정한 것이 아니라 계절, 해역, 깊이에 따라 변화하는 것이다. 보다 정확한 수심을 얻기 위해서는 수심 측정 시 그 위치에 있어서 음속도의 분포를 보다 자세히 아는 것이 중요하다. 음속도의 측정방법에는 Bar-Check법, 계산법, 음속도 계측법 등이 있다. 수심측량의 실시해역, 측심정도, 사용 기기의 조건, 자료정리나 성과작성의 조건에 의해서 이러한 방법을 선택하여 필요한 정도의 보정자료를 취득하는 것이 필요하다. 음속도 계측법에는 음속도 측정기(SVP)를 수중에 투하하여 계측하여 MBES에 적용하거나, 측량선 선저에 음속측정 센서를 부착하여 실시간으로 음속도를 측정하여 적용하는 방법이 있다. In the echo sounding method, the sound velocity in seawater changes depending on the state of seawater temperature, salinity, pressure, and the like. That is, the speed of sound is not constant by time and location of water masses, but changes by season, sea area, and depth. To get a more accurate depth, it is important to know the distribution of sound velocity in detail at the location when measuring depth. Sound velocity measurement methods include Bar-Check method, calculation method, and sound velocity measurement method. It is necessary to obtain such correction data by selecting this method depending on the area of conduct of the survey, the degree of sounding, the conditions of the equipment used, and the conditions of data cleanup and performance. In the method of measuring the velocity of a sound, a sound velocity measuring device (SVP) is dropped in water and measured and applied to the MBES, or a sound velocity measuring sensor is attached to a survey ship bottom to measure and apply the velocity in real time.

다음으로 상기 LiDAR 및 MBES 측량값의 오차를 보정하고, 정확도를 향상시키기 위하여 정표고 변환을 실시한다. 상기 정표고는 통상의 방법에 따라 현지 측량성과를 통해 지오이드 모델을 제작함으로써, 산출할 수 있다. Next, to correct the error of the LiDAR and MBES measurement values, and to improve the accuracy, the normal elevation conversion is performed. The normal elevation can be calculated by fabricating the geoid model through local surveying in accordance with conventional methods.

상기 LiDAR 및 MBES 측량값의 정표고 변환이 이루어지면, 상기 정표고 변환된 LiDAR 및 MBES 측량값을 대상으로 각각의 수치표고모델(DEM) 데이터를 구축한 다. 상기 수치표고모델(DEM) 데이터의 구축은 시중에서 판매되는 소프트웨어를 이용하여 이루어 질 수 있다. 예를들면 LiDAR 측량 DEM을 구축하기 위하여 Bentley사의 Micro Station Ver8.1, Terrasolid사의 TerraScan, TerraModel 등을 이용할 수 있고, MBES 측량 DEM을 구축하기 위하여 Navipac S/W 등을 이용할 수 있다. When the normal elevation conversion of the LiDAR and MBES measurement values is performed, respective Digital Elevation Model (DEM) data are constructed for the LiDAR and MBES measurement values which have been converted from the normal elevation. The digital elevation model (DEM) data can be constructed using commercially available software. For example, Bentley's Micro Station Ver8.1, Terrasolid's TerraScan and TerraModel can be used to build LiDAR survey DEMs, and Navipac S / W can be used to build MBES survey DEMs.

상기 LiDAR 및 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터의 구축은 LiDAR 또는 MBES 측량 후 독립적으로 각각 수행할 수도 있고, 두가지 측량을 모두 마친 후, 동시에 수행할 수도 있다. 즉, 본 발명에 있어서, LiDAR 및 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터 구축의 순서는 특별한 제한없이 수치표고모델(DEM) 데이터 통합 전에 이루어지면 된다. The digital elevation model (DEM) data of the LiDAR and MBES survey values may be constructed independently after the LiDAR or MBES survey, or may be performed simultaneously after both surveys are completed. That is, in the present invention, the order of constructing the digital elevation model (DEM) data of LiDAR and MBES measurement values may be performed before the integration of the digital elevation model (DEM) data without particular limitation.

다음으로 상기 LiDAR 측량 및 MBES 측량이 실시된 다수의 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역들중 측량값이 서로 중첩되는 부분의 길이가 가로 50m 이상, 세로 5m 이상인 지역을 선택하여 현지검측을 수행한다. 상기 중첩되는 부분의 가로 및 세로의 길이가 기준 미만인 경우, 성과검증을 위한 데이터로는 가치가 없는 것으로 판단한다. Next, among the areas where the land and water depths in which the LiDAR survey and the MBES survey are carried out coexist, the local survey is performed by selecting an area having a length of 50 m or more and a 5 m or more length in which the survey values overlap each other. When the lengths of the horizontal and vertical portions of the overlapping portions are less than the reference, it is determined that the data for the performance verification are not valuable.

상기 현지검측은 토탈스테이션을 이용하는 것이 바람직하며, 선택된 지역의 좌표, 고도 등의 현지측량값을 측정할 수 있다.The field detection is preferably a total station, it is possible to measure the local survey values, such as coordinates, altitude of the selected area.

본 발명에서는 현지검측을 수행한 후, 현지검측에서 측정된 현지측량값을 기준으로 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 및 MBES 측량값의 불규칙삼각 망(TIN) 보간을 수행한 후 보간성과의 정확도를 각각 확인한다. 따라서, 현지측량값과 LiDAR 측량값을 비교하거나, 현지측량값과 MBES 측량값을 비교함으로써, 3가지 측량값중 어떠한 측량값이 정확한지 확인할 수 있다. In the present invention, after performing the field detection, after performing the triangulation of irregular triangle network (TIN) of LiDAR survey value and the irregular triangle network (TIN) of MBES measurement value based on the field measurement value measured by field inspection, Check the accuracy of each. Therefore, by comparing the local survey value and the LiDAR survey value or by comparing the local survey value and the MBES survey value, it is possible to confirm which of the three survey values is correct.

통상적으로 측정지역에 수풀이 있을 경우, 수풀에 의해 LiDAR 펄스가 반사되어 불규칙적인 TIN이 형성되고, 또한 측정지역이 모래로 구성된 경우 물이 들어오거나 빠지면서 지형적인 변화가 발생할 수 있다.In general, when there is a bush in the measuring area, irregular TIN is formed by reflecting LiDAR pulses by the bush, and when the measuring area is composed of sand, the topographical change may occur as water enters or falls out.

상기 측량값들의 정확도가 확인되면, 상기 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석을 통하여 각 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인하는 것이 바람직하다. 각 측량값의 최고점 및 최저점이 동일하지 않은 상태에서 이들의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합할 경우, 데이터의 정확도 및 신뢰도가 떨어지기 때문이다. 본 발명에 있어서, 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 판단하는 단계는 하기 수치표고모델(DEM) 데이터의 보간 후에 수행되어도 무방하다.When the accuracy of the survey values is confirmed, the peaks of the survey values and the cross-sections of the cross-sections and the cross-sections of the irregular triangular network (TIN) interpolation results of the LiDAR survey values and the irregular triangular network (TIN) interpolation results of the MBES survey values are determined. It is desirable to confirm whether or not the lowest point is identical. If you integrate their Digital Elevation Model (DEM) data when the peaks and troughs of each survey value are not the same, the accuracy and reliability of the data will be lower. In the present invention, the step of determining whether or not the highest point and the lowest point of the measurement value may be performed after interpolation of the following digital elevation model (DEM) data.

상기 측량값들의 정확도가 확인되면, 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 다른 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간한다. 즉, 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값이 LiDAR 측량값인 경우, 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 MBES 수치표고모 델(DEM) 데이터를 보간하고, 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값이 MBES 측량값인 경우, 상기 (d) 단계에서 구축된 MBES 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 LiDAR 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간한다.When the accuracy of the survey values is confirmed, the digital elevation model (DEM) data of the other survey values are based on the digital elevation model (DEM) data of the survey values having a TIN interpolation performance that is more consistent with the local survey values. Interpolate That is, when the survey value having a TIN interpolation result that is more consistent with the local survey value is a LiDAR survey value, the MBES numerical elevation based on the LiDAR numerical elevation model (DEM) data constructed in step (d) MBES numerical model (DEM) constructed in step (d) when interpolating model (DEM) data and the survey value having a random interpolation (TIN) interpolation result that is more consistent with the local survey value is an MBES survey value. ) Interpolate LiDAR numerical elevation model (DEM) data based on the data.

끝으로, 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하거나 상기 (d) 단계에서 구축된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하여 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델(DEM)을 구축한다.Finally, the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement value constructed in step (d) and the digital elevation model (DEM) data of the MBES measurement value interpolated in step (h) are integrated based on the Integrating the digital elevation model (DEM) data of the MBES survey values constructed in step d) with the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values interpolated in step (h) based on this, wherein the land and water depths coexist together. Build a regional digital elevation model (DEM).

이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지 않는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to Examples. These examples are only for illustrating the present invention, and it will be apparent to those skilled in the art that the scope of the present invention is not to be construed as being limited by these examples.

LiDAR 및 MBES를 이용한 하천지역의 하상 및 하저부분 조사측량 연구대상지역으로 충주다목적댐 저수구역 일대를 선정하였다(도 1 참조). 이 지역은 한강 유역은 북위 36°30′∼38°55′, 동경 126°24′∼129°02′에 걸쳐 한반도의 중앙부에 위치하고 있으며, 한강유역 지형을 구분해 보면 남북한강이 합류하는 팔당댐 에서 한강과 섬강의 합류점까지 약 160.7㎞ 구간은 표고 200-700m로써 대부분 계곡사이의 평탄한 저지대에 위치하여 약 0.1-0.2m/㎞의 구배를 이루고 있어 연구 대상지로서 매우 양호한 조건을 갖춘 지역으로 판단됨으로서 연구대상지역으로 선정하였다.Chungju Multi-purpose Dam Reservoir was selected as the study area for riverbed and bottom survey survey using LiDAR and MBES (see Fig. 1). The Han River basin is located in the central part of the Korean Peninsula, which spans 36 ° 30 'to 38 ° 55' north latitude and 126 ° 24 'to 129 ° 02' longitude. The area of about 160.7km from the confluence of the Han River and the Island River is 200-700m above sea level, which is located in the flat lowlands between most valleys and forms a gradient of about 0.1-0.2m / km. The target area was selected.

실시예 1. 항공LiDAR 데이터 측량 Example 1 Aviation LiDAR Data Surveying

1-1. 항공 LiDAR Calibration1-1. Aviation LiDAR Calibration

LiDAR Calibration은 시스템이 가지고 있는 자체 오차를 판별, 보정하며 정확한 지형의 3차원 위치 좌표값을 계산하기 위한 필수적인 공정으로 항공기에 장비 를 탑재시킨 후 수행하였다. 장비 설치 후 각 센서(항공LiDAR, GPS수신기, INS장비)간의 이격거리를 토탈 스테이션을 이용하여 측정하고, 미리 마련된 검정장의 실제 비행 데이터를 기지좌표에 맞추어 보정하였다. 또한, 지상에서 측량기를 이용하여 구해진 측정값은 장비의 상수값과의 계산을 통해 이격거리 정보를 구하였다. 도 2는 시스템의 X, Y, Z축 및 이격거리 측정을 가시적 나타낸 사진이며, 도 3은 측정값을 통해 이격거리를 구하는 모니터 화면을 나타낸 사진이다.LiDAR calibration was performed after the equipment was mounted on the aircraft as an essential process to determine and correct the self-errors of the system and to calculate the exact 3D position coordinates of the terrain. After the installation, the separation distance between each sensor (aviation LiDAR, GPS receiver, INS equipment) was measured using a total station, and the actual flight data of the test site prepared in advance was corrected according to the base coordinates. In addition, the measured value obtained by using the instrument on the ground to obtain the distance information by calculating the constant value of the equipment. 2 is a photograph showing the measurement of the X, Y, Z axis and the separation distance of the system visually, Figure 3 is a photograph showing a monitor screen to obtain the separation distance through the measurement value.

산출된 장비의 센서간 이격거리 값은 하기 표 1에 나타내었다.Sensor separation distance values of the calculated equipment are shown in Table 1 below.

[표 1]TABLE 1

장비equipment XX YY ZZ GPSGPS 0.208m0.208 m 0.002m0.002m -1.275m-1.275m IMUIMU -0.269m-0.269m 0.207m0.207 m -0.004m-0.004m

시스템 보정을 위해 도 4에 나타낸 바와 같이 충청남도 천안시 불당동 일원 항공레이저측량을 통해 보정작업을 실시하였다. 천안시 지역적 선정조건으로는 대상지역의 상대적으로 평탄한 도심지 및 약간의 구릉지가 있어 지상기준점 측량 및 수준점 측량이 매우 용이하며, 지속적인 촬영이 가능한 지역으로 항공레이저측량 보정작업의 최적의 조건을 갖추었다. 검정장을 통한 시스템 오차를 조정하는 인자는 Pitch, Roll, Scale, Offset이다.As shown in FIG. 4, the system was calibrated through a one-way aviation laser survey in Budang-dong, Cheonan-si, Chungcheongnam-do. The regional selection conditions of Cheonan include relatively flat urban areas and a few hills, making it easy to measure ground control points and level points, and have the optimal conditions for aviation laser survey correction. Factors to adjust the system error through the test field are Pitch, Roll, Scale and Offset.

Roll, Pitch, Heading에 대한 보정량 산출을 위하여 overlaping지역에 대한 Tie Point관측을 수행하였으며, Tie Point는 경사지 및 건물외곽이 아닌 도로 및 평탄지에서 라인당 30~50점 관측을 하였다. Roll, Pitch, Heading 보정량 산출결과는 하기 표 2에 나타내었다.In order to calculate the correction amount for roll, pitch, and heading, tie point observation was performed for overlapping area. Tie point was observed 30 ~ 50 points per line on road and flat land, not on slope and outside of building. Roll, Pitch, Heading correction amount calculation results are shown in Table 2 below.

[표 2]TABLE 2

구분division RollRoll PitchPitch HeadingHeading 기계 Spec(deg)Machine Spec (deg) 0.00420.0042 0.00420.0042 0.01940.0194 표준편자(deg)Standard deviation (deg) ±0.0018± 0.0018 ±0.0026± 0.0026 ±0.0110± 0.0110 보정값(deg)Correction value (deg) -0.5458-0.5458 0.16950.1695 -0.0603-0.0603

1-2. GPS지상기준국 설치1-2. GPS Ground Station

GPS/INS를 이용하여 항공 LiDAR 측량시 GPS 지상기준국은 기내 탑재된 레이저 스캐너의 정확한 위치파악을 위해 항공기의 이륙에서부터 착륙 전까지 전시간에 걸쳐 GPS데이터 수신을 2Hz간격으로 운영하여, 촬영대상지역 반경 30km내에 사이클 슬립을 최소화 할 수 있는 위치에 기준국 2점을 설치하였으며, 지상기준국의 좌표값은 하기 표 3에 나타내었다. When using the GPS / INS to conduct aerial LiDAR surveying, the GPS ground reference station operates the GPS data reception at 2Hz intervals from the aircraft's take-off until landing to ensure accurate positioning of the onboard laser scanner. Two points of reference station were installed at a position that can minimize cycle slip within 30 km, and the coordinate values of the ground reference station are shown in Table 3 below.

[표 3]TABLE 3

포인트point 위도Latitude 경도Hardness 타원체고Oval height CH00CH00 36°59'59.51472"N36 ° 59'59.51472 "N 128°07'45.42431"E128 ° 07'45.42431 "E 197.454m197.454 m CH01CH01 36°59'12.86334"N36 ° 59'12.86334 "N 127°54'34.68149"E127 ° 54'34.68149 "E 108.003m108.003m

1-3. 항공 LiDAR 측량1-3. Aviation LiDAR Surveying

GPS/INS 및 항공레이저측량기(LiDAR)가 부착된 항공기를 이용하여 충주댐 지역의(표 5 참조) 좌표 및 고도를 측정하였다.Coordinates and altitudes of the Chungju Dam area (see Table 5) were measured using an aircraft equipped with GPS / INS and an air laser survey instrument (LiDAR).

1-4. 정표고 변환 측량1-4. Elevation Survey

항공 LiDAR의 정표고를 설정하기 위하여 정표고 변환 측량을 실시하였다. 이때, 지상기준점의 지표면점만을 이용하여 항공LiDAR의 오차를 보정하였다.In order to establish the normal elevation of the aviation LiDAR, an elevation survey was conducted. At this time, the error of the aviation LiDAR was corrected using only the ground surface point of the ground reference point.

산출된 3차원 포인트 데이터는 그 처리의 과정에 있어 GPS/INS 데이터를 이용하기 때문에 WGS84 타원체에 기반한 타원체고로 높이값이 산출된다. 따라서 정표고 값으로 변환을 위해 현지 측량성과를 통해 지오이드 모델을 제작하고 정표고를 산출하였다. GPS 측량 및 기선해석시 원활한 작업을 위해 L1, L2 (2주파) 모두 수신이 가능한 GPS 장비로 지상기준점 측량을 실시하였다. Since the calculated three-dimensional point data uses GPS / INS data in the process of processing, the height value is calculated from the ellipsoid height based on the WGS84 ellipsoid. Therefore, geoid model was created and local elevation was calculated from local survey results for conversion to normal elevation value. In order to work smoothly during GPS survey and baseline analysis, ground reference point survey was conducted with GPS equipment that can receive both L1 and L2 (2 frequencies).

GPS 측량에 의한 정표고 변환 측량 작업 과정은 각 세션마다 약 30분 이상을 관측하였으며 관측한 GPS 측량데이터는 정밀한 좌표값 산출을 위해 GPS 상시관측소 4곳 (서산, 전주, 상주, 광주)의 관측데이터를 국토지리정보원에서 다운로드 받아 GPS 관측 자료와 조합 후 망조정을 실시하였고 정표고 값은 도 5에 나타낸 바와 같이 타원체고와 표고 편차를 이용하여 정표고를 산출하였다. The process of surveying the normal height conversion by GPS survey was observed for more than 30 minutes in each session. The data was downloaded from the National Geographic Information Institute, and the network adjustment was performed after combining with the GPS observation data. The normal elevation value was calculated using the ellipsoid height and the elevation deviation as shown in FIG.

정표고 변환 측량 배치도는 도 6에 나타낸 바와 같이 연구 대상 지역에 고루 분포되도록 배치하였다.The static elevation transformation survey layout was arranged to be evenly distributed in the study area as shown in FIG. 6.

1-5. 자료처리1-5. Data Processing

DEM 구축을 위하여, 항공기로 측량된 가장 기초데이터인 GPS/INS원시데이터를 도 7(a)과 같이 GrafNav의 포맷에 맞게 변환을 하였으며, RAW데이터를 LAS데이터로 변화하기 위해 도 7(b)과 같이 ALS PP(ALS Post Processol)로 IMPORT하였다. 그리고, 불러온 RAW 데이터를 도 7(c)와 같이 ALS PP에서 LAS데이터로 변환하였다.For DEM construction, the GPS / INS raw data, the most basic data surveyed by aircraft, was converted to GrafNav format as shown in FIG. 7 (a), and in order to convert RAW data into LAS data as shown in FIG. 7 (b). Similarly, ALS PP (ALS Post Processol) was used for IMPORT. Then, the imported RAW data was converted into LAS data in the ALS PP as shown in Fig. 7C.

그리고, 추출된 주요점(Model KeyPoint)으로부터 불규칙삼각망(TIN)을 생성하고 TIN으로 동일 높이점들을 찾아가며 B-spline 보간법을 적용하여 1m간격의 등고선을 추출하였다. 도 8은 반사파 추출 및 Ground 분류를 통한 DEM 구축 예를 나타낸 도면이다. Then, we generated an irregular triangle network (TIN) from the extracted key points (Model KeyPoint), searched the same height points with TIN, and extracted contour lines with a 1m interval by applying B-spline interpolation. 8 is a diagram illustrating an example of DEM construction through reflection wave extraction and ground classification.

즉, LiDAR 측량값을 전처리 및 후처리 시킨 후, Bentley사의 Micro Station Ver8.1과 Terrasolid사의 TerraScan, TerraModel 등의 프로그램을 통하여 가상격자(Pseudo-Grid), 수치표면모형(DSM) 및 수치표고모형(DEM)으로 제작하였다.In other words, after preprocessing and postprocessing the LiDAR survey values, Pentudo-Grid, Digital Surface Model (DSM), and Digital Elevation Model (BMS) are available through programs such as Bentley's Micro Station Ver8.1, Terrasolid's TerraScan, and TerraModel. DEM).

도 9는 LiDAR 측량값의 수치표고모형(DEM) 제작성과를 나타낸 도면이다.9 is a diagram showing the results of the digital elevation model (DEM) fabrication of LiDAR measurement values.

실시예 2. MBES 데이터 측량Example 2 MBES Data Surveying

수심부의 측량을 위하여 사용된 MBES 시스템으로 SeaBat 8125(Reson)을 사용 하였고, DGPS 위성측위기로는 Trimble사의 DSM132를 사용하였으며, Gyrocompass 및 Motion Sensor는 OctansⅢ Surface System을 사용하였다SeaBat 8125 (Reson) was used as the MBES system for the survey of the depth, Trimble's DSM132 was used as the DGPS satellite, and Octans III Surface System was used for the Gyrocompass and Motion Sensor.

2.1 MBES Setting2.1 MBES Setting

정확한 측심데이터 획득을 위해 배의 무게중심을 기준으로 하여 가장 가까운 곳에 Octans, DGPS 안테나 및 트랜스듀서를 설치하였으며, 하기 표 4와 같이 위치 및 보정값을 각각의 고정 Offset(선박의 무게중심을 기준으로한 기본좌표계(X,Y,Z)의 거리)을 Navi-Pac에 대입하였다. MBES System의 기본좌표체계 및 측량선에 설치한 고정 Offset은 도 10에 나타내었다.Octans, DGPS antennas and transducers were installed in the closest position based on the ship's center of gravity for accurate sounding data acquisition. One basic coordinate system (the distance of X, Y, Z) was substituted into Navi-Pac. The fixed offsets installed in the basic coordinate system and survey line of the MBES System are shown in FIG. 10.

[표 4]TABLE 4

구 분division XX YY ZZ DGPSDGPS 00 0 m0 m -2.27 m-2.27 m OctanOctan 00 0.57 m0.57 m 0 m0 m 트랜스듀서Transducer 00 0 m0 m 0.27 m0.27 m

2-2. MBES Calibration 2-2. MBES Calibration

측량성과의 오차를 줄이기 위하여 Gyro 및 Motion Sensor와 MBES 트랜스듀서와의 정렬상태에 따른 오차값을 상쇄시키기 위하여 도 11과 같이 선수방향, 현방향, 직하방향간의 보정치를 산정하여 대입하였다.In order to offset the error value according to the alignment state between the Gyro and the Motion Sensor and the MBES transducer in order to reduce the error of the surveying performance, the correction value between the bow direction, the string direction, and the direct direction was calculated and substituted.

2-3. 음속보정 2-3. Sound Compensation

음속계측기(Sound Velocity Profiler)는 Reason사의 SVP15를 사용하였고, 수 면에서 직접 투하하여 직하수심 0.5m 간격으로 음속이 취득되도록 셋팅하였다. 음속보정은 측량전 음속 취득 후 약 3시간 간격을 두고 취득하였으며 측량 종료시에도 실시하였다. Sound Velocity Profiler used Reason's SVP15 and set the sound velocity to be acquired at 0.5m intervals of direct water by dropping directly from the surface. Sound velocity correction was obtained at intervals of about 3 hours after acquiring sound velocity before surveying and at the end of the survey.

2-4. 수위보정 2-4. Water level correction

충주댐 수심측량 성과 보정을 위한 수위 관측을 위하여 하기 표 5와 같이 충주댐 본댐 입구, 청풍대교 부근, 단양부근 3개소에 조위 차를 파악하여 기초자료로 활용하기 위하여 임시 검조소를 설치하여 관측 자료를 수집·분석하였다.In order to observe the water level for the correction of the depth measurement of Chungju Dam, the observation data is collected by installing temporary test stations to use the basic data by identifying the tidal difference at the three entrances near Chungju Dam Main Dam, Cheongpung Bridge, and Danyang as shown in Table 5 below. Analyze

[표 5] TABLE 5

위치location 활용 기준점Utilization reference point 관측 기간Observation period 조위 기준Tide standard 관측 기기Observation instrument 본댐입구Main Dam Entrance 본댐 1급기준점Main Dam Level 1 Reference Point 2007.12.28 2007.12.28 1급기준점 높이Level 1 reference point height 압력식 검조기Pressure checker 청풍대교 부근Near Cheongpung Bridge No.1047 No.1047 2007.12.28 2007.12.28 No.1047기준점 높이 No.1047 Reference point height 압력식 검조기Pressure checker 단양부근Danyang No.1041  No.1041 2007.12.28 2007.12.28 No.1041기준점 높이No.1041 Reference Point Height 압력식 검조기Pressure checker

조위는 검조기(XR-420-TG, RBR사)를 사용하여, 10분 간격으로 데이터를 취득하고, 3개 지점에 대한 동시간대의 수위차를 압력식 방법으로 측정하였다.Tide was obtained by using a tester (XR-420-TG, RBR) at intervals of 10 minutes, and the water level difference between the three points was measured by a pressure method.

2-5. 정표고 변환 2-5. Elevation conversion

MBES 측량의 정표고 변환측량은 댐 수위(한국수자원공사에서 댐수위체크)를 관측한 후, 수행하였다.The peak elevation conversion survey of MBES survey was performed after observing dam level (dam level check by Korea Water Resources Corporation).

2-6. 자료처리 2-6. Data Processing

측량한 멀티빔 데이터는 도 12와 같이 Navi-PAC프로그램 및 Navi-Scan을 통 하여 *.SBD 포맷의 Raw Data로 저장하였다. 저장된 Raw Data를 Navi-edit 프로그램을 통하여 불러들인 후 수위보정, 음속보정, 수심보정 등 일련의 보정과정을 수행하여, 최종결과물로 변환시켰다. 이때 필요목적에 따라 X, Y, Z 파일 및 NED등의 형식의 파일로 변환하여 저장하였으며, DEM으로의 변환을 위해 Contour 프로그램을 통한 격자성과를 도출하고, 지형의 3차원적 표현을 구현하였다.The measured multibeam data was stored as raw data in * .SBD format through a Navi-PAC program and Navi-Scan as shown in FIG. After saving the raw data through the Navi-edit program, a series of correction processes such as level correction, sound speed correction, and depth correction were performed and converted into final results. At this time, the files were converted into X, Y, Z files and NED files according to the necessary purpose, and the grid performance was derived through the Contour program for conversion to DEM, and the three-dimensional representation of the terrain was implemented.

즉, MBES 수심측량의 세부 작업과정은 먼저 측심선의 해상위치 결정을 위해 실시간 DGPS 수신기를 이용하여 WGS-84 좌표를 얻은 후, Navipac S/W로 TokyoDatum으로 위치변환(U.T.M도법)을 실시간 보정하고, 직선유도법으로 항주하는 측량선의 위치를 결정하였다. DGPS 위치 정도를 확인하기 위하여 보정작업(Calibration)을 실시하고, DGPS와 MBES 측량값은 Navipac S/W를 이용하여 처리하였다. 측량값은 수면하 음속(Sound Velocity)을 확인하여 실시간 보정하였고, MBES 자동화 시스템으로부터 잡음을 소거하고 디지털 연속출력방식으로 데이터를 자동 처리 하였다. 그리고 현장에 배치된 실시간 조위(수위) 관측에 의해서 얻어진 성과를 취득하여 수위를 보정하였다. 다음으로 후처리 보정된 데이터를 Navipac S/W를 이용하여 수치표고모형(DEM)을 제작하였다. That is, the detailed process of MBES depth surveying first obtains WGS-84 coordinates using a real-time DGPS receiver to determine the sea position of the sounding line, then corrects the position conversion (UTM projection) to TokyoDatum with Navipac S / W. The position of the surveying line in Hangzhou was determined by the linear guide method. Calibration was performed to verify the position of the DGPS, and the DGPS and MBES survey values were processed using Navipac S / W. The measurement value was corrected in real time by checking the sound velocity (Sound Velocity), and the noise was removed from the MBES automation system and the data was automatically processed by the digital continuous output method. The water level was corrected by acquiring the results obtained by real-time tide observation at the site. Next, a digital elevation model (DEM) was fabricated using Navipac S / W.

도 13은 NaviScan S/W를 사용한 DEM 생성과정을 나타낸 도면이고, 도 14는 MBES 측량값의 DEM 제작성과를 나타낸 도면이다.FIG. 13 is a diagram illustrating a DEM generation process using NaviScan S / W, and FIG. 14 is a diagram showing DEM fabrication performance of MBES measurement values.

실시예 3. 현지검측을 통한 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증Example 3 Verification of Irregular Triangular Interpolation (TIN) Interpolation of LiDAR and MBES Survey Values through On-Site Detection

LiDAR 측량 및 MBES 측량이 실시된 다수의 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역들의 측량값 중첩도를 확인하였다. 그 결과 충주댐 본댐 입구는 가로 약 110m, 세로 약 10m 부분의 측량값들이 중첩하였고, 청풍대교 부근은 가로 약 80m, 세로 약 10m 부분의 측량값들이 중첩하였으며, 단양부근은 측량값이 거의 중첩되지 않은 것으로 확인되었다. The overlapping values of the survey values of the regions where multiple land and water depths coexist with LiDAR survey and MBES survey were confirmed. As a result, the survey values of 110m horizontally and 10m vertically overlapped at the entrance of the main dam of Chungju Dam, while the survey values of approximately 80m horizontally and 10m vertically overlapped in the vicinity of Cheongpung Bridge. It was confirmed.

3-1. 현지검측을 통한 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값과의 성과 오차 확인3-1. Check the performance error with LiDAR survey and MBES survey

충주댐 본댐 입구와 청풍대교 부근에서 취득된 LiDAR 및 MBES 측량 데이터의 정확도를 평가하기 위하여 토탈스테이션으로 현지검측을 수행하였고, 현지측량값을 기준으로한 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값과의 성과 오차를 확인하고, 그 결과를 표 6 내지 9에 나타내었다.In order to evaluate the accuracy of LiDAR and MBES survey data acquired at the main dam entrance of Chungju Dam and near Cheongpung Bridge, the field survey was conducted with a total station, and the performance error between LiDAR survey and MBES survey values based on the local survey values was checked. The results are shown in Tables 6 to 9.

표 6은 충주댐 본댐 입구의 현지 측량값과 LiDAR 측량 성과 오차를 나타낸 것이다.Table 6 shows the local survey values and LiDAR survey performance errors at the main dam entrance of Chungju Dam.

[표 6]TABLE 6

점명Store name 현지측량기준점Local survey reference point LiDAR측량 성과LiDAR Survey Performance XX YY ZZ H(L)H (L) Dz(Z-H)Dz (Z-H) GCP1GCP1 117191.1487117191.1487 379701.7051379701.7051 127.412127.412 -- -- GCP2GCP2 117193.0249117193.0249 379699.4791379699.4791 127.926127.926 127.57127.57 0.3560.356 GCP3GCP3 117194.9598117194.9598 379697.4874379697.4874 128.223128.223 128.05128.05 0.1730.173 GCP4GCP4 117196.8946117196.8946 379695.0856379695.0856 128.523128.523 128.203128.203 0.3200.320 GCP5GCP5 117199.1226117199.1226 379693.0353379693.0353 128.614128.614 128.259128.259 0.3550.355 GCP6GCP6 117201.5851117201.5851 379691.0436379691.0436 128.669128.669 128.239128.239 0.4300.430 GCP7GCP7 117203.6372117203.6372 379688.8176379688.8176 128.796128.796 128.348128.348 0.4480.448 GCP8GCP8 117205.6307117205.6307 379686.7673379686.7673 128.718128.718 128.245128.245 0.4730.473 GCP9GCP9 117208.0346117208.0346 379684.4241379684.4241 128.544128.544 128.17128.17 0.3740.374 GCP10GCP10 117210.204117210.204 379681.9638379681.9638 128.569128.569 128.145128.145 0.4240.424 GCP11GCP11 117211.8457117211.8457 379679.562379679.562 127.504127.504 -- -- GCP12GCP12 117214.1323117214.1323 379677.0431379677.0431 128.552128.552 128.033128.033 0.5190.519 GCP13GCP13 117216.2431117216.2431 379675.2271379675.2271 128.691128.691 -- -- RMSERMSE RMSRMS 0.3980.398

표 7은 충주댐 본댐 입구의 현지 측량값과 MBES 측량 성과 오차를 나타낸 것이다.Table 7 shows the local survey values and the MBES survey performance errors at the main dam entrance of Chungju Dam.

[표 7]TABLE 7

점명Store name 현지측량기준점Local survey reference point MBES측량 성과MBES Survey Performance XX YY ZZ H(L)H (L) Dz(Z-H)Dz (Z-H) GCP1GCP1 117191.1487117191.1487 379701.7051379701.7051 127.412127.412 -- -- GCP2GCP2 117193.0249117193.0249 379699.4791379699.4791 127.926127.926 127.661127.661 0.2650.265 GCP3GCP3 117194.9598117194.9598 379697.4874379697.4874 128.223128.223 128.078128.078 0.1450.145 GCP4GCP4 117196.8946117196.8946 379695.0856379695.0856 128.523128.523 128.3128.3 0.2230.223 GCP5GCP5 117199.1226117199.1226 379693.0353379693.0353 128.614128.614 128.475128.475 0.1390.139 GCP6GCP6 117201.5851117201.5851 379691.0436379691.0436 128.669128.669 128.472128.472 0.1970.197 GCP7GCP7 117203.6372117203.6372 379688.8176379688.8176 128.796128.796 128.509128.509 0.2870.287 GCP8GCP8 117205.6307117205.6307 379686.7673379686.7673 128.718128.718 128.586128.586 0.1320.132 GCP9GCP9 117208.0346117208.0346 379684.4241379684.4241 128.544128.544 128.602128.602 -0.058-0.058 GCP10GCP10 117210.204117210.204 379681.9638379681.9638 128.569128.569 128.628128.628 -0.059-0.059 GCP11GCP11 117211.8457117211.8457 379679.562379679.562 127.504127.504 -- -- GCP12GCP12 117214.1323117214.1323 379677.0431379677.0431 128.552128.552 128.617128.617 -0.065-0.065 GCP13GCP13 117216.2431117216.2431 379675.2271379675.2271 128.691128.691 128.454128.454 0.2370.237 RMSERMSE RMSRMS 0.1820.182

상기 표 6 및 표 7로부터, 충주댐 본댐 입구의 LiDAR 측량값의 RMS(root mean square)은 MBES 측량값의 RMS보다 좋지 않게 나타났음을 알수 있었다. 이는 현장검측시 확인한 바와 같이, 측정지역에 10∼20cm이상의 풀이 존재하였으며, 그 풀에 LiDAR 펄스가 반사되어 불규칙적인 TIN을 구성한 것으로 판단되었다.From Table 6 and Table 7, it can be seen that the root mean square (RMS) of the LiDAR survey value at the entrance of the main dam of Chungju Dam was worse than the RMS of the MBES survey value. As confirmed during the field inspection, there was a pool of 10 to 20 cm or more in the measurement area, and it was determined that the LiDAR pulse was reflected on the pool to form an irregular TIN.

도 15는 충주댐 본댐 입구의 LiDAR TIN 성과 및 MBES TIN 성과를 나타낸 도면이다. 15 is a view showing the LiDAR TIN performance and MBES TIN performance of the main dam entrance to Chungju Dam.

표 8은 청풍대교 부근의 현지 측량값과 LiDAR 측량 성과 오차를 나타낸 것이다.Table 8 shows the local survey values and LiDAR survey performance errors near Cheongpung Bridge.

[표 8]TABLE 8

점명Store name 현지측량기준점Local survey reference point LiDAR측량 성과LiDAR Survey Performance XX YY ZZ H(L)H (L) Dz(Z-H)Dz (Z-H) GCP1GCP1 110594.701110594.701 390023.821390023.821 127.976127.976 128.264128.264 -0.288-0.288 GCP2GCP2 110606.029110606.029 390012.097390012.097 129.146129.146 129.262129.262 -0.116-0.116 GCP3GCP3 110603.600110603.600 390014.441390014.441 129.102129.102 129.019129.019 0.0830.083 GCP4GCP4 110600.211110600.211 390019.663390019.663 128.392128.392 -- -- GCP5GCP5 110597.997110597.997 390021.121390021.121 128.785128.785 128.731128.731 0.0540.054 GCP6GCP6 110608.079110608.079 390009.659390009.659 129.304129.304 129.308129.308 -0.004-0.004 GCP7GCP7 110610.838110610.838 390066.694390066.694 129.468129.468 -- -- GCP8GCP8 110613.307110613.307 390003.569390003.569 129.405129.405 129.422129.422 -0.017-0.017 GCP9GCP9 110616.696110616.696 390000.349390000.349 129.862129.862 129.901129.901 -0.039-0.039 GCP10GCP10 110619.123110619.123 389997.825389997.825 130.047130.047 130.105130.105 -0.058-0.058 GCP11GCP11 110621.132110621.132 389995.884389995.884 130.269130.269 130.325130.325 -0.056-0.056 GCP12GCP12 110621.937110621.937 389994.313389994.313 130.049130.049 130.293130.293 -0.024-0.024 GCP13GCP13 110622.386110622.386 389991.246389991.246 129.031129.031 129.153129.153 -0.122-0.122 GCP14GCP14 110623.787110623.787 389989.151389989.151 128.836128.836 128.936128.936 -0.100-0.100 GCP15GCP15 110625.494110625.494 389985.964389985.964 128.354128.354 128.396128.396 -0.042-0.042 GCP16GCP16 110627.293110627.293 389981.352389981.352 127.304127.304 127.54127.54 -0.236-0.236 RMSERMSE RMSRMS 0.1190.119

표 9는 청풍대교 부근의 현지 측량값과 MBES 측량 성과 오차를 나타낸 것이다.Table 9 shows the local survey values and MBES survey performance errors near Cheongpung Bridge.

[표 9]TABLE 9

점명Store name 현지측량기준점Local survey reference point MBES측량 성과MBES Survey Performance XX YY ZZ H(L)H (L) Dz(Z-H)Dz (Z-H) GCP1GCP1 110594.701110594.701 390023.821390023.821 127.976127.976 128.407128.407 -0.431-0.431 GCP2GCP2 110606.029110606.029 390012.097390012.097 129.146129.146 128.981128.981 0.1650.165 GCP3GCP3 110603.600110603.600 390014.441390014.441 129.102129.102 128.931128.931 0.1710.171 GCP4GCP4 110600.211110600.211 390019.663390019.663 128.392128.392 -- -- GCP5GCP5 110597.997110597.997 390021.121390021.121 128.785128.785 128.771128.771 0.0140.014 GCP6GCP6 110608.079110608.079 390009.659390009.659 129.304129.304 129.203129.203 0.1010.101 GCP7GCP7 110610.838110610.838 390066.694390066.694 129.468129.468 -- -- GCP8GCP8 110613.307110613.307 390003.569390003.569 129.405129.405 129.46129.46 -0.055-0.055 GCP9GCP9 110616.696110616.696 390000.349390000.349 129.862129.862 129.972129.972 -0.110-0.110 GCP10GCP10 110619.123110619.123 389997.825389997.825 130.047130.047 130.15130.15 -0.103-0.103 GCP11GCP11 110621.132110621.132 389995.884389995.884 130.269130.269 130.256130.256 0.0130.013 GCP12GCP12 110621.937110621.937 389994.313389994.313 130.049130.049 130.141130.141 -0.092-0.092 GCP13GCP13 110622.386110622.386 389991.246389991.246 129.031129.031 129.109129.109 -0.078-0.078 GCP14GCP14 110623.787110623.787 389989.151389989.151 128.836128.836 129.008129.008 -0.172-0.172 GCP15GCP15 110625.494110625.494 389985.964389985.964 128.354128.354 128.574128.574 -0.220-0.220 GCP16GCP16 110627.293110627.293 389981.352389981.352 127.304127.304 127.492127.492 -0.188-0.188 RMSERMSE RMSRMS 0.1670.167

상기 표 8 및 표 9로부터, 청풍대교 부근의 LiDAR 측량값의 RMS(root mean square)은 MBES 측량값의 RMS과 거의 비슷하다는 것을 알수 있었다. 이는 현장검측시 확인한 바와 같이, 측정지역이 풀이 자라지 않는 바위지형으로 되어있어, 데이터 취득시기와 상관없이 두 측정값이 거의 동일하게 나타난 것으로 판단된다.From Tables 8 and 9, it can be seen that the root mean square (RMS) of the LiDAR measurement values near the Cheongpung Bridge is almost similar to the RMS of the MBES measurement values. As it was confirmed during the field inspection, the measurement area is a rocky terrain where grass does not grow, so the two measurements are almost identical regardless of the data acquisition time.

도 16은 청풍대교 부근의 LiDAR TIN 성과 및 MBES TIN 성과를 나타낸 도면이다.FIG. 16 is a view showing LiDAR TIN performance and MBES TIN performance near Cheongpung Bridge.

3-2. LiDAR 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석3-2. Surface and cross-sectional surface analysis of TIN interpolation performance of LiDAR and MBES survey values

상기 실시예 3-1에서 확인된 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석을 통하여 각 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인하였다. The peaks and troughs of each survey value are analyzed by longitudinal and cross-sectional surface analysis of the irregular triangular network (TIN) interpolation results of the LiDAR survey values and the triangular interpolation (TIN) interpolation results of the MBES survey values. The identity of the was confirmed.

그 결과, 도 17에 나타난 바와 같이, 충주댐 본댐 입구의 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 데이터의 최고점 및 최저점이 종단면/횡단면 표면분석을 통하여 동일하다는 사실을 확인할 수 있었다. As a result, as shown in FIG. 17, the peak and trough points of the irregular triangle network (TIN) interpolation performance of LiDAR survey value and the TIN interpolation performance data of MBES measurement value at the entrance of the main dam of Chungju Dam were analyzed in the cross section / cross section surface. Through the same can be confirmed that.

실시예 4. LiDAR 및 MBES의 수치표고모델(DEM) 통합Example 4 Digital Elevation Model (DEM) Integration of LiDAR and MBES

상기 실시예 3에서 확인한 바와 같이, 현지 측량값과 더욱 일치하는 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간하고, MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 보간된 LiDAR 측량 값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 통합하여 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역인 충주댐 본댐 입구의 수치표고모델(DEM)을 구축하였다. As confirmed in Example 3, the numerical elevation model (DEM) data of the LiDAR survey value is interpolated based on the numerical elevation model (DEM) data of the MBES survey value that is more consistent with the local survey value, and the numerical value of the MBES survey value is interpolated. The digital elevation model (DEM) was constructed at the entrance of the main dam in Chungju Dam, which is the area where the land and water depths coexist by integrating the elevation model (DEM) data with the interpolated LiDAR survey values.

지금까지 실시예를 통하여 본 발명에 따른 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 통한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법에 대하여 설명하였다. 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. So far, the embodiments of the present disclosure have described a method for constructing a digital elevation model of an area where a land part and a depth part coexist by verifying a TIN interpolation performance of a LiDAR measurement value and an MBES measurement value according to the present invention. In the present specification and drawings, preferred embodiments of the present invention have been disclosed, and although specific terms have been used, these are merely used in a general sense to easily explain the technical contents of the present invention and to help the understanding of the present invention. It is not intended to limit the scope. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed herein.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수치표고모델 측정을 위한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역(충주다목적댐 저수구역 일대)의 사진이다.1 is a photograph of a region (a Chungju multi-purpose dam reservoir area) where the land and water depths coexist for measuring the digital elevation model according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의시스템의 X, Y, Z축 및 GPS 안테나와 LiDAR 이격거리 측정을 가시적 나타낸 사진이다. 2 is a photograph showing the X, Y, Z axis and GPS antenna and LiDAR separation distance measurement of the system of the present invention.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 측정값을 통해 이격거리를 구하는 모니터 화면을 나타낸 사진이다.3 is a photograph showing a monitor screen for obtaining a separation distance through a measured value according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공레이저측량 보정(Calibration)을 위해 선정된 지역(충청남도 천안시 불당동 일원)을 나타낸 지도이다.4 is a map showing a region (a member of Budang-dong, Cheonan-si, Chungcheongnam-do) selected for aviation laser survey calibration according to an embodiment of the present invention.

도 5는 타원체고와 표고 편차를 이용하여 정표고를 산출하는 설명도이다.5 is an explanatory diagram for calculating the normal elevation using the ellipsoid height and the elevation deviation.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 정표고 변환 측량 배치도이다.6 is a layout diagram of a normal elevation transformation survey according to an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 LiDAR 측량 데이터의 자료처리 과정을 나타낸 사진이다(a: GPS/INS 원시데이터의 GrafNav포맷으로의 변환, b: RAW데이터의 ALS PP(ALS Post Processol) 데이터로의 변환, c: ALS PP에서 LAS데이터로의 변환).7 is a photograph showing a data processing process of LiDAR survey data according to an embodiment of the present invention (a: GPS / INS raw data conversion to GrafNav format, b: RAW data ALS PP (ALS Post Processol) data) Conversion, c: ALS PP to LAS data).

도 8은 반사파 추출 및 Ground 분류를 통한 DEM 구축 예를 나타낸 도면이다(a: Terrascan LAS데이터 lead, b: 분류전 LAS데이터, c: 첫번째 반사파, d: 두번째 반사파, e: Ground 분류). FIG. 8 is a diagram illustrating an example of DEM construction through reflected wave extraction and ground classification (a: Terrascan LAS data lead, b: pre-classified LAS data, c: first reflected wave, d: second reflected wave, and e: Ground classification).

도 9는 LiDAR 측량값의 수치표고모형(DEM) 제작성과를 나타낸 도면이다.9 is a diagram showing the results of the digital elevation model (DEM) fabrication of LiDAR measurement values.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 MBES 각 장비별 위치 및 보정치를 나타 낸 설명도이다.10 is an explanatory diagram showing the position and correction value for each MBES equipment according to an embodiment of the present invention.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 MBES System의 Calibration을 나타낸 설명도이다. 11 is an explanatory diagram showing a calibration of an MBES system according to an embodiment of the present invention.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 MBES 측량 데이터의 자료처리 과정을 나타낸 사진이다(a: Navi-PAC프로그램, b: Navi-Scan프로그램, c: Navi-Scan프로그램). 12 is a photograph showing a data processing process of MBES survey data according to an embodiment of the present invention (a: Navi-PAC program, b: Navi-Scan program, c: Navi-Scan program).

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 NaviScan S/W를 사용한 DEM 생성과정을 나타낸 도면이다.13 is a diagram illustrating a DEM generation process using NaviScan S / W according to an embodiment of the present invention.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 MBES 측량값의 DEM 제작성과를 나타낸 도면이다.14 illustrates DEM fabrication results of MBES measurement values according to an embodiment of the present invention.

도 15는 충주댐 본댐 입구의 LiDAR TIN 성과 및 MBES TIN 성과를 나타낸 도면이다.15 is a view showing the LiDAR TIN performance and MBES TIN performance of the main dam entrance to Chungju Dam.

도 16은 청풍대교 부근의 LiDAR TIN 성과 및 MBES TIN 성과를 나타낸 도면이다.FIG. 16 is a view showing LiDAR TIN performance and MBES TIN performance near Cheongpung Bridge.

도 17은 충주댐 본댐 입구의 LiDAR 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 데이터의 종단면/횡단면 표면분석을 통한 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인한 도면이다.17 is a diagram confirming whether the highest and lowest points are identical through longitudinal / cross-sectional surface analysis of irregular triangular network (TIN) interpolation performance data of LiDAR and MBES survey values at the entrance of the main dam of Chungju Dam.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 LiDAR DEM 구축 성과와 MBES DEM 구축 성과를 통합시킨 DEM 제작성과를 나타낸 도면이다.18 is a view showing a DEM manufacturing performance integrating LiDAR DEM construction performance and MBES DEM construction performance according to an embodiment of the present invention.

Claims (6)

다음의 과정을 포함하는 LiDAR 측량값 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 검증을 통한 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델을 구축하는 방법:To build a digital elevation model for a region where the land and depth coexist by verifying the TIN interpolation of LiDAR and MBES survey values, including: (a) 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 육상부를 대상으로 GPS/INS 및 항공레이저측량기(LiDAR)가 부착된 항공기를 이용하여 좌표 및 고도를 측량하는 단계;(a) surveying coordinates and altitude using an aircraft equipped with a GPS / INS and an air laser survey instrument (LiDAR) to a land part in an area where the land part and the depth part coexist; (b) 상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부를 대상으로 DGPS 및 다중빔음향측심기(MBES)가 부착된 선박을 이용하여 좌표 및 수심을 측량하는 단계;(b) surveying coordinates and depths using a vessel to which a DGPS and a multi-beam echo sounder (MBES) are attached to a depth portion of an area where the land portion and the depth portion coexist; (c) 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서 측량된 LiDAR 및 MBES 측량값을 정표고 변환시키는 단계;(c) converting the LiDAR and MBES measurement values measured in the steps (a) and (b) to the height level; (d) 상기 (c) 단계에서 정표고 변환된 LiDAR 및 MBES 측량값을 바탕으로 각각의 수치표고모델(DEM) 데이터를 구축하는 단계; (d) constructing respective digital elevation model (DEM) data based on the LiDAR and MBES survey values converted from the normal elevation in step (c); (e) 상기 LiDAR 측량 및 MBES 측량이 실시된 다수의 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역들중 LiDAR 측량 및 MBES 측량이 모두 이루어져, LiDAR 측량 값 및 MBES 측량값을 모두 가지는 부분의 길이가 가로 50m 이상, 세로 5m 이상인 지역을 선택하여 현지검측을 수행하는 단계;(e) The LiDAR survey and the MBES survey are both co-located with a plurality of land and water depths in which the LiDAR survey and the MBES survey have been conducted. Selecting an area of 5 m or more in length and performing local inspection; (f) 상기 (e) 단계의 현지검측에서 측정된 현지측량값을 기준으로 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간을 수행한 후 보간성과의 정확도를 각각 확인하는 단계;(f) After performing the interpolation of the irregular triangle network (TIN) of the LiDAR survey values and the interpolation of the random triangle network (TIN) of the MBES survey values, based on the local survey values measured in the field survey in step (e). Respectively checking the accuracy; (g) 상기 LiDAR 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과 및 MBES 측량값의 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과의 종단면과 횡단면의 표면분석을 통하여 각 측량값의 최고점 및 최저점의 동일성 여부를 확인하는 단계;(g) Determine the equality of the highest and lowest points of each survey value by analyzing the longitudinal and cross-sectional surfaces of the TIN interpolation performance of the LiDAR survey values and the TIN interpolation performance of the MBES survey values. Making; (h) 상기 (f) 단계에서 확인된 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값이 LiDAR 측량값인 경우, 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 MBES 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간하고, 상기 (f) 단계에서 확인된 현지측량값과 더욱 일치하는 불규칙삼각망(TIN) 보간 성과를 가지는 측량값이 MBES 측량값인 경우, 상기 (d) 단계에서 구축된 MBES 수치표고모델(DEM) 데이터를 기준으로 LiDAR 수치표고모델(DEM) 데이터를 보간하는 단계; 및(h) if the survey value having a random interpolation (TIN) interpolation result that is more consistent with the local survey value identified in step (f) is a LiDAR survey value, the LiDAR numerical elevation model constructed in step (d) ( MBES digital elevation model (DEM) data are interpolated based on the DEM data, and a survey value having an irregular triangular network (TIN) interpolation result that is more consistent with the local survey value identified in step (f) is an MBES survey value. In this case, interpolating LiDAR numerical elevation model (DEM) data based on MBES numerical elevation model (DEM) data constructed in step (d); And (i) 상기 (d) 단계에서 구축된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 중첩시키거나 (d) 단계에서 구축된 MBES 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터와 이를 기준으로 상기 (h) 단계에서 보간된 LiDAR 측량값의 수치표고모델(DEM) 데이터를 중첩시켜 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수치표고모델(DEM)을 구축하는 단계. (i) superimposing the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values constructed in step (d) with the digital elevation model (DEM) data of the MBES measurement values interpolated in step (h) based on the On the basis of this, the digital elevation model (DEM) data of the MBES survey values constructed in step d) and the digital elevation model (DEM) data of the LiDAR measurement values interpolated in step (h) are superimposed so that the land part and the depth part coexist together. Build a regional digital elevation model (DEM). 제1항에 있어서, 상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역은 시간의 흐름에 따라 수량이 변화되는 지역인 것을 특징으로 하는 것인 방법.The method of claim 1, wherein the area where the land part and the depth part coexist together is an area where the quantity of water changes over time. 제1항에 있어서, 상기 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역은 강, 하천, 저수지, 댐 및 바다로 구성된 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 방법. The method of claim 1, wherein the land and water depths coexist together is selected from the group consisting of rivers, rivers, reservoirs, dams and the sea. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계의 항공레이저측량기(LiDAR) 측량은 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부의 수위가 평균수위 이하일때 측정하는 것을 특징으로 하는 방법.The method of claim 1, wherein the airborne laser survey (LiDAR) survey of the step (a) is measured when the water level of the depth portion of the area where the land portion and the depth portion coexist together is below the average level. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계의 다중빔음향측심기(MBES) 측량은 육상부와 수심부가 함께 공존하는 지역의 수심부의 수위가 평균수위 이상일때 측정하는 것을 특징으로 하는 방법.2. The method of claim 1, wherein the multi-beam echo sounder (MBES) survey of the step (b) is measured when the water level of the area where the land part and the depth part coexist together is above the average level. 삭제delete
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