KR101103340B1 - Geographic Information analysis method using of Viewshed Frequency analysis - Google Patents

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Abstract

본 발명은 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법에 관한 것으로, (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계; (b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계; (c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계; 및 (d) 상기 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명을 제공하면, 다중점에 의해 스테레오 입체 분석이 가능하고 따라서 기존의 가시권분석보다 개선된 분석 결과를 얻을 수 있고, 다층 구조의 격자점 조망대상 선정 방법을 통하여 대상지의 규모와 관계없이 분석이 가능하며, 시각적 장애물의 처리를 위하여 건축물의 높이를 반영한 DEM을 작성하는 전처리 과정이나 정규식생지수를 이용한 후처리 과정을 통하여 보다 정교한 결과값을 얻을 수 있다.
The present invention relates to a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis, comprising: (a) selecting a viewing target point of a multi-layer structure; (b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point; (c) summing the numerical data calculated at the viewpoint targets of each floor to complete a visible frequency table; And (d) calculating a video image based on the visible frequency using the visible frequency table.
When the present invention is provided, stereo stereoscopic analysis is possible by multiple points, and thus, an analysis result can be obtained, which is improved compared to the existing visual field analysis, and regardless of the size of the target site through the multi-grid grid point viewing target selection method. More accurate results can be obtained through the pre-processing process for creating a DEM that reflects the height of the building or the post-processing process using the regular vegetation index for the treatment of visual obstacles.

Description

가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법{Geographic Information analysis method using of Viewshed Frequency analysis}Geographic Information analysis method using of Viewshed Frequency analysis}

본 발명은 지리정보 분석방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양한 형태의 지리정보를 정밀하게 분석하기 위한 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법에 관한 발명이다.The present invention relates to a method for analyzing geographic information, and more particularly, to a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis for precisely analyzing various types of geographic information.

도시경관은 관찰하는 위치에 따라 다르게 보이므로 경관계획시 주요 관찰지점을 정하고 이를 기준으로 계획을 수립하는 것이 효율적이다. 즉 모든 지점에서 보이는 경관을 아름답게 관리하는 것이 이상적이겠으나, 다양한 구조물이 고밀도로 밀집되어 있는 도시환경에서 이는 거의 불가능하다. 따라서 주요 조망점을 선정한고 이들 조망점을 중심으로 경관관리계획을 세우는 것이 현대 도시에서는 불가피한 선택이다.Since the urban landscape looks different depending on the location of observation, it is more efficient to establish the main observation point and plan based on this. In other words, it would be ideal to manage the scenery from all points beautifully, but this is almost impossible in an urban environment where various structures are densely packed. Therefore, it is inevitable in modern cities to select major viewpoints and develop landscape management plans around them.

조망점의 선정은 분석목적의 성격과 대상지의 특성 등에 따라 다양한 과정을 거치게 되나, 일반적으로는 조망 대상 선정, 가시권분석, 거리 및 방향 기준설정, 조망기회 및 경관미 분석의 순으로 이루어지는 것이 보통이다.The selection of viewpoints goes through various processes depending on the nature of the purpose of analysis and the characteristics of the site, but in general, it is generally made in the order of the selection of perspective objects, the analysis of the right of view, the setting of distance and direction criteria, the view opportunity and the landscape beauty analysis.

이 중 가시권분석(Viewshed analysis)은 조망대상이 관측되는 가시영역을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석하는 기법으로, 조망점 선정의 객관적 합리성을 부여하기 위하여 도입된 분석 방법이라 할 수 있다. Among them, viewshed analysis is a technique that analyzes the visible area in which the viewing object is observed through computer simulation, and can be called an analysis method introduced to give objective rationality of selecting a viewing point.

근래에는 지리정보시스템(GPS)의 보편화로 프로그래머나 전문가가 아니더라도 쉽게 가시권분석이 가능하게 되었으며, 실제로 국내에서는 환경영향평가의 경관분야 중 경관 저해요소의 평가를 기본 자료로 사용되고 있는 등 많은 사용례를 볼 수 있다.In recent years, the generalization of the Geographic Information System (GPS) has made it possible to easily analyze the visibility even without a programmer or an expert.In Korea, many examples of the use of landscape impact factors in the landscape field of environmental impact assessment are used as basic data. Can be.

이처럼 가시권분석은 객관적 합리성을 보장하고 경관분야의 다방면에서 활용되고 있지만, 가시권분석에 기초한 어떠한 분석도 DEM의 한계(예 높이오차, 지구곡률), 시각적 장애물(예, 식생, 건조환경)의 무시, 대기 환경에 대한 효과, 관찰자의 가시능력 등에 자유로울 수 없으며, 불행하게도 대부분의 가시권분석 응용프로그램들은 이러한 기술적 이슈들을 적절히 반영하고 있지 않다.As such, visibility analysis is used in various aspects of the landscape field to ensure objective rationality, but any analysis based on visibility analysis ignores limitations of DEM (e.g. height error, earth curvature), ignores visual obstacles (e.g. vegetation, dry environment), It cannot be free from the effects on the atmospheric environment, the viewer's visibility, and unfortunately most of the visibility analysis applications do not adequately reflect these technical issues.

그리고, 첫째 종래에 사용되는 대부분의 GIS 프로그램의 가시권 분석 기능은 그 분석절차나 계산방법이 공개되어 있지 않기 때문에, 가시분석의 성능개량이나 부수적인 데이터의 추출 등이 불가능하다. 예를 들어 지구 곡률에 의한 오차나 공기층에 의한 빛의 굴절 오차 등의 보정을 사용자 임의로 할 수 없고, 시야각의 입사각 등의 부수적인 데이터를 추출할 수도 없다는 문제점이 있다.First, since the analysis procedures and calculation methods of most of the GIS programs used in the prior art are not disclosed, it is impossible to improve the performance of visual analysis or to extract additional data. For example, there is a problem that the user cannot arbitrarily correct an error due to the earth curvature or the refraction error of the light due to the air layer, and cannot extract additional data such as the incident angle of the viewing angle.

둘째는, 가시권분석에 사용되는 일반적인 입력 데이터는 수치지도의 등고선과 표고점을 기준으로 분석하므로 단일 인공구조물일 경우 가시영역 분석이 가능하지만, 대규모 단지 혹은 신도시와 같은 넓은 영역을 대상지로 할 때는 수개의 조망대상점 선정이 과연 넓은 지역을 대표할 수 있는가에 대한 의문이 남는다.Second, the general input data used for the analysis of the right of view is analyzed based on the contour and elevation point of the digital map, so it is possible to analyze the visible area in the case of a single artificial structure, but in case of targeting a large area such as a large complex or a new city, It remains to be questioned whether the choice of viewing point can represent a wide area.

이상과 같은 문제점 중 조망 대상점 선정의 대표성에 관한 의문은 정밀도 문제 인식의 차원을 떠나 방법론적 문제 인식으로 받아들여지며, 종래의 분석 방법으로는 비교적 넓은 대상지에 대해서는 분석할 수 없음을 의미한다.
Among the problems mentioned above, the question about the representativeness of the selection of the target point of view is taken as a methodological problem recognition, leaving the dimension of precision problem recognition, meaning that it cannot be analyzed for a relatively large object by the conventional analysis method.

상술한 문제점을 해결하고자 하는 본 발명의 과제는 스테레오 입체 분석이 가능하여 기존의 가시권분석보다 개선된 분석 결과를 얻을 수 있고, 대상지의 규모와 관계없이 다양한 형태의 지형분석이 가능하며, 시각적 장애물의 처리를 통하여 보다 정교한 지리정보에 대한 결과값을 얻을 수 있는 지리정보 분석방법을 제공하고자 함이다.An object of the present invention to solve the above problems is to enable stereo three-dimensional analysis to obtain an improved analysis results than the existing visibility analysis, and to analyze the terrain of various forms regardless of the size of the target site, The purpose of this paper is to provide a method for analyzing geographic information that can obtain more sophisticated geographic information.

상술한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 특징은 (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계; (b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계; (c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계; (d) 상기 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함한다.A first aspect of the present invention for solving the above problems is (a) selecting a viewing target point of the multi-layer structure; (b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point; (c) summing the numerical data calculated at the viewpoint targets of each floor to complete a visible frequency table; (d) calculating a video image based on the visible frequency using the visible frequency table.

여기서, 상기 (a) 단계의 조망 대상점 선정은 복수개의 수직한 방향으로 다층을 이루는 격자점선정 방법으로 상기 대상점을 각 층별로 선정하는 것이 바람직하고, 상기 (b) 단계의 상기 수치화된 데이터를 산출하는 단계는 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model: DEM)을 이용하는 것이 바람직하다.Here, the selection of the viewing target point in the step (a) is to select the target point for each layer by a lattice point selection method of forming a multi-layer in a plurality of vertical directions, the numerical data of the step (b) Calculating step is preferably using a digital elevation model (DEM).

또한, 상기 (c) 단계는, 상기 각 층의 조망 대상점마다 가시권분석(Vieshwed analysis)에 의해 가시영역 및 비가시영역을 수치화하여 테이블을 작성하는 단계; 및 상기 각 층의 수치 테이블을 합산하여 조사 대상 영역의 가시빈도 테이블을 형성하는 단계를 포함하는 것일 수 있고, 상기 가시권분석(Viewshed analysis)의 알고리즘은 참조판 방식(reference plane method)을 기본으로 하고, 상기 조망대상점에 대한 시점과 가까운 곳에 점대점 방식(point-to-point method)을 복합적으로 사용하는 것일 수 있으며, 상기 조망 대상점에 대한 자료는 관측자시점 높이, 조망대상 높이, 관측방위각, 관측수직각 및 관측반경 데이터를 이용하는 것일 수 있다.In addition, the step (c) may include a step of creating a table by digitizing the visible region and the invisible region by a visible analysis for each view target point of each layer; And summing the numerical tables of the respective layers to form a visible frequency table of the investigation target area, wherein the algorithm of the viewshed analysis is based on a reference plane method. In this case, a point-to-point method may be used in combination with a point of view close to the point of view, and the data for the point of view may include the viewpoint height of the observer, the height of the viewing object, the observation azimuth angle, and the observation. Vertical angle and observation radius data may be used.

본 발명의 제2 특징은 (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계; (b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계; (c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 가시권 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계; (d) 상기 가시빈도 테이블에 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index) 결과값을 이용하여 후처리 하는 단계; 및 (e) 상기 후처리된 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함한다.A second aspect of the present invention is to provide a method for selecting a viewing target point of a multilayer structure; (b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point; (c) summing the visible numerical values calculated at the viewpoint targets of the respective floors to complete a visible frequency table; (d) post-processing using a normalized difference vegetation index (NDVI) result value in the visible frequency table; And (e) calculating a video image based on the visible frequency using the post-processed visible frequency table.

여기서, 상기 (a) 단계의 조망 대상점 선정은 복수개의 수직한 방향으로 다층을 이루는 격자점선정 방법으로 상기 대상점을 각 층별로 선정하는 것이 바람직하고, 상기 (b) 단계의 상기 수치화된 데이터를 산출하는 단계는 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model: DEM)을 이용하는 것이 바람직하다.Here, the selection of the viewing target point in the step (a) is to select the target point for each layer by a lattice point selection method of forming a multi-layer in a plurality of vertical directions, the numerical data of the step (b) Calculating step is preferably using a digital elevation model (DEM).

또한, 바람직하게는 상기 디지털 고도 모델은 인공 구조물의 높이값을 반영하여 전처리한 수치값을 산출하는 것일 수 있고, 상기 (c) 단계는, 상기 각 층의 조망 대상점마다 가시권분석(Vieshwed analysis)에 의해 가시영역 및 비가시영역을 수치화하여 테이블을 작성하는 단계; 및 상기 각 층의 수치 테이블을 합산하여 조사 대상 영역의 가시빈도 테이블을 형성하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.Preferably, the digital altitude model may be to calculate a numerical value pre-processed by reflecting the height value of the artificial structure, the step (c), the visibility analysis (Vieshwed analysis) for each viewing point of each layer Digitizing the visible region and the invisible region to create a table; And summing the numerical tables of the respective layers to form the visible frequency table of the irradiation target area.

그리고, 상기 가시권분석(Viewshed analysis)의 알고리즘은 참조판 방식(reference plane method)을 기본으로 하고, 상기 조망대상점에 대한 시점과 가까운 곳에 점대점 방식(point-to-point method)을 복합적으로 사용하는 것이 바람직하고, 상기 조망 대상점에 대한 자료는 관측자시점 높이, 조망대상 높이, 관측방위각, 관측수직각 및 관측반경 데이터를 이용하는 것이 바람직하다.The algorithm of the viewshed analysis is based on a reference plane method, and uses a point-to-point method in combination with a near point of view for the viewing point. Preferably, the data on the viewing target point is preferably using the observer viewpoint height, the viewing target height, the observation azimuth angle, the observation vertical angle and the observation radius data.

이와 같은 본 발명을 제공하면, 다중점에 의해 스테레오 입체 분석이 가능하고 따라서 기존의 가시권분석보다 개선된 분석 결과를 얻을 수 있고, 다층 구조의 격자점 조망대상 선정 방법을 통하여 대상지의 규모와 관계없이 분석이 가능하며, 시각적 장애물의 처리를 위하여 건축물의 높이를 반영한 DEM을 작성하는 전처리 과정이나 정규식생지수를 이용한 후처리 과정을 통하여 보다 정교한 결과값을 얻을 수 있다.When the present invention is provided, stereo stereoscopic analysis is possible by multiple points, and thus, an analysis result can be obtained, which is improved compared to the existing visual field analysis, and regardless of the size of the target site through the multi-grid grid point viewing target selection method. More accurate results can be obtained through the pre-processing process for creating a DEM that reflects the height of the building or the post-processing process using the regular vegetation index for the treatment of visual obstacles.

도 1은 본 발명에 따른 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법의 흐름도를 예시한 도면,
도 2는 시준선(LOS: Line of Sight)로 설명한 가시권분석의 개념도를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명에 따른 실시예에 적용되는 다층 구조의 조망 대상점 선정의 개념도를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명에 따른 실시예에서 적용하는 가시빈도분석의 계산방법의 모식도를 나타낸 도면,
도 5는 가시권분석과 본 발의 실시예에서 적용되는 가시빈도분석을 비교한 사진을 예시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 실시예에서 적용되는 참조판 방식과 점대점 방식의 혼합 알고리즘의 모식도,
도 7은 본 발명에 따른 실시예에서 적용되는 참조판 방식의 개념도를 나타낸 도면,
도 8은 본 발명에 따른 또 다른 실시예로서, 전,후처리가 적용되는 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법의 흐름도를 예시한 도면,
도면 9는 본 발명의 실시예를 이용하여 도심부의 동일지점을 대상으로 하나는 일반적인 DEM과 다른 하나는 건축물의 높이를 반영한 DEM을 바탕으로 가시권분석을 한 결과를 나타낸 사진,
도 10은 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구혁신도시를 대상으로 식생지수를 이용한 가시권분석 후처리 결과를 나타낸 사진,
도 11은 본 발명에 따른 분석방법으로 대현이편한세상의 가시빈도분석도를 나타낸 도면,
도 12는 도 11에서와 같은 지역인 대현이편한세상의 가시빈도분석에 있어서, 전처리를 하지않은 분석도와 전처리를 실행한 분석도를 나타내는 도면,
도 13은 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구 신암재정비촉신지구의 가시빈도분석을 나타내는 사진,
도 14는 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구혁신도시의 가시빈도분석을 나타내는 사진,
도 15는 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 경주 신역사권의 가시빈도분석을 나타내는 사진이다.
1 is a flowchart illustrating a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis according to the present invention;
FIG. 2 is a diagram illustrating a conceptual diagram of visibility analysis described as a line of sight (LOS). FIG.
3 is a view showing a conceptual diagram of selecting a viewing target point of a multi-layer structure applied to an embodiment according to the present invention;
4 is a view showing a schematic diagram of a calculation method of the visible frequency analysis applied in the embodiment according to the present invention,
5 is a view illustrating a photograph comparing the visibility analysis and the visibility analysis applied in the embodiment of the present invention,
6 is a schematic diagram of a mixing algorithm of a reference plate method and a point-to-point method applied in an embodiment according to the present invention;
7 is a view showing a conceptual diagram of a reference plate method applied in an embodiment according to the present invention;
8 is a flowchart illustrating a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis to which pre and post processing is applied as another embodiment according to the present invention;
Figure 9 is a photograph showing the results of the analysis of the visibility based on the DEM reflecting the height of the building and one of the general DEM to the same point in the downtown area using an embodiment of the present invention,
10 is a photograph showing the results of the visibility analysis after processing using the vegetation index for Daegu Innovation City using an embodiment according to the present invention,
11 is a view showing the visible frequency analysis diagram of the Daehyun easy world in the analysis method according to the present invention,
FIG. 12 is a diagram showing an analytical diagram without pretreatment and an analytical diagram with pretreatment in the visible frequency analysis of the Daehyun Easier World, which is the same region as in FIG. 11;
Figure 13 is a photograph showing the visible frequency analysis of the Daegu Sinam redevelopment and maintenance district using an embodiment according to the present invention,
Figure 14 is a photograph showing the visible frequency analysis of Daegu Innovation City using an embodiment according to the present invention,
15 is a photograph showing the visible frequency analysis of the Gyeongju new history zone using an embodiment according to the present invention.

이하 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법의 흐름도를 예시한 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명은 (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계; (b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계; (c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테으블을 완성하는 단계; 및 (d) 상기 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함하여 구성한다.1 is a diagram illustrating a flowchart of a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis according to the present invention. As shown in Figure 1, the present invention comprises the steps of (a) selecting the viewing target point of the multi-layer structure; (b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point; (c) summing the numerical data calculated at the viewpoint targets of the respective layers to complete the visible frequency table; And (d) calculating a video image based on the visible frequency using the visible frequency table.

이처럼 본 발명은 디지털 고도 모델(DEM: Digital Elevation Model)을 이용하여 가시권분석을 통한 수치데이터를 형성함에 있어서, 가장 중요한 조망대상점을 종래의 단일 또는 평면상의 지점이 아니라 다층으로 이루어진 복수개의 격자점을 조망대상점으로 하여 가시권분석을 수행하고, 각 격자점에서 형성된 수치데이터를 합산하여 가시영역 및 비 가시영역을 보다 세밀하게 구분하여 수치화 함으로써, 가시빈도분석을 수행하여 경관의 이미지를 산출하는 분석방법을 제안한다. 즉, 본 발명은 다중 경관대상점에서 계산된 가시영역의 산술적 중첩을 통하여 가시빈도를 구하는 가시빈도분석 방법을 제안하는 것이다.As described above, the present invention uses digital elevation model (DEM) to form numerical data through visual field analysis, and the most important viewing point is not a single point on a plane or a plurality of lattice points made of multiple layers. An analysis method that calculates the image of the landscape by performing visible frequency analysis by performing visible-rights analysis as a viewing point, summing the numerical data formed at each grid point, and dividing the visible and non-visible areas in more detail. Suggest. That is, the present invention proposes a visible frequency analysis method for obtaining a visible frequency through arithmetic overlap of the visible region calculated at multiple landscape target points.

이하에서 본 발명에서 적용되는 가시권분석 및 가시빈도분석을 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, the visibility analysis and the visibility frequency analysis applied in the present invention will be described in detail.

본 발명은 조망점 선정을 위한 가시권분석 방법을 개선하기 위하여 가시빈도분석 방법을 제안하고, 이를 프로그래밍으로 구현, 적용해 보고 다음과 같은 단계로 진행된다.The present invention proposes a visible frequency analysis method in order to improve the visibility analysis method for selecting a viewpoint, and implements and applies it by programming and proceeds to the following steps.

첫째, 가신빈도분석의 개념정립: 가시권분석에 대한 이해를 바탕으로, 가시영역의 빈도를 시각적으로 표현할 수 있는 가시빈도분석의 개념을 정립한다.First, the concept of trail frequency analysis: Based on the understanding of visibility analysis, the concept of visible frequency analysis that can visually express the frequency of visible region is established.

둘째, 가시빈도분석의 설계 및 구현: 정립된 가시빈도분석의 구현 단계로, 기존 프로그램의 인터페이스를 차용하고, 사용자정의(customization)를 통하여 구현한다. Second, the design and implementation of the visible frequency analysis: As an implementation stage of the established visible frequency analysis, it adopts the interface of the existing program and implements it through customization.

셋째, 대상지 적용 및 비교 평가: 평가대상지는 개발규모와 개발지 위치에 따라 아파트 단지 규모 개발, 지구단위 규모 개발, 신도시 규모 개발 등을 정하고, 기존의 가시권분석 방법과 새롭게 본 발명에서 제안된 가시빈도분석 방법을 비교 분석한다.Third, the application and comparative evaluation of the target site: The target site determines the size of apartment complex development, district unit size development, new city size development, etc. according to the size of development and the location of the development site. Analyze the method.

도 2는 시준선(LOS: Line of Sight)로 설명한 가시권분석의 개념도를 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 가시권분석은 수치화된 지형정보(DEM : Digital Elevation Model)를 바탕으로 관측자 시점과 목표물 사이의 시준선(LOS: Line of Sight) 차단여부를 계산하여 가시영역과 비가시영역을 도출하는 분석방법이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a concept of visibility analysis described by line of sight (LOS). FIG. As shown in FIG. 1, the visual field analysis calculates whether a line of sight (LOS) is blocked between an observer's viewpoint and a target based on digitized digital information (DEM) to determine the visible and invisible regions. Analytical method to derive.

그 활용례를 살펴보면 [표 1]과 같이 휴대폰 기지국 안테나 또는 단파 라디오 안테나의 설치(Ray 1994, Llobera 2003)와 같은 산업분야, 산림벌목이나 노천광산 지역의 관리, 경관영향분석과 같은 경관분야(Ray 1994), 미사일 기지 위치 선정이나 관측소소의 위치 선정(Franklin 2002)과 같은 군사분야, 관광지 탐방 경로의 설정과 같은 관광분야, 심지어 전리층이 없는 달식민지를 위한 광역통신망 설계 또는 보다 넓은 탐사영역을 확보하기 위한 화성 탐사선의 착륙지점 계획(Franklin 2002)과 같은 우주탐사영역 등 매우 다양한 분야에서 사용되고 있다. The application examples are as shown in [Table 1], such as the installation of cell phone base station antennas or shortwave radio antennas (Ray 1994, Llobera 2003), and the field of landscapes such as forest deforestation or open-pit mining management and landscape impact analysis. 1994), military sectors, such as the location of missile bases or station locations (Franklin 2002), tourism sectors, such as the establishment of touristic routes, or even the design of wide-area networks for lunar colonies without ionos, or to secure wider exploration areas. It is used in a wide variety of applications, including space exploration areas, such as the planning of landing points for Mars probes (Franklin 2002).

Figure 112010003475475-pat00001
Figure 112010003475475-pat00001

그 중 경관분야의 활용은 경관이 눈에 보여지는 것 즉 경치를 다루는 분야라는 점에서 매우 영향력이 크고 앞으로 더욱 폭넓게 사용되어질 것으로 전망된다. Among them, the use of the landscape field is very influential in that the landscape is visible, that is, the field that deals with the landscape, and is expected to be used more widely in the future.

이와 같은 이유로 본 발명은 단일 조망대상점에서 분석된 가시권분석이 넓은 범위의 대상지를 대표할 수 있는가라는 물음에서 착안하였다. 즉, 독립 구조물이나 군집화된 건축물에 대한 가시권분석은 기존 방식과 같은 단일 조망대상점에 의한 분석으로도 무리가 없다. 하지만 규모가 큰 대규모 아파트단지나 혹은 신도시와 같은 비교적 넓은 대상지를 대표하는 단일 조망대상점을 찾는다는 것은 불가능에 가깝다. 이에 대한 손쉬운 해결책은 다수의 조망대상점을 선정하여 분석하는 방법이 있을 수 있다.
For this reason, the present invention has been conceived from the question whether the visible analysis analyzed at a single viewing point can represent a wide range of objects. In other words, the analysis of the visibility of independent structures or clustered buildings is not unreasonable even by the analysis by a single viewpoint like the existing method. However, finding a single viewing point that represents a relatively large destination such as a large apartment complex or a new town is almost impossible. An easy solution to this may be to select and analyze multiple viewpoints.

[표 2]는 조망대상점 선정에 있어 제시할 수 있는 예들을 대상지의 형상과 내외부의 지형변화에 따라 구분하여 제시해 보았다. 단일점 선정 방식은 다생지가 넓고 개활한 평야지대이고 형상이 원형일 경우에 분석이 단순하고 쉽다는 장점을 가지고 있다. 그러나 우리나라 지형의 경우 산지가 70% 이상인 특성과 주변 건조환경 등을 고려한다면 특수한 몇몇 신도시계획에만 사용되어질 수 있다.[Table 2] shows examples that can be suggested in selecting the view point according to the shape of the site and the change of the terrain inside and outside. The single point selection method has the advantage that the analysis is simple and easy when the multi-site is wide and open plain and the shape is circular. However, in the case of Korea's topography, it can be used only in some special new town planning considering the characteristics of mountainous area more than 70% and the surrounding drying environment.

Figure 112010003475475-pat00002
Figure 112010003475475-pat00002

반면 경계점 선정 방법의 경우는 대상지 형상이 분지형이고, 주변의 지형 변화가 심한 산지형일 경우(분지형 도시)에 사용이 가능하다. 마지막으로 격자점선정 방법의 경우는 대상지의 내외부 모두 산지형의 지형변화가 심한 지형이라도 분석이 가능하며, 지형적 특성에 구애되지 않는 장점이 있다. 따라서 모든 지형에 관용도가 높은 격자점 조망대상 선정 방법을 사용하는 것이 보다 정확한 결과값을 기대할 수 있다.On the other hand, the boundary point selection method can be used when the shape of the target site is branched and when the surrounding terrain is severely changed (branched city). Lastly, in the case of grid point selection method, it is possible to analyze even terrain with severe topographical changes in mountainous terrain both inside and outside of the target site, and it does not have to be concerned with the topographical characteristics. Therefore, more accurate results can be expected by using lattice point selection method with high latitude on all terrains.

도 3은 본 발명에 따른 실시예에 적용되는 다층 구조의 조망 대상점 선정의 개념도를 나타낸 도면이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 평면적인 조망 대상점의 선정에서 더 나아가 수직적인 고려를 다층 구조로 해결하여 보았다. 실재 지어질 수 있는 건축물의 높이를 초기 계획단계에서 알 수 없으므로 다층 구조의 조망 대상점 선정은 보다 융통성 있는 해결책이 된다.3 is a diagram showing a conceptual view of selecting a viewing target point of a multi-layer structure applied to an embodiment according to the present invention. As shown in FIG. 3, the vertical consideration was solved in a multilayered structure further from the selection of a plan view target point. Since the height of the building, which can be actually built, is not known at the initial planning stage, multi-layered view point selection is a more flexible solution.

이상과 같이, 본 발명에서 적용되는 다층 구조의 격자점 조망대상 선정 방법은 비교적 넓은 대상지의 가시권분석에 유효하겠으나, 문제는 분석해야할 조망대상점이 대상지의 면적에 따라 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. As described above, the method of selecting a lattice point viewing object having a multi-layer structure applied in the present invention may be effective for the analysis of the visibility of a relatively large object, but the problem is that the object point to be analyzed increases exponentially according to the area of the object.

그러므로, 본 발명에서는 각각의 결과를 중첩하여 빈도로써 표현하는 가시빈도분석으로 해결하고자 한다. 도 4는 본 발명에 따른 실시예에서 적용하는 가시빈도분석의 계산방법의 모식도를 나타낸 도면이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 가시권 분석의 결과값은 가시여부가 이진법으로 나타내어지는데,(도 4의 (a) 참조) 이들 분석결과를 도 4의 (b)와 같이 중첩하면(합산) 가시빈도수로 나타나게 되고, 이는 개별 셀(cell)이 몇 개의 조망대상점으로부터 가시 되는가를 의미하게 된다.Therefore, the present invention intends to solve the problem by visual frequency analysis that expresses each result as a frequency. 4 is a view showing a schematic diagram of a calculation method of the visible frequency analysis applied in the embodiment according to the present invention. As shown in FIG. 4, the result of the visibility analysis is represented by the binary method of visibility (see FIG. 4 (a)). When these analysis results are overlapped (summed) as shown in FIG. This is how many individual cells are visible from the point of view.

즉 가시빈도분석(viewshed frequency analysis)이란 다중점에 의한 가시권분석을 산술 연산하여 빈도분포도로 표현한 것이다. 이러한 가시빈도분석은 기존의 가시권분석과 달리 가시여부만 알 수 있는 것이 아니라 빈도로 표현되기 때문에 중요한 가시 위치를 판단할 수 있고, 따라서 분석의 질을 한 차원 높일 수 있다는 점에서 의의가 있다. (도 5 참조) In other words, the view frequency analysis (viewshed frequency analysis) is represented by the frequency distribution by arithmetic operation of the visibility analysis by multiple points. Unlike conventional visibility analysis, such visibility frequency analysis is meaningful in that it can determine the important visibility position because it is expressed not only by visibility but also by frequency, thereby improving the quality of analysis. (See Fig. 5)

이와 같이, 본 발명은 가시빈도분석의 개념을 바탕으로 구현단계에 들어서면 몇 가지 문제와 접하게 되는데, 대표적인 것 중 하나가 대부분의 가시권분석 응용프로그램들은 가시빈도분석을 하기에 최적화되어 있지 않다는 점이다. 이는 가시권 분석의 알고리즘부터 설계, 구현에 이르기까지 모두 검토해야하는 번거로운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 연구결과를 최대한 활용하는 방향에서 알고리즘 검토는 공개된 것을 사용하였고, 구현의 단계에서 기존 GIS 프로그램의 인터페이스를 차용하여 사용자정의(customization) 하였다.As such, the present invention encounters some problems when entering the implementation stage based on the concept of visible frequency analysis. One of the typical ones is that most of the visibility analysis applications are not optimized for performing the visible frequency analysis. . This is a cumbersome task that needs to be reviewed, from algorithms in visibility analysis to design and implementation. Therefore, in this study, the algorithm review was made public in order to make the best use of the existing research results, and it was customized by borrowing the interface of the existing GIS program at the implementation stage.

가시권 분석 알고리즘은 점대점 방식(point-to-point method, Huss and Pumar, 1997), 벡터분석 방식(vector-analysis method, Sorensen and Lanter, 1993), 참조판 방식(reference plane method, Wang 등, 2000) 등의 방법이 이미 정립되어 있다.Visibility analysis algorithms include the point-to-point method (Huss and Pumar, 1997), the vector-analysis method (Sorensen and Lanter, 1993), and the reference plane method (Wang et al., 2000). ) Has already been established.

Figure 112010003475475-pat00003
Figure 112010003475475-pat00003

[표 3]에서 살펴본 바와 같이 연산속도와 정확도를 모두 만족하는 알고리즘을 찾기는 힘들다. 따라서 본 발명에서는 연산속도를 고려하여 참조판 방식(reference plane method)을 기본으로 시점과 가까운 곳은 점대점 방식(point-to-point method)을 복합적으로 사용하였다.(도 6참조) 도 6은 본 발명에 따른 실시예에서 적용되는 참조판 방식과 점대점 방식의 혼합 알고리즘의 모식도를 나타낸 도면이다.As shown in Table 3, it is difficult to find an algorithm that satisfies both computation speed and accuracy. Therefore, in the present invention, a point-to-point method is used in combination with the reference plane method in consideration of the computation speed. A diagram showing a schematic diagram of a mixing algorithm of a reference plate method and a point-to-point method applied in an embodiment according to the present invention.

도 7은 본 발명에 따른 실시예에서 적용되는 참조판 방식의 개념도를 나타낸 도면이다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 참조판 방식은 도 7과 같이 시점 S와 참조점 rm-1,n+1, rm ,n+1 의 3점이 이루는 평면이 추정대상 지형높이 dm ,n 과의 관계가 도 7의 (a)와 같이 지형 높이가 더 크면 가시영역으로 판단하고 지형 높이 dm ,n을 참조값 rm,n의 값으로 저장하여 다음 대상점의 참조값으로 사용된다. 또 도 7의 (b)와 같이 참조판의 높이가 더 높으면 비가시영역으로 판단하고 참조판의 높이 Z를 참조값 rm , n 의 값으로 저장하는 단순한 알고리즘이다.7 is a view showing a conceptual diagram of the reference plate method applied in the embodiment according to the present invention. As shown in FIG. 7, in the reference plate method, as shown in FIG. 7, the plane formed by the three points of the viewpoint S and the reference points r m-1, n + 1 , r m , n + 1 is the estimated height of the terrain d m , n and If the relationship is greater than the height of the terrain as shown in (a) of FIG. 7, it is determined as the visible area, and the terrain height d m , n is stored as the reference value r m, n and used as a reference value of the next target point. In addition, as shown in (b) of FIG. 7, when the height of the reference plate is higher, it is determined as an invisible region and a simple algorithm for storing the height Z of the reference plate as the reference values r m and n .

이러한 참조판 방식은 시점과 가까운 곳의 초기 오차값이 누적될 소지가 있어 시점 근거리의 값은 점대점 방식으로 치환하여 구성하는 것이 보다 높은 분석방법이다.The reference plate method may accumulate initial error values close to the view point, and thus, a higher analysis method may be configured by substituting the point near point method.

그리고, 가시권분석은 가시빈도분석을 하기 위한 필수 기능이다. 그러나 기존의 가시권분석 프로그램들 대부분은 16개 이상의 다중 가시권분석을 지원하지 않고 있어 최적화 되었다고 할 수 없으므로, 본 발명에서 직접 프로그램을 이용하여 모델을 만들어 구현하였다.In addition, visibility analysis is an essential function to perform visibility analysis. However, most of the existing visibility analysis programs do not support 16 or more multiple visibility analysis, and thus cannot be optimized. Therefore, the present invention has been implemented by creating a model using a direct program.

여기서 사용되는 관측자시점 자료는 [표 4]와 같이 관측자시점 높이와 조망대상 높이, 관측시작방위각과 관측종료방위각, 관측수직각, 관측반경을 고려하였으며, 속성자료로 입력하는 ArcGIS의 방식을 사용하였다.The observer viewpoint data used here considers the observer viewpoint height, viewing object height, observation start and end azimuth angle, observation vertical angle and observation radius as shown in [Table 4], and used the ArcGIS method of inputting as attribute data. .

Figure 112010003475475-pat00004
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그리고, 지구곡률에 의한 오차는 구차라고도 하며, 지구의 곡률에 의한 오차로 수평선과 수준선이 지구의 곡률에 의해 생기는 높이의 차이를 말하며 [수학식 1]과 같다.In addition, the error due to the earth curvature is also called a gradient, and refers to the difference between the height of the horizontal line and the level line caused by the earth's curvature due to the error of the earth's curvature, as shown in [Equation 1].

Figure 112010003475475-pat00005
Figure 112010003475475-pat00005

[△h1: 구차, S: 두 측점간의 거리, R: 지구반경]
[△ h1: Difference, S: Distance between two points, R: Earth radius]

대기에 의한 빛의 굴절 오차는 기차라고도 하며, 대기층의 밀도차이로 발생하는 굴절률 변화에 따라 빛이 굴절하는 오차를 말하고 [수학식2]와 같다.
The error of refraction of light by the atmosphere is also referred to as a train, and refers to an error in which light is refracted by a change in refractive index caused by a difference in density of the atmospheric layer.

Figure 112010003475475-pat00006
Figure 112010003475475-pat00006

[△h2: 기차, K: 굴절계수(0.12~0.14), S: 두 측점간의 거리, R:지구반경]
[△ h2: train, K: refraction coefficient (0.12 ~ 0.14), S: distance between two points, R: radius of earth]

이러한 오차 보정은 두 측점점간의 거리 S의 제곱에 비례하므로, 대상지의 반경이 크지 않을 때는 무시할 수 있으나 대상지가 넓을 경우 고려해 주어야 한다.Since this error correction is proportional to the square of the distance S between two stations, it can be ignored when the radius of the target is not large, but it should be considered when the target is large.

또한, 점대점 알고리즘의 적용 Ring의 수는 알고리즘의 선정에서 언급한 바와 같이 참조점 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여 시점과 가까운 측정점에는 점대점 알고리즘을 사용하였는데, 그 수를 얼마로 할 것인가를 정하는 입력란이다.Also, as mentioned in the algorithm selection, the number of rings to which the point-to-point algorithm is applied is used to determine the number of rings. to be.

도 8은 본 발명에 따른 또 다른 실시예로서, 전,후처리가 적용되는 가시빈도분석을 이용한 지리정보 분석방법의 흐름도를 예시한 도면이다. 도 8에 나타낸 바와 같이, 본 발명은 (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계; (b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계; (c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 가시권 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계; (d) 상기 가시빈도 테이블에 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index) 결과값을 이용하여 후처리 하는 단계; 및 (e) 상기 후처리된 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함하여 구성한다.8 is a flowchart illustrating a method for analyzing geographic information using visible frequency analysis to which pre and post processing are applied according to another embodiment of the present invention. As shown in Figure 8, the present invention comprises the steps of (a) selecting the viewing target point of the multi-layer structure; (b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point; (c) summing the visible numerical values calculated at the viewpoint targets of the respective floors to complete a visible frequency table; (d) post-processing using a normalized difference vegetation index (NDVI) result value in the visible frequency table; And (e) calculating a video image based on the visible frequency using the post-processed visible frequency table.

이처럼, 본 발명의 실시예는 도 1에 나타난 실시예와 달리 가시권분석에 수치데이터 산출에 있어서, 인공 구조물의 높이를 고려하거나, 식물의 활력도를 측정하는 식생지수를 평가하여 후처리하는 방법을 더 추가함으로써, 지리정보가 더욱 정밀하고, 다양한 지형정보에 알맞는 분석을 구현할 수 있도록 하는 실시예를 제안한다. 이하에서 도 1의 실시예에서 동일하게 적용되는 조망대상점 선정 방법이나 가시빈도분석방법의 설명을 생략하고, 본 실시예에서 추가된 데이터의 전,후처리를 중심으로 설명하기로 한다.As described above, the embodiment of the present invention differs from the embodiment shown in FIG. 1 in the calculation of the numerical data for visual analysis, considering the height of the artificial structure, or evaluating the vegetation index for measuring the vitality of the plant to evaluate the post-processing method. By further adding, the present invention proposes an embodiment in which the geographic information can be more precise and an analysis suitable for various terrain information can be implemented. In the following, the description of the method of selecting the viewing target point or the visibility frequency analysis method, which is applied in the same manner as in FIG.

본 발명의 실시예를 통해 구현된 가시빈도분석의 유용성 판단 및 가시권분석과 비교 평가하기 위하여 개발규모와 개발지 입지를 고려해, 아파트 단지 규모 개발, 지구단위 규모 개발, 신도시 규모 개발 구역을 정하였고, 분석의 정밀도를 높이기 위하여 데이터의 전.후처리를 실시하였다.In order to determine the usefulness of the visibility analysis and the comparative analysis with the visibility analysis implemented through the embodiment of the present invention, considering the development scale and the location of the development, the apartment complex size development, district unit size development, new town scale development zone were defined, and analysis. In order to improve the accuracy of the data, pre and post data processing was performed.

1. 지형정보의 전처리1. Preprocessing of Terrain Information

가시권분석에 사용하는 지형정보인 DEM(Digital Elevation Model) 데이터는 일반적으로 수치 지도상의 등고선과 표고점에서 추출하는 높이 데이터를 기반으로 제작된다. 이는 인공구조물이 비교적 드문 산지지형에서는 적합한 지형데이터일 수 있으나, 도심지와 같이 인공구조물들로 이루어진 지역에서는 적합한 지형 데이터라 할 수 없다.DEM (Digital Elevation Model) data, which is the topographical information used for visual field analysis, is generally produced based on height data extracted from contours and elevations on digital maps. This may be suitable terrain data in mountainous terrain where artificial structures are relatively rare, but not suitable terrain data in areas consisting of artificial structures such as urban areas.

도면 9는 본 발명의 실시예를 이용하여 도심부의 동일지점을 대상으로 하나는 일반적인 DEM과 다른 하나는 건축물의 높이를 반영한 DEM을 바탕으로 가시권분석을 한 결과를 나타낸 사진이다. 분석한 결과에서 알 수 있듯이 도 9의 (a)시각장애물을 무시한 일반 DEM의 경우 가시영역이 매우 넓게 분포한 반면 도 9의 (b)건축물 높이를 반영한 DEM의 경우 가시영역이 비교적 좁고 자세하게 나타나므로, 조망점 선정 작업시보다 유효한 결과를 얻을 수 있다. 이는 현장조사에 대한 부담을 경감시키는 등 현업에서도 유용할 것으로 판단된다.FIG. 9 is a photograph showing the results of visual field analysis based on a DEM reflecting the height of a building, one of which is a general DEM and the other of which targets the same point of a city center using an embodiment of the present invention. As can be seen from the analysis results, in the general DEM ignoring visual obstacles of FIG. 9, the visible area is distributed very widely, whereas in the DEM reflecting the height of the building of FIG. 9, the visible area is relatively narrow and detailed. Therefore, more effective results can be obtained when selecting a viewpoint. This is likely to be useful in the field of work, such as reducing the burden on field surveys.

시각장애물을 반영한 DEM 제작 방법으로 가장 좋은 것은 해상도 10cm×10cm까지 높이 데이터를 획득할 수 있는 LiDAR(Light Detection and Ranging)일 것이나, 조사 비용이 매우 높기 때문에 보편화되기에는 무리가 있다. 그 외 방법으로는 1/1000 수치지도 레이어 중 ZC0021 건축물 구조와 층수 주기 레이어의 값을 이용, 구조화하여 일반 DEM에 건축물 높이 값을 병합하는 방법이 있다. The best method for manufacturing DEM reflecting visual impairment is LiDAR (Light Detection and Ranging), which can acquire height data up to 10cm × 10cm resolution, but it is not suitable for generalization due to very high irradiation cost. Another method is to merge the building height value into a general DEM by using ZC0021 building structure and the number of floor cycle layers among 1/1000 digital map layers.

이 방법은 건축물의 층수 값에 층고(일반적으로 3m)를 곱하여 높이를 산출하기 때문에 정확도는 좀 떨어지나 저 비용으로 데이터를 획득하기 적합하므로 본 발명에서는 이 방법을 사용하였다.
Since this method calculates the height by multiplying the number of floors of the building by the height of the floor (typically 3m), the method is used in the present invention because it is less accurate but suitable for obtaining data at low cost.

2. 분석결과의 후처리2. Post-processing of Analysis Results

DEM이나 TIN과 같은 높이 기반 데이터로는 식생을 반영한 가시권분석은 불가능하다. 일반적으로 가시권분석의 해석은 시점과 조망대상을 반대로 생각하는데, 즉 분석시에는 시점에서 보이는 영역을 조망대상으로 생각하지만, 해석시에는 가시영역의 모든 점에서 시점이 보이는 것으로 판단된다. 따라서 식생 즉 나무가 있는 곳에서는 나무에 가려 시점 즉 해석시의 조망대상점이 보이지 않는 오류가 발생한다.Height-based data such as DEM and TIN do not allow visibility analysis that reflects vegetation. In general, the interpretation of the right view analysis considers the viewpoint and the viewing object in reverse, that is, the analysis considers the area visible from the viewpoint as the viewing object. Therefore, where vegetation, or a tree, is covered, an error occurs that is hidden from the tree and the view point at the time of interpretation is not visible.

본 발명에서는 이를 보정하기 위하여 식생지수분석을 통한 후처리 방법을 사용하였다. 식생지수분석이란 식물의 활력도를 측정하는 분석으로 보통 Landsat-TM 위성영상의 7개 밴드 중 적색에 해당하는 밴드3오 근적에 해당하는 밴드4를 이용하여 산출하는 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)를 많이 사용한다. 정규식생지수의 계산식은 [수학식3]과 같고,
In the present invention, a post-treatment method through vegetation index analysis was used to correct this. Vegetation index analysis is a measure of the vitality of plants. Normalized Difference (NDVI) is calculated by using band 4, which is the band 3 of the red band of 7 bands of Landsat-TM satellite image. Use the Vegetation Index a lot. Calculation of the regex index is the same as [Equation 3],

Figure 112010003475475-pat00007
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결과값은 -1~1 사이의 값으로 나타난다. 눈, 구름, 토양, 물, 인공물 등과 같이 식물성이 없는 곳에서는 -1에 가까운 값으로 나타나고, 건강하고 규모가 큰 식물상 지역은 그렇지 못한 지역보다 높은 값을 갖는 특징이 있다.The result is a value between -1 and 1. In the absence of vegetation such as snow, clouds, soil, water, and artifacts, the value is close to -1, and the healthy and large vegetation region has a higher value than the non-vegetable region.

도 10은 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구혁신도시를 대상으로 식생지수를 이용한 가시권분석 후처리 결과를 나타낸 사진이다. 대상지는 북쪽으로 팔공산과 이어지는 산지 지형으로 식물활력도가 높게 나타난다. 반면에 일반적 가시권분석에 의하면 산지 지형에서도 조망대상이 가시 되는 것으로 나타나고 있어 오류를 확인할 수 있다. 이를 후처리 한 도 10의 (c)를 자세히 살펴보면 A지역과 같이 가시영역이면서 식생지수가 낮은 곳이 발견되는데, 이 지역은 초례봉 등산로 중 대구지역을 내려다 볼 수 있는 전망대로 분석의 정확도를 가늠해볼 수 있다.
Figure 10 is a photograph showing the results of post-right analysis using the vegetation index for Daegu Innovation City using the embodiment according to the present invention. The site is a mountainous terrain that leads to Palgong Mountain to the north and shows high plant vitality. On the other hand, the general visibility analysis shows that the view target is visible even in mountainous terrain, which can confirm the error. If you look closely at (c) of FIG. 10, you can find a visible area and a low vegetation index like the area A. This area is used to estimate the accuracy of the analysis as it can overlook the Daegu area of Choebongbong Trail. can see.

3. 가시빈도분석의 적용 결과3. Application Result of Visible Frequency Analysis

본 발명은 지리정보 분석방법으로서, 가시빈도분석 과정 이후의 거리 및 방향 기준설정, 조망기회 및 경관미 분석 등의 통상적인 과정은 생략하였다.In the present invention, as a method of analyzing geographic information, conventional processes such as setting distance and direction criteria, viewing opportunities, and landscape beauty analysis after the visible frequency analysis process are omitted.

도 11은 본 발명에 따른 분석방법으로 대현이편한세상의 가시빈도분석도를 나타낸 도면이다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 대현이편한세상은 대구시 북구 대현동에 위치하고 있으며, 2008년 완공된 아파트로 대지면적 23379㎡ 527세대로 중규모의 아파트 단지이다. 입지 위치가 대구시를 가로지르는 신천변에 바로 면하여 있고, 21층의 고층으로 계획되어 경관충격의 논란이 되었던 아파트이다.11 is a view showing a visible frequency analysis diagram of the world easy to Hyundae analysis method according to the present invention. As shown in FIG. 10, Daehyeon Ease World is located in Daehyeon-dong, Buk-gu, Daegu, and completed in 2008. It is an apartment complex of 527 households with a land area of 23379m2 and 527 households. The apartment is located directly on the side of Sincheon that crosses Daegu and is planned to be a 21-story high-rise apartment building.

조망대상점은 대상지경계를 30m×30m의 격자로 나누어 총 30개를 1개 레이어로 총 8개의 레이어 240개의 조망대상점을 선정하였다. 지형데이터는 1/1000 수치지도의 등고선과 표고점을 이용하여 구축한 일반 DEM에 건축물 높이 정보를 구조화하여 추가하는 방식으로 전처리 하였다. 도 11은 분석결과로 위쪽의 8개 사진은 각 레이어별 가시빈도분석이고, 그 아래 사진은 이들을 종합한 가시빈도분석이다.Viewing points were divided into 30m × 30m grids and a total of 30 layers were selected as 8 layers and 240 layers were selected. The terrain data was preprocessed by constructing and adding the building height information to the general DEM constructed using the contours and elevations of the 1/1000 digital map. 11 is an analysis result, the upper eight photographs are visible frequency analysis for each layer, and the lower photograph is a visible frequency analysis combining them.

같은 지역을 분석한 도 12의 전처리를 하지 않은 가시권분석(a)이나, 전처리 후의 가시권분석(b)과는 매우 상이한 결과를 보이고 있는데, 이는 다중점에 의해 분석된 가시빈도분석이 스테레오 항공촬영과 같이 입체적으로 보이기 때문인 것으로 판단된다.The visible region analysis (a) without the pretreatment of FIG. 12 analyzing the same region and the visibility analysis after the pretreatment (b) show very different results. It seems to be because it looks three-dimensional together.

도 13은 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구 신암재정비촉신지구의 가시빈도분석을 나타내는 사진이다. 도 13에 나타낸 바와 같이, 대구 신암재정비촉진지구는 2007년 지정 고시되었고 2017년을 목표연도로 1085498㎡ 면적에 총 19000세대 규모로 현재 계획 수립 중에 있다.Figure 13 is a photograph showing the visible frequency analysis of the Daegu Sinam redevelopment and maintenance district using an embodiment according to the invention. As shown in FIG. 13, the Daegu Sinam Redevelopment Promotion Zone was designated and announced in 2007, and is currently planning for 2017 with a total of 19000 households in an area of 1085498m2 as the target year.

조망대상점은 대상지경계를 100m×100m의 격자로 나누어 존치지역을 제외한 83개를 1개 레이어로 총 8개의 레이어 664개의 조망대상점을 선정하였다. 지형데이터는 대현이편한세상과 동일하게 분석하였다. 여기서 대상지는 100ha가 넘는 넓은 지역임에도 가시빈도의 경중을 판단하는데 무리가 없다. 이는 가시빈도분석 대상지의 넓이와 관계없이 분석할 수 있음을 보여준다.Viewing points were divided into 100m × 100m grids and 83 points, excluding zones, were selected as one layer. The topographical data were analyzed in the same way as Daehyun's comfortable world. Although the site is a large area of more than 100 ha, it is not difficult to judge the magnitude of the visible frequency. This shows that it can be analyzed irrespective of the area of visible frequency analysis site.

도 14는 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 대구혁신도시의 가시빈도분석을 나타내는 사진이다. 도 14에 나타낸 바와 같이, 대구혁신도시는 참여정부의 지역균형발전의 일환으로, 총면적 4216496㎡의 신도시 건설 사업이다.14 is a photograph showing the visible frequency analysis of Daegu Innovation City using the embodiment according to the present invention. As shown in Fig. 14, Daegu Innovative City is a new town construction project with a total area of 4216496m2 as part of balanced development of the participatory government.

대상지는 북쪽으로 산지 지형이, 남쪽으로 기존 시가지가 조성되어 있는 지역적 특성이 있다. 따라서 두 가지 형태로 분석하였는데, 하나는 북쪽의 산지 지형을 분석하기 위하여 해상도 30m DEM에 조망대상점의 격자간격을 200m×200m로하여 식생에 관한 후처리를 실시하였고(도 14 (a)참조), 다른 하나는 남쪽의 기존 시가지를 분석하기 위하여 건축물 높이를 반영한 DEM(해상도 3m)에 조망대상점 격자간격 100m×100m로 분석하였다.(도 14의 (b) 참조)The site has regional characteristics, with mountainous topography to the north and existing urban areas to the south. Therefore, the analysis was performed in two forms, one of which was carried out post-processing on vegetation with a grid spacing of 200 m × 200 m at a resolution of 30 m DEM in order to analyze mountainous terrain in the north (see FIG. 14 (a)). The other was to analyze the grid distance of 100m × 100m at the viewing point in the DEM (resolution 3m) reflecting the height of the building to analyze the existing city in the south (see FIG. 14 (b)).

도 15는 본 발명에 따른 실시예를 이용하여 경주 신역사권의 가시빈도분석을 나타내는 사진이다. 도 15에 나타낸 바와 같이, 경주 신역세권은 2003년 고속철도 경주구간공사가 착공되면서 경주의 복합신도시 건설을 목표로 사업이 진행중에 있다. 경주 신역세권은 도심과 떨어진 분지형 입지를 가지고 있어 전처리보다는 식생지수를 이용한 후처리만을 하였다. 15 is a photograph showing the visible frequency analysis of the Gyeongju new history zone using an embodiment according to the present invention. As shown in FIG. 15, the Gyeongju New Area Tax Zone is under construction with the goal of constructing a complex new city of Gyeongju with the construction of the Gyeongju section of the high-speed railway in 2003. The Gyeongju new area has a branched location away from the city center, so it only used post-treatment using the vegetation index rather than pretreatment.

도 15의 (c)에 나타낸 바와 같이, 식생지수에 의한 후처리는 나무에 의해 보이지 않는 영역을 제거해 줌으로써, 산지지역의 가시빈도분석 결과를 보전하는데 유효하였다.
As shown in (c) of FIG. 15, the post-treatment by the vegetation index was effective in preserving the results of the visible frequency analysis of the mountainous regions by removing the areas not visible by the trees.

이와 같이, 본 발명은 단일 조망대상점에서 분석된 가시권분석이 넓은 범위의 대상지를 대표할 수 있는가라는 물음에서 착안하여, 다중 조망대상점에 의한 가시빈도분석을 제안하고 GIS 프로그램의 사용자정의(customization)을 이용하여 구현함으로써, 다음과 같은 효과를 얻을 수 있었다.As such, the present invention focuses on the question of whether the analysis of visibility analyzed at a single viewing point can represent a wide range of targets, suggesting visibility analysis by multiple viewing points, and customizing the GIS program. By using this method, the following effects were obtained.

첫째, 가시빈도분석은 다중점에 의해 스테레오 입체 분석이 가능하고 따라서 기존의 가시권분석보다 개선된 분석 결과를 얻을 수 있다.First, the visible frequency analysis is capable of stereo stereoscopic analysis by multiple points, and thus, the analysis results can be improved compared to the existing visibility analysis.

둘째, 가시빈도분석은 다층 구조의 격자점 조망대상 선정 방법을 통하여 대상지의 규모와 관계없이 분석이 가능하다.Second, the visible frequency analysis can be performed regardless of the size of the target site through the multi-layer grid point selection method.

셋째, 가시빈도분석은 시각적 장애물의 처리를 위하여 건축물의 높이를 반영한 DEM을 작성하는 전처리 과정이나 정규식생지수를 이용한 후처리 과정을 통하여 보다 정교한 결과값을 얻을 수 있다.
Third, the visible frequency analysis can obtain more sophisticated results through the preprocessing process to prepare the DEM reflecting the height of the building for the treatment of visual obstacles or the post processing process using the regular vegetation index.

이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능 하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
While the invention has been shown and described with respect to the specific embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Anyone with it will know easily.

Claims (13)

(a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계;
(b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계;
(c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계; 및
(d) 상기 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
(a) selecting a viewing target point of the multilayer structure;
(b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point;
(c) summing the numerical data calculated at the viewpoint targets of each floor to complete a visible frequency table; And
and (d) calculating a video image based on the visible frequency using the visible frequency table.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계의 조망 대상점 선정은 복수개의 수직한 방향으로 다층을 이루는 격자점선정 방법으로 상기 대상점을 각 층별로 선정하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 1,
Selecting the viewing target point in the step (a) is a grid point selection method of forming a multi-layer in a plurality of vertical directions, the geographic information analysis method using the visible frequency analysis, characterized in that for selecting the target point for each floor.
제1항에 있어서,
상기 (b) 단계의 상기 수치화된 데이터를 산출하는 단계는 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model: DEM)을 이용하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 1,
The calculating of the digitized data of the step (b) is a geographic information analysis method using a visible frequency analysis, characterized in that using a digital elevation model (DEM).
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 각 층의 조망 대상점마다 가시권분석(Vieshwed analysis)에 의해 가시영역 및 비가시영역을 수치화하여 테이블을 작성하는 단계; 및
상기 각 층의 수치 테이블을 합산하여 조사 대상 영역의 가시빈도 테이블을 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 1,
In step (c),
Creating a table by digitizing a visible region and an invisible region for each viewing target point of each layer by Vieshwed analysis; And
And summing the numerical tables of the respective layers to form a visible frequency table of the investigation target area.
삭제delete 삭제delete (a) 다층 구조의 조망 대상점을 선정하는 단계;
(b) 상기 조망 대상점마다 가시권분석(Viewshed analysis)에 의한 수치화된 데이터를 산출하는 단계;
(c) 상기 각 층의 조망 대상점에서 산출된 가시권 수치 데이터를 합산하여 가시빈도 테이블을 완성하는 단계;
(d) 상기 가시빈도 테이블에 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index) 결과값을 이용하여 후처리 하는 단계; 및
(e) 상기 후처리된 가시빈도 테이블을 이용하여 가시빈도에 의한 영상 이미지를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
(a) selecting a viewing target point of the multilayer structure;
(b) calculating numerical data by viewshed analysis for each view target point;
(c) summing the visible numerical values calculated at the viewpoint targets of the respective floors to complete a visible frequency table;
(d) post-processing using a normalized difference vegetation index (NDVI) result value in the visible frequency table; And
and (e) calculating a video image based on the visible frequency using the postprocessed visible frequency table.
제7항에 있어서,
상기 (a) 단계의 조망 대상점 선정은 복수개의 수직한 방향으로 다층을 이루는 격자점선정 방법으로 상기 대상점을 각 층별로 선정하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 7, wherein
Selecting the viewing target point in the step (a) is a grid point selection method of forming a multi-layer in a plurality of vertical directions, the geographic information analysis method using the visible frequency analysis, characterized in that for selecting the target point for each floor.
제7항에 있어서,
상기 (b) 단계의 상기 수치화된 데이터를 산출하는 단계는 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model: DEM)을 이용하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 7, wherein
The calculating of the digitized data of the step (b) is a geographic information analysis method using a visible frequency analysis, characterized in that using a digital elevation model (DEM).
제9항에 있어서,
상기 디지털 고도 모델은 인공 구조물의 높이값을 반영하여 전처리한 수치값을 산출하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
10. The method of claim 9,
The digital elevation model is a geographic information analysis method using the visible frequency analysis, characterized in that for calculating the pre-processed numerical value reflecting the height value of the artificial structure.
제7항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 각 층의 조망 대상점마다 가시권분석(Vieshwed analysis)에 의해 가시영역 및 비가시영역을 수치화하여 테이블을 작성하는 단계; 및
상기 각 층의 수치 테이블을 합산하여 조사 대상 영역의 가시빈도 테이블을 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가시빈도 분석을 이용한 지리정보 분석방법.
The method of claim 7, wherein
In step (c),
Creating a table by digitizing a visible region and an invisible region for each viewing target point of each layer by Vieshwed analysis; And
And summing the numerical tables of the respective layers to form a visible frequency table of the investigation target area.
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