KR101114904B1 - A system and method for generating urban spatial information using a draft map and an aerial laser measurement data - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 도화원도와 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 도시공간정보 구축 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and a method for constructing urban spatial information using a picture source and aerial laser survey data.
현대 사회가 복잡화, 고도화됨에 따라 다양한 지식 정보들 중 지형 공간 정보는 국토 공간의 효율적인 활용 및 관리를 위하여 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 공간 정보를 이용하는 분야는 전 세계적인 관심 산업으로써 인터넷 기반의 지도서비스 및 3차원 지리정보 서비스는 이미 구글, 마이크로소프트 등으로부터 제공되고 있다. 또한, 3차원 지리 정보(GI : Geographical Information) 소프트웨어 산업 시장은 기능별로 세분화되어 발전되어 왔으며, 지리 정보의 활용 분야의 다양성과 전문성은 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)기반 기술의 응용 분야를 창출하는데 기여하였다. As the modern society becomes more complex and advanced, the importance of geospatial information among various knowledge information is increasing day by day for efficient use and management of national space. The field of using spatial information is a global industry of interest, and Internet-based map services and 3D geographic information services are already provided by Google and Microsoft. In addition, the three-dimensional geographic information (GI) software industry market has been segmented and developed by function, and the diversity and expertise of the field of using geographic information is applied to the field of application of geographic information system (GIS) -based technology. Contributed to creation.
이러한 지리 정보의 기초 자료인 항공 사진, 항공 레이저 측량 데이터 등에 대해 보다 정확한 분석 툴들을 이용하여 보다 실감있고 정확한 지형 공간 정보를 생성하기 위하여 항공 사진을 이용한 분석 기법들이 증가하고 있는 실정이다. 또한, 항공 사진은 지표면에 대해 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지만, 그림자, 기복 변위 등의 단점이 있고, 항공 레이저 측량 데이터는 점 형태로서 정확도 높은 3차원 지형 좌표를 제공하지만, 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 보다 정확하고 현실감 있는 공간 정보를 제공하기 위해서는 항공 사진 또는 항공 레이저 측량 데이터의 단점을 보완하거나 장점을 융합시킬 필요가 있다. In order to generate more realistic and accurate geospatial information using more accurate analysis tools such as aerial photography and aerial laser survey data, which are the basic data of geographic information, analysis techniques using aerial photography are increasing. In addition, aerial photographs provide rich texture information on the ground surface, but have disadvantages such as shadows and ups and downs, and aerial laser survey data provide highly accurate three-dimensional terrain coordinates in the form of points, but do not provide rich texture information. . Thus, in order to provide more accurate and realistic spatial information, it is necessary to complement or fuse the disadvantages of aerial photography or aerial laser survey data.
또한, 도화원도는 수치지도 제작의 중간산출물로 지형지물의 높이와 같은 3차원 정보를 포함하고 있어 수치지도와 함께 신속하고 저렴하게 3차원 도시공간모델을 생성할 수 있다. 따라서, 넓은 지역의 비교적 단순한 3차원 공간 분석을 요구하는 다양한 응용 분야(일조권, 조망권 등)에서 보다 용이하고 경제적으로 활용될 수 있다.In addition, Dohwawon is an intermediate output of digital map production, and includes three-dimensional information such as the height of the feature, so that the three-dimensional urban space model can be generated quickly and inexpensively along with the digital map. Therefore, it can be used more easily and economically in various application fields (sunlit right, view right, etc.) that require relatively simple three-dimensional spatial analysis of a large area.
본 발명에서는 항공 레이저 측량 데이터를 이용하여 보다 높은 품질의 수치 지도를 제작하고자 한다. In the present invention, it is intended to produce a higher quality digital map using aerial laser survey data.
또한, 본 발명은, 도화원도의 데이터를 이용하여 보다 신속하고 효율적으로 건물 모델을 생성하고자 한다.In addition, the present invention intends to generate a building model more quickly and efficiently by using data of a drawing diagram.
또한, 본 발명은, 사용자 필요에 따라 건물 모델 등급을 선택함으로써 보다 효율적으로 도시공간정보 시스템을 구축하고자 한다.In addition, the present invention is to build a city spatial information system more efficiently by selecting a building model class according to the user needs.
또한, 본 발명은, 항공 레이저 측량 데이터의 필터링을 통해 도로 데이터와 건물 데이터를 효과적으로 분류하고자 한다.In addition, the present invention is to effectively classify road data and building data through filtering of the air laser survey data.
또한, 본 발명은, 도로 데이터의 경사도를 반영하여 보다 정확한 도로 모델을 생성하고자 한다.In addition, the present invention is to generate a more accurate road model by reflecting the slope of the road data.
또한, 본 발명은, 영상 후처리 과정을 통해 보다 선명한 영상 정보를 획득하고자 한다.In addition, the present invention, to obtain more clear image information through the image post-processing process.
또한, 본 발명은, 항공 사진과 항공 레이저 측량 데이터의 장점을 융합하여 이용함으로써 보다 정확하고 현실감 있는 공간 정보를 제공하고자 한다.In addition, the present invention is intended to provide more accurate and realistic spatial information by using the advantages of aerial photography and aerial laser survey data.
본 발명은, 웹 서버를 통하여 항공 레이저 측량 데이터를 수신하는 항공 레이저 측량 데이터 수신부; 상기 수신된 항공 레이저 측량 데이터의 탐색 영역을 설정하고 상기 탐색 영역 내에서 주변 점들의 좌표값을 기준으로 기설정된 오차값 범위를 초과하는 오차 데이터를 제거하는 오차 제거부; 상기 오차 데이터가 제거된 항공 레이저 측량 데이터에 대해 필터링 과정을 수행하여 도로데이터와 제1 건물데이터로 분류하되, 상기 필터링 과정은 다음 수학식 Rij - Rl_min > T (여기서, Rij은 특정 영역 내의 임의의 셀 내의 높이값을 가리키고, Rl_min은 반복회수 l번째에서의 특정 영역 내의 최소 높이값을 가리키며, T는 제1임계값을 나타냄. 상기 제1임계값은 수학식 T = sMl 에 의해서 결정되며, 여기서, s는 대상 영역의 최대 경사를 나타내고, Ml 은 반복회수 l번째의 윈도우 크기를 나타냄.)에 의해 수행되는 필터링부; 상기 분류된 도로데이터 및 제1 건물데이터를 추출하는 데이터 추출부; 데이터 베이스부로부터 건물의 3차원 좌표값을 포함하는 도화원도 데이터를 추출하는 도화원도 데이터 추출부; 상기 추출된 도화원도 데이터에 대해 다음 수학식 
또한, 본 발명에서, 상기 필터링 과정은 특정 영역 내에 있는 점의 높이값 중 최소값을 획득하고 상기 최소값보다 큰 높이값을 가진 점들만을 비교 대상값으로 설정한 후, 상기 비교 대상값이 기설정된 제1임계값보다 큰 경우 제1 건물데이터로 분류하고, 상기 비교 대상값이 상기 기설정된 제1 임계값보다 작거나 같으면 도로 데이터로 분류되는 것을 특징으로 한다.Also, in the present invention, the filtering process may be performed by obtaining a minimum value among height values of a point within a specific area, setting only points having a height value larger than the minimum value as a comparison target value, and then setting the comparison target value to a preset value. If greater than one threshold value, it is classified as first building data, and if the comparison target value is less than or equal to the predetermined first threshold value, it is classified as road data.
또한, 본 발명에서, 상기 도시공간정보 구축 시스템은, 상기 추출된 도로 데이터로부터 상기 도로 데이터의 연속성 검색을 위한 변수를 산출하되, 상기 변수는 다음 수학식 
또한, 본 발명에서, 상기 경사도 팩터는 0.7의 값을 갖는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the inclination factor is characterized in that it has a value of 0.7.
본 발명의 실시예들을 통하여 2차원 또는 3차원 공간 정보를 구축하게 될 경우, 더욱 정확하고 현실감 있는 가상 환경을 제공함으로써 향상된 직관력과 의사 결정을 지원할 수 있게 된다. 기존의 도로 모델링과 관련된 선행 연구들은 모든 도로를 주행하면서 센서 데이터를 취득하는 것 때문에 수반되는 비용이 컸지만, 본 발명에서는 항공 레이저 측량 데이터의 필터링을 통하여 공간 정보를 획득함으로써 보다 정확한 3차원 공간 정보 시스템을 구축할 수 있다. 또한, 도화원도를 이용하여 건물 모델을 형성하고 이를 선택적으로 활용함으로써 보다 효율적인 도시공간정보 시스템을 구축할 수 있다. 이처럼, 항공 사진과 항공 레이저 측량 데이터의 장점을 융합할 수 있는 방법을 제공함으로써, 보다 효율적으로 높은 품질의 수치 지도를 제작할 수 있게 된다.When constructing two-dimensional or three-dimensional spatial information through embodiments of the present invention, it is possible to support improved intuition and decision making by providing a more accurate and realistic virtual environment. Previous studies related to road modeling have been expensive due to acquiring sensor data while driving all roads, but in the present invention, more accurate three-dimensional spatial information is obtained by acquiring spatial information through filtering of air laser survey data. You can build a system. In addition, it is possible to build a more efficient urban spatial information system by forming a building model using the Dohwawon diagram and selectively using it. Thus, by providing a way to fuse the advantages of aerial photography and aerial laser survey data, high quality digital maps can be produced more efficiently.
도 1은 본 발명이 적용되는 도시공간정보 구축 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 데이터 프로세싱부(300)의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 데이터 분류부(310)의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도로 데이터 획득부(320)의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 도로 데이터를 이용하여 도로 모델을 생성하기 위한 방법을 설명하기 위해 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도화원도 데이터 획득부(315)의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 건물 데이터 획득부(330)의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 항공 레이저 측량 데이터로부터 도로 데이터와 건물 데이터를 추출하는 흐름도를 나타낸다.
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도시공간정보 모델의 등급 정보에 따라 건물 데이터를 선택하는 흐름도를 나타낸다.1 is a schematic block diagram of an urban spatial information construction system to which the present invention is applied.
2 is a schematic block diagram of a
3 is a schematic block diagram of a
4 is a schematic block diagram of a road data acquisition unit 320 as an embodiment to which the present invention is applied.
FIG. 5 illustrates an embodiment to which the present invention is applied to explain a method for generating a road model using road data.
6 is a schematic block diagram of the source data acquisition unit 315 as an embodiment to which the present invention is applied.
7 is a schematic block diagram of a building data acquisition unit 330 as an embodiment to which the present invention is applied.
8 is a flowchart for extracting road data and building data from aerial laser survey data according to an embodiment to which the present invention is applied.
9 is a flowchart illustrating selecting building data according to grade information of a city spatial information model according to an embodiment to which the present invention is applied.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.Hereinafter, the configuration and operation of the embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings, the configuration and operation of the present invention described by the drawings will be described as one embodiment, whereby the technical spirit of the present invention And its core composition and operation are not limited.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적In addition, the terms used in the present invention are as widely used as possible now
인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다. 특히, 본 명세서에서 데이터(data) 또는 정보(information)란, 값(values), 파라미터(parameters), 계수(coefficients), 성분(elements) 등을 모두 아우르는 용어로서, 경우에 따라 그 의미는 달리 해석될 수 있다.Phosphorus terms were selected, but specific cases will be described using terms arbitrarily selected by the applicant. In such a case, since the meaning is clearly described in the detailed description of the part, it should not be interpreted simply by the name of the term used in the description of the present invention, and it should be understood that the meaning of the term should be interpreted. . In particular, in the present specification, data or information is a term that encompasses values, parameters, coefficients, elements, and the like, and in some cases, the meaning is interpreted differently. Can be.
공간 정보 시스템(Spatial Information System)은 공간상 위치를 점유하는 지리 자료와 이에 관련된 속성 자료를 통합하여 처리하는 정보 시스템으로서 다양한 형태의 공간 정보를 효율적으로 수집, 저장, 갱신, 처리, 분석, 출력하기 위해 이용되는 하드웨어, 소프트웨어, 지리자료, 인적자원의 총체적 조직체라고 정의할 수 있다. 상기 공간 정보 시스템의 이용에 따라 공간 정보의 다양한 활용이 용이해졌다. 그리고, 기존에 구축된 일정 수준의 시설물에 대한 정보와 항공 사진 및 수치 지형도를 이용하여 대상 지역에 대한 3차원 공간 정보를 생성할 수 있게 되었고, 그에 따라 기존의 평면적인 분석에서 3차원적 분석이 가능하게 되었다. 따라서, 보다 효율적인 3차원 공간 정보를 생성하기 위한 실시예들을 살펴보도록 한다.
Spatial Information System (Spatial Information System) is an information system that integrates and processes geographic data occupying spatial location and related attribute data to efficiently collect, store, update, process, analyze, and output various types of spatial information. It can be defined as the collective organization of hardware, software, geographic data, and human resources used for the purpose. According to the use of the spatial information system, various applications of spatial information have been facilitated. In addition, it is possible to generate three-dimensional spatial information about the target area by using information on a predetermined level of facilities, aerial photographs, and digital topographic maps. It became possible. Therefore, the embodiments for generating more efficient three-dimensional spatial information will be described.
도 1은 본 발명이 적용되는 도시공간정보 구축 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.1 is a schematic block diagram of an urban spatial information construction system to which the present invention is applied.
도 1을 참조하면, 도시공간정보 구축 시스템(100)은 데이터 수신부(200), 데이터 프로세싱부(300), 데이터 베이스부(400) 및 영상 표시부(500)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the city spatial information building system 100 includes a data receiver 200, a
상기 데이터 수신부(200)는 항공 레이저 측량 데이터 수신부(210)와 항공 사진 데이터 수신부(220)를 포함한다. 여기서, 항공 레이저 측량 데이터라 함은, 항공 레이저 측량 시스템을 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고, 반사된 레이저파의 도달 시간을 이용하여 반사되는 지점과 관련된 정보를 의미한다. 예를 들어, 레이저 측량에 의한 위치 좌표값, 항공 레이저 측량시 발생하는 X축 또는 Y축의 회전량 오차 정보, 항공 레이저 측량 데이터의 진입점의 좌표값과 건물 최외곽 지상 측량 좌표값의 거리 정보, 스케일 보정 팩터, 지상기준점과 항공 레이저 측량 데이터와의 일정한 높이 차이 정보 등이 있을 수 있다. 상기 항공 레이저 측량 데이터는 포인트 클라우드 형태로 취득되며, 상기 포인트 클라우드란 대상물을 나타내는 수십 또는 수백만개의 점들의 집합을 의미한다. 본 명세서에서 포인트 클라우드 데이터라 함은 상기 항공 레이저 측량 데이터를 의미할 수 있다.The data receiver 200 includes an aerial laser survey data receiver 210 and an aerial photo data receiver 220. Here, the aviation laser survey data means information related to the point where the aviation laser survey system is mounted on the aircraft to scan a laser pulse on the ground surface and is reflected using the arrival time of the reflected laser wave. For example, the position coordinate value by the laser survey, the rotation error information of the X-axis or Y-axis generated during the aerial laser survey, the coordinate value of the entry point of the aerial laser survey data and the distance information of the outermost ground survey coordinate value of the building, There may be scale correction factors, constant height difference information between ground reference points and aerial laser survey data. The aerial laser survey data is acquired in the form of a point cloud, which means a collection of tens or millions of points representing an object. In the present specification, the point cloud data may mean the aerial laser survey data.
그리고, 항공 사진 데이터라 함은, 항공 사진으로부터 획득될 수 있는 2차원 좌표 정보 및 속성 정보를 의미한다. 예를 들어, 항공 사진의 픽셀 좌표계에서 카메라의 물리적인 좌표계를 산출할 때 사용되는 변수인 내부 표정 측점 정보, 입체 모델 생성시 사용되는 변수인 상호 표정 정보, 항공 사진 상의 위치에 대해 지상 좌표를 산출할 경우 사용되는 변수인 절대 표정 정보, 상호 표정 및 절대 표정 작업이 완료되면 항공 사진 상에 임의의 위치에 해당하는 지상 좌표값을 산출할 때 사용되는 수학식의 상수인 외부 표정 요소를 포함할 수 있다.
The aerial photo data means two-dimensional coordinate information and attribute information that can be obtained from the aerial photo. For example, ground coordinates are calculated for internal facial expression information, a variable used when calculating the physical coordinate system of a camera, and mutual expression information, a variable used when generating a stereoscopic model, from a pixel coordinate system of an aerial photograph. When the absolute facial expression information, the mutual facial expression, and the absolute facial expression work are completed, the external facial expression element, which is a constant of the equation used to calculate a ground coordinate value corresponding to an arbitrary position on the aerial photograph, may be included. have.
상기 항공 레이저 측량 데이터 수신부(210)는 항공 레이저 측량 데이터 획득부(미도시)로부터 항공 레이저 측량 데이터를 수신하고, 상기 항공 사진 데이터 수신부(220)는 항공사진 데이터와 사용자 입력값 등을 수신한다. 이때, 상기 데이터들은 웹 서버나 이동통신망을 통하여 전송될 수 있다. 상기 항공 레이저 측량 데이터 획득부는 상기 도 1에서 도시되지 않았지만, 본 발명이 적용되는 도시공간정보 구축 시스템(100)에 포함될 수도 있다.
The aerial laser survey data receiving unit 210 receives aerial laser survey data from the aerial laser survey data obtaining unit (not shown), and the aerial photograph data receiving unit 220 receives aerial photograph data and user input values. In this case, the data may be transmitted through a web server or a mobile communication network. Although not shown in FIG. 1, the aerial laser survey data acquisition unit may be included in the urban spatial information construction system 100 to which the present invention is applied.
상기 데이터 프로세싱부(300)는 상기 데이터 수신부(200)로부터 항공 사진 데이터 또는 항공 레이저 측량 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 입력받아 보다 정확하고 효율적인 공간 정보를 생성하기 위해 상기 입력된 데이터를 도로 데이터와 건물 데이터로 분류하고, 상기 분류된 도로 데이터와 건물 데이터에 대한 영상 처리를 통하여 도시공간정보를 생성하게 된다. The
한편, 본 발명이 적용되는 도시공간정보 구축 시스템은 도화원도와 같은 기구축된 GIS 데이터를 이용하여 건물 데이터를 획득할 수도 있다. 그리고, 사용자 선택에 따라 넓은 지역의 단순한 도시공간 모델을 생성하고자 하는 경우에는 상기 도화원도로부터 획득된 건물 데이터를 이용하도록 하고, 보다 상세한 도시공간모델을 생성하고자 하는 경우에는 상기 항공 레이저 측량 데이터로부터 획득된 건물 데이터를 수정함으로써 보다 효율적인 도시공간 모델을 구축할 수 있다. 도 2를 참조하면, 상기 데이터 프로세싱부(300)는 데이터 분류부(310), 도화원도 데이터 획득부(315), 도로 데이터 획득부(320), 건물 데이터 획득부(330) 및 도시공간정보 생성부(340)를 포함한다.
Meanwhile, the urban spatial information construction system to which the present invention is applied may obtain building data by using pre-built GIS data such as a drawing map. When a simple urban space model of a large area is to be generated according to a user's selection, the building data obtained from the drawing garden diagram is used, and when a detailed urban space model is generated, the aerial data is obtained from the aerial laser survey data Modified building data can be used to construct more efficient urban space models. Referring to FIG. 2, the
본 발명의 일실시예로, 상기 데이터 프로세싱부(300)의 데이터 분류부(310)는 입력받은 데이터의 특성에 따라 이를 분류하여 이용할 경우 각 데이터 특성에 따른 영상 처리를 수행할 수 있으므로 보다 정확한 데이터를 획득할 수 있게 된다. 예를 들어, 상기 입력받은 데이터들은 도로 데이터와 건물 데이터로 분류될 수 있고, 이는 수치지도 제작을 위해 이용될 수 있다.
According to an embodiment of the present invention, the
상기 데이터 수신부(200)로부터 항공 레이저 측량 데이터가 입력된 경우, 상기 데이터 프로세싱부(300)는 상기 항공 레이저 측량 데이터들을 0.4m 간격의 정규 격자의 래스트 자료로 변환한 후 필터링 과정을 적용할 수 있다. 이때, 우선적으로 대상 지역의 평균 표고와 정규 격자 간격을 고려하여 탐색 영역을 설정한 후, 주변의 점들과 비교하여 과대하게 높거나 낮은 점들을 검색하여 오차를 제거함으로써 데이터 분류시 그 정확도를 향상시킬 수 있다. 여기서, 과대하게 높거나 낮은 점들은 기설정된 기준값에 의해 결정될 수 있다. 이렇게 오차가 제거된 항공 레이저 측량 데이터들에 대해 필터링 과정을 적용시킴으로써 도로 데이터와 건물 데이터로 분류할 수 있게 된다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 3에서 하기로 한다.
When aviation laser survey data is input from the data receiver 200, the
본 발명의 다른 일실시예로, 상기 데이터 프로세싱부(300)의 도로 데이터 획득부(320)는 본 발명에 의해 제안된 산출 방식을 이용하여 평평한 지역의 도로 데이터와 경사진 지역의 도로 데이터를 구별함으로써 보다 정확한 도로 데이터를 획득할 수 있다. 이는 도 4에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
In another embodiment of the present invention, the road data acquisition unit 320 of the
본 발명의 다른 일실시예로, 상기 데이터 프로세싱부(300)의 도화원도 데이터 획득부(315)는 상기 항공 사진 데이터 수신부(220)로부터 도화원도 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 도화원도 데이터란, 항공삼각측량에 의해 지상좌표가 등록된 입체 항공사진 영상을 도화기를 이용하여 디지타이징한 데이터를 말한다. 상기 도화원도 데이터는 모든 레이어의 3차원 정보를 포함하고 있고, 건물 외곽점의 높이 좌표를 포함하고 있으므로 이를 이용하여 도시공간모델을 생성할 수 있다.
In another embodiment of the present invention, the degree of originality data acquisition unit 315 of the
본 발명의 다른 일실시예로, 상기 데이터 프로세싱부(300)의 건물 데이터 획득부(330)는 사용자로부터 희망하는 도시공간정보 모델의 등급 정보를 수신하고, 상기 등급 정보가 단순한 3차원 도시공간정보 모델을 나타내는 경우에는 상기 도화원도 데이터 획득부(315)로부터 획득된 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하게 된다. 반면, 상기 등급 정보가 보다 상세한 3차원 도시공간정보 모델을 나타내는 경우에는 상기 데이터 분류부(310)에서 분류된 건물 데이터로부터 등고선을 추출하여 건물의 경계 데이터로 선택할 수 있다. 그리고 상기 선택된 경계 데이터를 선형화하고, 폴리곤 형태로 변환함으로써 대상 건물에 대한 상세한 건물 데이터를 획득할 수 있게 된다. In another embodiment of the present invention, the building data acquisition unit 330 of the
이처럼, 도화원도를 이용하여 획득된 건물 데이터와 영상 처리를 통해 획득된 상세한 건물 데이터를 선택적으로 활용함으로써 보다 효율적인 도시공간정보 시스템을 구축할 수 있다. 이는 도 6 내지 도 7에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
In this way, a more efficient urban spatial information system can be constructed by selectively utilizing the building data obtained by using the Dohwawon diagram and the detailed building data obtained through image processing. This will be described in more detail with reference to FIGS. 6 to 7.
상기 도시공간정보 생성부(340)는 상기 데이터 프로세싱부(300)로부터 획득된 도로 데이터와 건물 데이터를 이용하여 사용자의 요구에 적합한 도시공간정보를 생성할 수 있게 된다.
The city space information generation unit 340 may generate city space information suitable for a user's request by using road data and building data obtained from the
상기 데이터 베이스부(140)는 항공 레이저 측량 데이터 및 항공 사진 데이터를 저장하고, 상기 데이터 프로세싱부(300)가 2차원 또는 3차원 공간정보를 생성할 때 필요한 정보를 제공한다. 그리고, 상기 데이터 프로세싱부(300)로부터 생성된 2차원 또는 3차원 공간정보를 저장한다.The database unit 140 stores aerial laser survey data and aerial photograph data, and provides information necessary when the
그리고, 상기 영상 표시부(500)는 상기 데이터 프로세싱부(300)로부터 획득된 2차원 또는 3차원 공간정보를 출력한다. 예를 들어, 상기 영상 표시부(500)는 2차원 또는 3차원 수치도화의 결과물을 출력하여 사용자에 제공할 수 있다. In addition, the
본 발명에 있어서, 수치도화란 측량용 항공사진 또는 위성 영상의 지형 지물을 해석식 도화 시스템에 의하여 수치 데이터로 측정하여 컴퓨터에 수록하는 작업을 말하며, 항공사진 도화 시스템는 공간정보시스템에 이용되는 수치사진 측량장비를 이용하여 촬영한 항공사진을 판독하는 장치를 말한다. 또한, 수치지도란 종이지도가 가지고 있는 정보를 점, 선 및 면 형태의 기하학적 도형 요소나 화소들의 집합으로 디지털화한 도면 또는 수치지도(Digital Map)를 의미한다. 본 발명에 의해 획득된 2차원 또는 3차원 공간정보는 수치도화를 위해 이용될 수 있다.
In the present invention, the numerical mapping refers to an operation of measuring a feature of a survey aerial photograph or satellite image as numerical data by using an analytical drawing system and recording it on a computer. The aerial photographing system is a digital photograph used for a spatial information system. A device that reads aerial photographs taken using surveying equipment. In addition, a digital map means a drawing or a digital map in which information of a paper map is digitized into a set of geometric figure elements or pixels in the form of points, lines, and planes. Two-dimensional or three-dimensional spatial information obtained by the present invention can be used for the numerical diagram.
도 2는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 데이터 프로세싱부(300)의 개략적인 블록도를 나타낸다.2 is a schematic block diagram of a
상기 도 2를 참조하면, 상기 데이터 프로세싱부(300)는 데이터 분류부(310), 도화원도 데이터 획득부(315), 도로 데이터 획득부(320), 건물 데이터 획득부(330) 및 도시공간정보 생성부(340)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the
상기 데이터 분류부(310)는 상기 항공 레이저 측량 데이터 수신부(210) 또는 상기 항공 사진 데이터 수신부(220)로부터 입력받은 데이터로부터 오차를 제거하고 필터링 과정을 적용함으로써 도로 데이터와 건물 데이터로 분류할 수 있다.The
상기 도화원도 데이터 획득부(315)는 상기 항공 사진 데이터 수신부(220) 또는 데이터 베이스부(400)로부터 도화원도 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 도화원도 데이터란, 항공삼각측량에 의해 지상좌표가 등록된 입체 항공사진 영상을 도화기를 이용하여 디지타이징한 데이터를 말한다. 상기 도화원도 데이터는 모든 레이어의 3차원 정보를 포함하고 있고, 건물 외곽점의 높이 좌표를 포함하고 있으므로 이를 이용하여 도시공간모델을 생성할 수 있다.The drawing degree data obtaining unit 315 may obtain drawing degree drawing data from the aerial photograph data receiving unit 220 or the
상기 도로 데이터 획득부(320)는 평평한 지역의 도로 데이터와 경사진 지역의 도로 데이터를 구별하고, 경사진 지역의 경사도를 반영하여 도로 데이터의 연속성 탐색을 위한 변수를 설정함으로써 보다 정확한 도로 데이터를 획득할 수 있다.
The road data acquisition unit 320 distinguishes road data of a flat area from road data of an inclined area, and acquires more accurate road data by setting a variable for continuity search of road data by reflecting the slope of the inclined area. can do.
본 발명의 일실시예로, 상기 데이터 프로세싱부(300)의 건물 데이터 획득부(330)는 사용자로부터 희망하는 도시공간정보 모델의 등급 정보를 수신하고, 상기 등급 정보가 단순한 3차원 도시공간정보 모델을 나타내는 경우에는 상기 도화원도 데이터 획득부(315)로부터 획득된 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하게 된다. 반면, 상기 등급 정보가 보다 상세한 3차원 도시공간정보 모델을 나타내는 경우에는 상기 데이터 분류부(310)에서 분류된 건물 데이터로부터 등고선을 추출하여 건물의 경계 데이터로 선택할 수 있다. 그리고 상기 선택된 경계 데이터를 선형화하고, 폴리곤 형태로 변환함으로써 대상 건물에 대한 상세한 건물 데이터를 획득할 수 있게 된다. 이처럼, 도화원도를 이용하여 획득된 건물 데이터와 영상 처리를 통해 획득된 상세한 건물 데이터를 선택적으로 활용함으로써 보다 효율적인 도시공간정보 시스템을 구축할 수 있다.
In one embodiment of the invention, the building data acquisition unit 330 of the
한편, 상기 도시공간정보 생성부(340)는 상기 획득된 도로 데이터와 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보를 생성할 수 있게 된다.Meanwhile, the city space information generator 340 may generate city space information using the obtained road data and building data.
상기 데이터 분류부(310), 상기 도화원도 데이터 획득부(315), 상기 도로 데이터 획득부(320) 및 상기 건물 데이터 획득부(330)에 대해서는 이하 도 3 내지 도 7에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
The
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 데이터 분류부(310)의 개략적인 블록도를 나타낸다.3 is a schematic block diagram of a
상기 데이터 분류부(310)는 오차 제거부(311), 제1필터링부(312) 및 데이터 추출부(313)를 포함하여 이루어질 수 있다.The
상기 오차 제거부(311)는 우선적으로 대상 지역의 평균 표고와 정규 격자 간격을 고려하여 탐색 영역을 설정할 수 있다. 상기 탐색 영역을 설정한 후, 탐색 영역 내에서 주변의 점들과 비교하여 과대하게 높거나 낮은 점들을 검색하여 제거함으로써 오차가 큰 데이터를 제거할 수 있다. 예를 들어, 주변 점들의 좌표값을 기준으로 기설정된 오차값 범위 내를 벗어나는 좌표값을 갖는 점들은 데이터 분류시 제거될 수 있다. 이러한 과정을 통해 미리 큰 오차값을 갖는 데이터를 제거함으로써 보다 정확한 데이터를 획득할 수 있게 된다. The
상기 제1필터링부(312)는 오차가 제거된 상기 데이터들에 대해 제1필터링 과정을 수행함으로써 상기 데이터들을 도로 데이터와 건물 데이터로 분류할 수 있다. 예를 들어, 먼저 특정 영역 내에 있는 점의 높이값 중에서 최소값을 검색하여, 상기 최소값보다 큰 높이값을 가진 점들만 비교 대상값으로 설정하고, 상기 비교 대상값을 기설정된 임계값과 비교하는 방법이 이용될 수 있다. 상기 비교 대상값이 임계값보다 큰 점들은 건물 데이터로 분류될 수 있고, 상기 비교 대상값이 임계값보다 작거나 같은 점들은 도로 데이터로 분류될 수 있다. 이때, 다음 수학식 1이 이용될 수 있다.The
여기서, Rij은 특정 영역 내의 임의의 셀 내의 높이값을 가리키고, Rl_min은 반복회수 l번째에서의 특정 영역 내의 최소 높이값을 가리킨다. 또한, T는 임계값을 나타내며, 여기서 상기 임계값은 실험에 의해 측정된 값일 수 있고, 또는 상기 최소값을 의미할 수 있다. 상기 임계값 T는 다음 수학식 2에 의해서 결정될 수 있다.Here, R ij indicates the height value in any cell in the specific region, and R l_min indicates the minimum height value in the specific region in the iteration number lth. In addition, T represents a threshold value, where the threshold value may be a value measured by an experiment or may mean the minimum value. The threshold value T may be determined by Equation 2 below.
여기서, s는 대상 영역의 최대 경사를 나타내고, Ml 은 반복회수 l번째의 윈도우 크기를 나타낸다. Here, s represents the maximum inclination of the target area, and M l represents the window size of the first iteration number.
이와 같은 과정을 통해 반복연산을 수행함으로써 상기 데이터 추출부(313)에서는 도로 데이터와 건물 데이터를 점차적으로 분류하여 추출할 수 있게 된다.
By performing an iterative operation through the above process, the data extracting unit 313 can gradually classify and extract road data and building data.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도로 데이터 획득부(320)의 개략적인 블록도를 나타낸다.4 is a schematic block diagram of a road data acquisition unit 320 as an embodiment to which the present invention is applied.
상기 도로 데이터 획득부(320)는 변수 산출부(321), 임계값 비교부(322), 경사도 판별부(323) 및 도로 데이터 결정부(324)를 포함하여 이루어질 수 있다.The road data acquisition unit 320 may include a
상기 변수 산출부(321)는 상기 데이터 분류부(310)로부터 분류된 도로 데이터 중 지면을 이루는 점들의 연속성을 위반하는 영역을 검색하기 위해 이용되는 변수를 산출한다. 예를 들어, 기설정된 크기의 격자들로 나누어진 영역 내에서 지면을 이루는 데이터들은 격자 내의 다른 데이터들에 비해 높이값 차이가 유사한 분포를 갖는다. 본 발명에서는 평평한 지역에서 허용 가능한 높이값 차이를 결정하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험하였고, 실험 결과 최소 8% 이내의 높이값 차이를 갖는 데이터들로 도로 데이터를 구성할 경우 가장 바람직한 결과값을 얻을 수 있었다. 따라서, 높이변수(H)은 아래 수학식 3과 같이 한 격자 내에서 가장 높은 점의 높이값과 가장 낮은 점의 높이값의 차이를 격자 크기로 나눔으로써 획득될 수 있다.The
여기서, H는 높이변수를 나타내고, Max(h)는 격자 내의 가장 높은 점의 높이값을, Min(h)는 가장 낮은 점의 높이값을 나타내며, L은 격자의 크기를 나타낸다. Here, H represents the height variable, Max (h) represents the height value of the highest point in the grid, Min (h) represents the height value of the lowest point, L represents the size of the grid.
상기 임계값 비교부(322)는 상기 획득된 높이변수(H)와 기설정된 임계값을 비교함으로써 보다 정교한 도로 데이터를 획득할 수 있게 된다. 예를 들어, 실험 결과에 따른 최적 임계값인 8%를 적용할 경우, 상기 수학식 3에서 H > 0.08 이면 해당 격자는 도로 데이터로 분류하기에 부적합하다고 판단하고, H ≤ 0.08 이면 해당 격자는 도로 데이터로 분류하기에 적합하다고 판단할 수 있다. 해당 격자 내 데이터가 도로 데이터로 분류하기에 적합하다고 판단되면, 상기 임계값 비교부(322)는 적합하다고 판단된 데이터들을 도로 데이터 결정부(324)로 전송하게 된다. 반면, 해당 격자 내 데이터가 도로 데이터로 분류하기에 부적합하다고 판단되면, 상기 해당 격자 내 데이터는 상기 경사도 판별부(323)로 전송하게 된다.The threshold comparison unit 322 may obtain more sophisticated road data by comparing the obtained height variable H with a preset threshold. For example, when 8% of the optimal threshold value according to the experimental result is applied, if H> 0.08 in Equation 3, it is determined that the grid is not suitable for classification as road data, and if H ≤ 0.08, the grid It can be judged to be suitable for classification as data. If it is determined that the data in the grid is suitable for classification as road data, the threshold comparison unit 322 transmits the data determined to be suitable to the road data determination unit 324. On the other hand, if it is determined that the data in the grid is not suitable to be classified as road data, the data in the grid is transmitted to the slope determination unit 323.
상기 경사도 판별부(323)는 부적합하다고 판단된 데이터들의 경사도를 계산하고, 계산된 경사도를 상기 변수 산출부(321)로 전송한다. 상기 변수 산출부(321)는, 상기 경사도 판별부(323)로부터 입력된 경사도를 반영하여 수정된 높이 변수(mod_H)를 다시 계산하게 된다. 상기 수정된 높이 변수(mod_H)는 아래 수학식 4에 의해 획득될 수 있다.The inclination determination unit 323 calculates the inclination of the data determined to be inappropriate and transmits the calculated inclination to the
여기서, mod_H는 수정된 높이 변수를 나타내고, H는 이미 획득된 높이 변수를 나타내고, θ는 경사 각도를 나타내며, C는 경사도 팩터를 나타낸다. 이때, 상기 경사도 팩터(C)는 일반적인 실제 경사지형의 경사도를 고려한 값이 될 수 있고, 예를 들어, 본 실험에 따르면 0.7의 값을 가질 수 있다. 상기 수학식 4에 의해 경사지형의 경사도를 반영함으로써 수정된 변수(mod_H)를 획득할 수 있게 된다. 이렇게 획득된 수정된 변수(mod_H)는 다시 상기 임계값 비교부(322)로 전송되고, 상기 임계값 비교부(322)의 비교 결과에 따라 다시 이전 과정의 루프를 돌거나 또는 최종적으로 도로 데이터 결정부(324)로 전송된다.Here, mod_H represents a modified height variable, H represents an already obtained height variable, θ represents an inclination angle, and C represents an inclination factor. At this time, the inclination factor (C) may be a value in consideration of the inclination of the general actual slope topography, for example, may have a value of 0.7 according to this experiment. By modifying the inclination of the inclined topography by Equation 4, it is possible to obtain a modified variable mod_H. The modified variable mod_H thus obtained is transmitted to the threshold comparator 322 again, and according to the comparison result of the threshold comparator 322, the loop of the previous process or the road data is finally determined. Is sent to the unit 324.
상기 도로 데이터 결정부(324)는 상기 임계값 비교부(322)를 통해 도로 데이터로써 적합하다고 판정된 데이터만을 수신함으로써 최종적으로 수신된 데이터를 도로 데이터로 결정하게 된다. 이렇게 결정된 도로 데이터는 도시공간정보 생성부(340)로 전송되어 보다 정확한 도로 모델을 생성하게 된다.
The road data determination unit 324 determines only the data finally received as road data by receiving only data determined as suitable as road data through the threshold comparison unit 322. The road data thus determined is transmitted to the city space information generator 340 to generate a more accurate road model.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 도로 데이터를 이용하여 도로 모델을 생성하기 위한 방법을 설명하기 위해 나타낸 것이다.FIG. 5 illustrates an embodiment to which the present invention is applied to explain a method for generating a road model using road data.
먼저, 데이터 베이스부(400)에 저장되어 있는 수치지도 데이터로부터 도로 경계 정보를 추출할 수 있다. 상기 도로 경계 정보에 기초하여, 상기 분류된 도로 데이터로부터 도로의 경계 내에 해당되는 점들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 임의의 다각형을 볼록 다각형으로 분할한 후, 도로 영역 내의 점이 분할된 볼록다각형 중 하나의 내부에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 판단 결과에 따라 추출된 도로 영역 내의 각 점들에 대하여 주변 점들에 대한 인접성을 설정하고, 이를 기반으로 초기 영역들을 생성할 수 있다. 생성된 초기 영역들 중 실제 의미 있는 평면일 가능성이 높은 영역부터 주변의 점들을 포함하면서 영역을 확장할 수 있다. 이렇게 확장이 끝난 영역은 평면 방정식의 계수와 영역에 포함된 점, 그리고 그 경계 정보를 포함할 수 있다.First, road boundary information may be extracted from numerical map data stored in the
이처럼, 상기 도로 경계 내의 각 점들에 대하여 표면 영역들을 생성하고, 상기 표면 영역들 사이의 에지 길이와 높이 차이에 기초하여, 상기 표면 영역들을 하나의 도로 표면 집단으로 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 상기 도로 표면 집단으로 그룹화하는 기준은 서로 인접한 2개의 표면 영역 사이의 연결성과 상대적인 돌출성으로 설정될 수 있다. 여기서, 상기 연결성은 두 영역에서 서로 인접하는 에지(edge)들을 찾아내고, 이들 간의 연결성 정도를 계산하는 것으로써 에지 간의 거리가 가깝고, 각각의 에지의 길이가 길수록, 그리고 에지를 포함하는 영역의 점 밀도가 조밀할수록 연결성은 높게 정의될 수 있다. 상기 연결성은 아래 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.As such, surface areas may be created for each point within the road boundary, and the surface areas may be grouped into a single road surface group based on edge lengths and height differences between the surface areas. For example, the criteria for grouping into road surface populations can be set to connectivity and relative protrusion between two adjacent surface areas. Here, the connectivity is to find the edges adjacent to each other in the two regions, and to calculate the degree of connectivity between them, the closer the distance between the edges, the longer the length of each edge, and the point of the region containing the edge The denser the density, the higher the connectivity can be defined. The connectivity may be defined as in Equation 5 below.
여기서, θ c (S1,S2)은 S1과 S2 사이의 연결성을 나타내고, S1,S2 는 각각 표면 영역을 나타낸다. θ c (S1/S2)는 S2 표면 영역을 기준으로 S1 표면 영역과의 연결 정도를 나타낸다.Where θ c (S 1 , S 2 ) is S 1 and S 2 Indicates connectivity between S 1 and S 2 Each represents a surface area. θ c (S 1 / S 2 ) is S 2 S 1 based on surface area The degree of connection with the surface area is shown.
그리고, 상기 돌출성은 수평적으로 인접한 영역 간의 수직적인 높이 차이에 대한 정도를 계산하는 것으로, 두 영역의 인접하는 에지들을 찾아내고 이들의 수직적인 높이 차이를 기반으로 설정될 수 있다. 상기 돌출성은 아래 수학식 6과 같이 정의될 수 있다.In addition, the protrusion may be calculated based on a vertical height difference between two horizontally adjacent regions, and may be set based on finding adjacent edges of two regions and their vertical height differences. The protrusion may be defined as in Equation 6 below.
상기 수학식 6에서처럼, 돌출성은 인접한 주위의 모든 영역 Sk와의 돌출성 합으로 정의될 수 있고, 이는 해당 영역에서 가장 가까운 에지의 길이와, 상기 해당 영역과 다른 영역 사이의 높이 차이를 고려하여 계산될 수 있다. 여기서, θ elev 는 모든 영역과의 돌출성을 나타내고, L (ei)는 해당 영역에서 가장 가까운 에지의 길이를 나타내고, D (ei ,1 ,ej ,k ,z) 는 상기 해당 영역과 다른 영역 사이의 높이 차이를 나타낸다.As in Equation 6, the protrusion may be defined as the sum of protrusions with all adjacent regions S k , which is calculated by considering the length of the edge closest to the region and the height difference between the region and the other region. Can be. Where θ elev Represents the protruding from all regions, L (e i ) represents the length of the edge closest to the region, and D (e i , 1 , e j , k , z) is between the region and the other region. Indicates the height difference.
이렇게 그룹핑된 도로 표면 집단을 이루는 점들과 상기 도로 경계 정보를 이용하여 도로 모델을 생성할 수 있다. 이때, 실제 도로 표면 집단의 경계는 불규칙적이기 때문에 수치 지도의 도로 경계선을 이용하여 경계점 데이터들을 부드럽게 보정할 수 있다. The road model may be generated using the points forming the grouped road surface group and the road boundary information. In this case, since the boundary of the actual road surface group is irregular, the boundary data may be smoothly corrected by using the road boundary of the digital map.
도 5를 참조하면, 도 5의 검은 색 점들은 항공 레이저 측량 데이터의 도로 표면 점들을 나타낸다. 이들 중 굵은 점선으로 연결된 최외곽 점들을 항공 레이저 측량 데이터로부터 알 수 있는 도로경계점(401)이라 할 수 있다. 그리고, 상기 항공 레이저 측량 데이터 도로경계점(401)으로부터 수치 지도 상의 도로 경계선(402)에 수선을 내린다. 이때, 생기는 교점을 신규로 생성된 도로경계점(403)이라 할 수 있다. 그리고, 상기 신규로 생성된 도로경계점의 위치를 계산하여 새로운 도로 표면 경계점의 수평 위치를 계산할 수 있다. 계산된 교점을 중심으로 수평 위치 상에서 일정 거리 이내에 존재하는 항공 레이저 측량 데이터 점들을 검색하고(404), 이로부터 평면 계수를 산출할 수 있다. 그리고, 상기 교점의 수평 좌표값을 평면 방정식에 대입하여 높이값을 산출함으로써 새로운 도로 경계점 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 상기 생성된 도로 경계점 데이터는 DEM(Digital Elevation Model), TIN(Triangulated Irregular Network), 등고 데이터 표현 방법 등에 의해서 도로 모델의 생성에 이용될 수 있다.
Referring to FIG. 5, the black dots in FIG. 5 represent road surface points in aerial laser survey data. Among them, the outermost points connected by thick dotted lines may be referred to as road boundary points 401 that can be known from aerial laser survey data. Then, the aerial laser survey data road boundary point 401 is repaired to the
도 6은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도화원도 데이터 획득부(315)의 개략적인 블록도를 나타낸다.6 is a schematic block diagram of the source data acquisition unit 315 as an embodiment to which the present invention is applied.
상기 도화원도 데이터 획득부(315)는 도화원도 데이터 추출부(316), 데이터 변환부(317) 및 제 2 건물 데이터 생성부(318)를 포함하여 이루어질 수 있다.(여기서, 제 2 건물 데이터는 상기 데이터 분류부(310)에서 언급한 건물 데이터와 구분하기 위한 용어이며, 이하에서는 상기 데이터 분류부(310)로부터 획득된 건물 데이터를 제 1 건물 데이터, 그리고 상기 도화원도 데이터 획득부(315)에서 획득되는 건물 데이터를 제 2 건물 데이터라 하기로 한다.)The drawing data acquisition unit 315 may include a drawing data extraction unit 316, a data conversion unit 317, and a second building data generation unit 318. This term is used to distinguish the building data mentioned in the
상기 도화원도 데이터 추출부(316)는 상기 항공 사진 데이터 수신부(220) 또는 데이터 베이스부(400)로부터 도화원도 데이터를 추출할 수 있다. 상기 도화원도 데이터는 헤더 섹션, 테이블 섹션, 블록 섹션, 엔터티 섹션을 포함하고 있으며, 상기 엔터티 섹션은 그래픽 객체를 정의하는 부분으로 건물 경계의 다각형 정보를 포함한다. 상기 다각형 정보로부터 건물 외곽의 2차원 좌표값을 획득할 수 있고, 꼭지점의 고도 좌표를 함께 이용하여 건물 지붕면의 3차원 좌표값을 획득할 수 있다.The drawing source data extracting unit 316 may extract drawing source drawing data from the aerial photograph data receiving unit 220 or the
상기 데이터 변환부(317)에서는 도화원도와 수치지도의 좌표계가 동일하지 않기 때문에 동일한 좌표계를 갖도록 하기 위해 도화원도 데이터에 대해 좌표변환을 수행한다. 다음 수학식 7을 이용하여 좌표변환을 수행할 수 있다. Since the coordinate system of the picture source and the digital map is not the same, the data converter 317 performs coordinate transformation on the data of the picture source data so as to have the same coordinate system. Coordinate transformation may be performed by using Equation 7.
여기서, A11, A12, A21, A22, X_n, Y_n 은 변환 계수를 나타낸다. 상기 수학식 7을 통하여 획득된 도화원도의 변환된 좌표 정보는 상기 제 2 건물 데이터 생성부(318)로 전송된다.Here, A11, A12, A21, A22, X_n, and Y_n represent transform coefficients. The converted coordinate information of the drawing circle diagram obtained through Equation 7 is transmitted to the second building data generator 318.
상기 제 2 건물 데이터 생성부(318)는 상기 도화원도의 변환된 좌표 정보와 수치지도의 좌표 정보를 비교하여 동일한 건물 정보에 해당하는지 여부를 확인한다. 예를 들어, 동일한 건물 정보에 해당하는지 여부는 건물 경계의 2차원 좌표값과 건물의 2차원 면적의 일치 여부로 판단할 수 있다. 상기 확인 결과, 동일한 건물 정보에 해당하는 경우, 건물의 최상위 고도값과 최하위 고도값의 차이값을 건물의 고도 데이터로 결정할 수 있다. 이 때, 도화원도에서 추출한 건물 경계점의 고도 데이터는 비신뢰 데이터인 경우가 많기 때문에, 상기 최상위 고도값은 도화원도에서 추출한 건물 경계점의 고도 데이터들의 중간값으로 이용할 수 있다. 마찬가지로, 상기 최하위 고도값 또한 지면모델의 건물 경계점의 수평 위치에서 획득한 지면의 고도 데이터들의 중간값으로 이용할 수 있다. 이 때, 상기 지면 모델은 상기 도화원도에 포함된 등고선과 표고점을 이용하여 생성된 디지털 지형 모델일 수 있다. 상기 지면 모델은, 1/1000 수치지도에서 상기 등고선의 주곡선 간격이 1m일 때 상기 디지털 지형 모델의 격자 간격도 1m로 설정하는 것이 바람직하다.The second building data generation unit 318 compares the coordinate information of the digital map with the coordinate information of the digital map and checks whether it corresponds to the same building information. For example, whether the information corresponds to the same building information may be determined by whether two-dimensional coordinate values of the building boundary and two-dimensional area of the building match. As a result of the checking, when it corresponds to the same building information, a difference value between the highest altitude value and the lowest altitude value of the building may be determined as the altitude data of the building. At this time, since the altitude data of the building boundary point extracted from the FDO is often unreliable data, the highest altitude value may be used as an intermediate value of the altitude data of the building boundary point extracted from the FRA. Similarly, the lowest altitude value may also be used as an intermediate value of elevation data of the ground obtained at the horizontal position of the building boundary point of the ground model. In this case, the ground model may be a digital terrain model generated using contours and elevation points included in the drawing circle. Preferably, the ground model sets the grid spacing of the digital terrain model to 1m when the main curve spacing of the contour is 1m in a 1/1000 digital map.
한편, 상기 확인 결과 동일한 건물 정보에 해당하지 않는 경우에는 상기 수치지도의 속성 정보 중 층수 정보와 평균 층당 높이 정보의 곱셈 연산을 통하여 건물의 고도 데이터를 획득할 수 있다.On the other hand, if the check result does not correspond to the same building information, the elevation data of the building may be obtained by multiplying the number of floor information and the height per floor information among the attribute information of the numerical map.
이처럼, 상기 제 2 건물 데이터 생성부(318)는 상기와 같은 연산 과정을 통해 고도 데이터를 획득함으로써 제 2 건물 데이터를 생성하게 된다. 상기 제 2 건물 데이터 생성부(318)에서 생성된 상기 제 2 건물 데이터는 건물 데이터 획득부(330)로 전송되어 사용자로부터 수신된 도시공간정보 모델의 등급 정보에 기초하여 건물 데이터로서의 활용 여부가 결정된다. 이하에서는 상기 건물 데이터 획득부(330)에 대해 설명하고자 한다.
As such, the second building data generator 318 generates the second building data by acquiring the altitude data through the above calculation process. The second building data generated by the second building data generation unit 318 is transmitted to the building data acquisition unit 330 to determine whether to use the building data based on the grade information of the city spatial information model received from the user. do. Hereinafter, the building data acquisition unit 330 will be described.
도 7은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 건물 데이터 획득부(330)의 개략적인 블록도를 나타낸다.7 is a schematic block diagram of a building data acquisition unit 330 as an embodiment to which the present invention is applied.
상기 건물 데이터 획득부(330)는 데이터 선택부(331), 제2필터링부(332), 폴리곤 생성부(333), 무게중심 획득부(334) 및 건물 데이터 결정부(335)를 포함하여 이루어질 수 있다.The building data acquisition unit 330 includes a data selection unit 331, a
상기 데이터 선택부(331)는 사용자로부터 도시공간정보 모델의 등급 정보를 수신한다. 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보는 그 용도 또는 사용자의 요구에 따라 도시공간정보 모델의 복잡도 및 상세도를 나타내는 정보를 말한다. 예를 들어, 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 제1레벨을 나타내는 경우, 가장 기본적인 도시공간정보 모델을 의미할 수 있고, 이는 일조권 분석, 조망권 분석, 전파 분석 등 비교적 넓은 지역의 단순한 도시공간정보 모델이 필요한 경우에 활용될 수 있다. 그리고, 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 제2레벨을 나타내는 경우, 보다 정밀한 도시공간정보 모델을 의미할 수 있다. 예를 들어, 교통상황 시뮬레이션, 차량의 가상현실 운행 시뮬레이션, 도로 안정성 분석 등과 같 보다 정밀한 도로 데이터가 필요한 경우이거나, 또는 도시설계, 건축물 관리 등과 같이 보다 정밀한 건물 데이터가 필요한 경우를 들 수 있다. 본 발명에서는 제1레벨과 제2레벨로 분류하였지만, 용도 및 사용자의 요구에 따라 상기 등급 정보는 보다 상세하게 설정할 수 있다. 또한, 상기 등급 정보의 분류는 도로 데이터 및 건물 데이터의 신뢰도 평가를 통해서 설정될 수 있으며, 상기 신뢰도 평가는 사용자의 요구에 따라 임계값을 설정함으로써 수행될 수 있다.The data selector 331 receives grade information of a city spatial information model from a user. The grade information of the urban spatial information model refers to information representing the complexity and detail of the urban spatial information model according to the purpose or the user's request. For example, when the grade information of the urban spatial information model indicates the first level, it may mean the most basic urban spatial information model, which is simple urban spatial information of a relatively large area such as sunshine analysis, view analysis, and radio wave analysis. The model can be used when needed. In addition, when the grade information of the city space information model indicates a second level, it may mean a more precise city space information model. For example, more accurate road data such as traffic situation simulation, virtual reality driving simulation of a vehicle, road stability analysis, or the like, or more accurate building data such as urban design, building management, etc. may be required. In the present invention, although classified into the first level and the second level, the rating information can be set in more detail according to the use and the user's request. In addition, the classification of the rating information may be set through the reliability evaluation of the road data and the building data, the reliability evaluation may be performed by setting a threshold value according to the user's request.
본 발명이 적용되는 실시예로서, 사용자로부터 수신된 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 제1레벨을 나타내는 경우, 상기 데이터 선택부(331)는 상기 제 2 건물 데이터 생성부(318)에서 생성된 상기 제 2 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 건물 데이터로 선택하게 된다. 이는 보다 단순한 도시공간정보 모델이 필요한 경우이므로 건물 데이터에 대한 추가적인 정밀화 과정 없이 선택된 상기 제 2 건물 데이터를 건물 데이터 결정부(331)로 전송하고, 상기 건물 데이터 결정부(331)에서는 수신된 제 2 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 최종 건물 데이터로 결정하게 된다. In an embodiment to which the present invention is applied, when the grade information of the city spatial information model received from the user indicates the first level, the data selection unit 331 is generated by the second building data generation unit 318. The second building data is selected as building data for constructing an urban spatial information model. Since a simpler urban spatial information model is required, the selected second building data is transmitted to the building data determination unit 331 without further refinement of the building data, and the building data determination unit 331 receives the second received data. The building data is determined as the final building data for constructing the urban spatial information model.
한편, 사용자로부터 수신된 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 제2레벨을 나타내는 경우, 상기 데이터 선택부(331)는 상기 데이터 분류부(310)로부터 수신된 제 1 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 건물 데이터로 선택하게 된다. 이 때, 상기 제 1 건물 데이터는 건물 데이터 외에 수목 데이터 등도 포함하고 있기 때문에 보다 순수한 건물 데이터를 획득하기 위해 제2필터링부(332)로 전송된다.On the other hand, when the grade information of the city spatial information model received from the user indicates a second level, the data selector 331 is to determine the city spatial information model to the first building data received from the
상기 제2필터링부(332)는 전송된 제 1 건물 데이터에 대해 제2필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2필터링 과정으로 로컬 맥시멈 필터링(Local Maximum Filtering) 방법이 적용될 수 있다. 상기 로컬 맥시멈 필터링(Local Maximum Filtering) 방법이란, 벡터 도메인에서 건물 데이터를 분할하는 방법으로, 원 자료의 형식이 점 형태인 항공 레이저 측량 데이터를 보간할 필요없이 그대로 사용할 수 있다. The
또한, 상기 폴리곤 생성부(333)는 불규칙 삼각망(TIN) 모델을 이용하여 상기 추출된 건물 데이터들로부터 단위 폴리곤을 생성할 수 있다. 그리고, 면적 조건을 이용하여 보다 정확한 건물 데이터를 분리해낼 수 있다. 예를 들어, 대상 지역 내의 최소 건물 면적을 선정하여 그보다 더 작은 폴리곤을 제거함으로써 보다 정확한 건물 데이터만을 획득할 수 있다. 이때, 상기 최소 건물 면적은 1/1000 수치 지도상의 최소 면적 건물을 기준으로 할 수 있다.In addition, the
상기 무게중심 획득부(334)는 획득된 건물 데이터 중 점 데이터들로 구성된 폴리곤을 대표하는 점인 무게중심점을 이용하여 항공 사진의 외부 표정 요소를 획득할 수 있다. 예를 들어, 임의의 폴리곤이 있고, 상기 임의의 폴리곤의 외곽선을 (x(t),y(t)) 라는 함수로 표현한다면, 상기 외곽선으로 둘러싸인 폴리곤의 면적(A)은 다음 수학식 8과 같다.The center of
이 때, x(t)를 0.5(x(t+1) + x(t))로, y(t)를 0.5(y(t+1) + y(t))로 근사시키고, x'(t)를 (x(t+1) - x(t))로, y'(t)를 (y(t+1) - y(t))로 근사시키면, 좌표 함수에 대한 상기 수학식 8은 이산적인 좌표쌍에 의한 아래 수학식 9와 같이 쓸 수 있다.At this time, x (t) is approximated to 0.5 (x (t + 1) + x (t)) and y (t) to 0.5 (y (t + 1) + y (t)), and x '( If we approximate t) as (x (t + 1)-x (t)) and y '(t) as (y (t + 1)-y (t)), the equation 8 for the coordinate function It can be written as Equation 9 below by discrete coordinate pairs.
이때, 폴리곤의 무게중심의 좌표는 다음 수학식 10에 의해 획득될 수 있다.In this case, the coordinate of the center of gravity of the polygon may be obtained by the following equation (10).
상기 수학식 10을 다시 좌표쌍에 의한 형식으로 정리하면, 무게중심점의 좌표는 다음 수학식 11과 같다. If Equation 10 is rearranged in the form of coordinate pairs again, the coordinates of the center of gravity are as Equation 11 below.
한편, 항공 사진은 텍스쳐 정보가 풍부하기 때문에 건물 지붕면에 대한 육안 판별이 용이하다. 따라서 건물 모서리점에 대한 영상 좌표를 수동으로 취득한 후, 면적을 계산하여 무게중심점을 획득할 수 있다. 그리고, 항공 레이저 측량 데이터로부터 획득된 건물 정보의 무게중심점에 대한 높이값은 건물을 구성하는 점 데이터들의 높이값을 불규칙 삼각망 모델로부터 보간하여 획득할 수 있다.On the other hand, the aerial image is rich in texture information, it is easy to visually determine the roof surface of the building. Therefore, after acquiring the image coordinates for the corner point of the building manually, the center of gravity can be obtained by calculating the area. The height value of the center of gravity of the building information obtained from the aerial laser survey data may be obtained by interpolating the height values of the point data constituting the building from an irregular triangular network model.
상기에서 설명한 바와 같이, 상기 건물 데이터 획득부(330)는 항공 사진과 항공 레이저 측량 데이터 간의 공통 객체를 찾기 위해 무게 중심점을 이용할 수 있다. 그리고, 상기 무게 중심점을 기준 정보로 하여 항공 사진의 외부 표정 요소를 산출하여 수치지도 생성부(미도시) 또는 건물 데이터 결정부(335)로 전송한다. 상기 수치지도 생성부에서는 상기 외부 표정 요소에 기초하여 수치지도를 생성하고, 상기 건물 데이터 결정부(335)에서는 상기 외부 표정 요소를 이용하여 획득된 건물 데이터를 최종 건물 데이터로 결정한 뒤, 도시공간정보 생성부(340)로 전송하며, 상기 도시공간정보 생성부(340)에서는 상기 최종 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하게 된다.
As described above, the building data acquisition unit 330 may use a center of gravity point to find a common object between aerial photography and aerial laser survey data. The external facial expression element of the aerial photograph is calculated using the center of gravity as reference information and transmitted to the digital map generator (not shown) or the building data determination unit 335. The digital map generating unit generates a digital map based on the external facial expression elements, and the building data determining unit 335 determines building data obtained by using the external facial expression elements as final building data, and then displays urban spatial information. The city space information generator 340 generates the city space information model using the final building data.
본 발명이 적용되는 다른 실시예로서, 영상 표시부(500)에서는 영상 후처리 과정에서 영상 처리 함수를 적용함으로써 보다 선명한 영상을 표시할 수 있다. As another embodiment to which the present invention is applied, the
영상 후처리 과정에서의 영상 처리 함수를 적용하는 실시예를 설명하도록 한다. 예를 들어, YUV 도메인에서 역필터링을 고려하여 영상 처리하는 방법을 설명하도록 한다. 각 화소에서는 모든 RGB 값을 가지고 있으므로 RGB 도메인에서 YUV 나 YCbCr 도메인으로 변환하여, 밝기(luminance) 채널에서의 영상 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, YUV 채널로 변환하여 영상을 처리하는 경우를 설명하도록 한다. Y 채널에서 고주파 통과 필터로 필터링하여 Y 채널의 고주파 성분을 얻을 수 있다. 관련식은 다음 수학식 12, 13과 같다.An embodiment of applying an image processing function in an image post-processing process will be described. For example, a method of image processing in consideration of inverse filtering in the YUV domain will be described. Since each pixel has all RGB values, it is possible to perform image processing on a luminance channel by converting from an RGB domain to a YUV or YCbCr domain. For example, a case of processing an image by converting to a YUV channel will be described. The high frequency component of the Y channel can be obtained by filtering with a high pass filter in the Y channel. The relational expression is represented by the following equations (12) and (13).
여기서 Y'(i,j)는 Y 채널의 (i,j)위치에서 얻은 고주파 성분을 말한다. HFy(i,j)는 Y 채널에서의 고주파 성분을 나타내고, HHPF는 고주파 통과 필터이다. α,β,γ를 이용할 경우, 영역에 따라 고주파 성분을 조절할 수 있다. 이로서 보다 자연스러운 영상을 얻을 수 있고, 원치 않는 잡음에 의한 열화를 예방할 수 있다. 상기 Y 채널에서 얻은 고주파 성분을 이용하여 다음 수학식 14와 같이 영상 개선을 수행할 수 있다.Here, Y '(i, j) refers to a high frequency component obtained at the (i, j) position of the Y channel. HF y (i, j) represents the high frequency component in the Y channel, and H HPF is a high pass filter. When using α, β, and γ, high frequency components can be adjusted according to regions. As a result, a more natural image can be obtained, and deterioration due to unwanted noise can be prevented. Image enhancement may be performed by using the high frequency component obtained from the Y channel as shown in Equation 14.
여기서 
영상 개선은 Y 채널에서만 수행되고, U,V 채널에서는 수행되지 않는다. 개선된 Y 채널 값과, 본래의 U, V 채널 값을 RGB 도메인으로 역변환하여 최종적으로 개선된 영상을 얻을 수 있다.
Image enhancement is performed only on the Y channel and not on the U and V channels. The improved Y channel value and the original U and V channel values are inversely transformed into the RGB domain to finally obtain an improved image.
도 8은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 항공 레이저 측량 데이터로부터 도로 데이터와 건물 데이터를 추출하는 흐름도를 나타낸다.8 is a flowchart for extracting road data and building data from aerial laser survey data according to an embodiment to which the present invention is applied.
먼저 항공 레이저 측량 데이터 수신부(210)에서는 웹 서버를 통하여 항공 레이저 측량 데이터를 수신한다(S810).First, the aviation laser survey data receiving unit 210 receives aviation laser survey data through a web server (S810).
오차 제거부(311)는 상기 수신된 항공 레이저 측량 데이터의 탐색 영역을 설정하고 상기 탐색 영역 내에서 주변 점들의 좌표값을 기준으로 기설정된 오차값 범위를 초과하는 오차 데이터를 제거한다(S820).The
제1필터링부(312)는 상기 오차 데이터가 제거된 항공 레이저 측량 데이터에 대해 제1필터링 과정을 수행하여 도로 데이터와 건물 데이터로 분류하되, 상기 제1필터링 과정은 먼저 특정 영역 내에 있는 점의 높이값 중 최소값을 획득하고 상기 최소값보다 큰 높이값을 가진 점들만을 비교 대상값으로 설정한다(S830). 그리고, 상기 비교 대상값과 기설정된 제1임계값을 비교한다(S840). 상기 비교 대상값이 상기 기설정된 제1임계값보다 큰 경우 건물 데이터로 분류하고(S850), 상기 비교 대상값이 상기 기설정된 제1 임계값보다 작거나 같으면 도로 데이터로 분류한다(S860). 이때, 상기 수학식1 [ Rij - Rl _ min > T](여기서, Rij은 특정 영역 내의 임의의 셀 내의 높이값을 가리키고, Rl _ min은 반복회수 l번째에서의 특정 영역 내의 최소 높이값을 가리키며, T는 제1임계값을 나타냄. 상기 제1임계값은 상기 수학식2 [T = sMl ]에 의해서 결정되며, 여기서, s는 대상 영역의 최대 경사를 나타내고, Ml 은 반복회수 l번째의 윈도우 크기를 나타냄.)에 의해 수행될 수 있다. The
데이터 추출부(313)에는 상기와 같이 분류된 도로 데이터 및 건물 데이터를 추출하고, 상기 도로 데이터와 상기 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하게 된다.
The data extracting unit 313 extracts the road data and the building data classified as described above, and generates a city spatial information model using the road data and the building data.
도 9는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 도시공간정보 모델의 등급 정보에 따라 건물 데이터를 선택하는 흐름도를 나타낸다.9 is a flowchart illustrating selecting building data according to grade information of a city spatial information model according to an embodiment to which the present invention is applied.
상기 데이터 선택부(331)에서는 사용자로부터 도시공간정보 모델의 등급 정보를 수신한다(S910). 그리고, 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 기본 등급에 해당하는지 여부를 판단한다(S920). 이때 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 기본 등급을 의미하는 제1레벨을 나타내는 경우, 상기 도화원도 데이터 획득부(315)로부터 획득된 제 2 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 건물 데이터로 선택한다(S930B). 한편, 상기 도시공간정보 모델의 등급 정보가 보다 정밀한 도시공간정보 모델을 의미하는 제2레벨을 나타내는 경우, 상기 데이터 선택부(331)는 상기 데이터 분류부(310)로부터 수신된 제 1 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 건물 데이터로 선택하게 된다(S930A). The data selector 331 receives grade information of the city space information model from the user (S910). In operation S920, it is determined whether the grade information of the city space information model corresponds to a basic grade. In this case, when the rating information of the urban spatial information model indicates a first level indicating a basic rating, the second building data obtained from the drawing data acquisition unit 315 is used as building data for constructing the urban spatial information model. (S930B). On the other hand, when the grade information of the urban spatial information model indicates a second level, which means a more precise urban spatial information model, the data selector 331 may receive the first building data received from the
상기 제2필터링부(332)는 전송된 제 1 건물 데이터에 대해 로컬 맥시멈 필터링을 적용할 수 있다(S940). 그리고, 상기 폴리곤 생성부(333)는 불규칙 삼각망(TIN) 모델을 이용하여 상기 추출된 건물 데이터들로부터 단위 폴리곤을 생성하고, 대상 지역 내의 최소 건물 면적을 선정하여 그보다 더 작은 폴리곤을 제거함으로써 보다 정확한 건물 데이터만을 획득할 수 있다(S940). The
상기 무게중심 획득부(334)는 획득된 건물 데이터 중 점 데이터들로 구성된 폴리곤을 대표하는 점인 무게중심점을 이용하여 항공 사진의 외부 표정 요소를 획득할 수 있다(S960). 그리고, 상기 외부 표정 요소를 이용하여 수정된 제 1 건물 데이터를 획득할 수 있다(S970). 상기 건물 데이터 결정부(335)에서는 상기 수정된 제 1 건물 데이터 또는 제 2 건물 데이터를 도시공간정보 모델을 구축하기 위한 최종 건물 데이터로 결정하고(S980), 상기 도시공간정보 생성부(340)에서는 상기 최종 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하게 된다.
The center of
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다.As mentioned above, preferred embodiments of the present invention are disclosed for purposes of illustration, and those skilled in the art can improve and change various other embodiments within the spirit and technical scope of the present invention disclosed in the appended claims below. , Replacement or addition would be possible.
Claims (4)
상기 수신된 항공 레이저 측량 데이터의 탐색 영역을 설정하고 상기 탐색 영역 내에서 주변 점들의 좌표값을 기준으로 기설정된 오차값 범위를 초과하는 오차 데이터를 제거하는 오차 제거부;
상기 오차 데이터가 제거된 항공 레이저 측량 데이터에 대해 필터링 과정을 수행하여 도로데이터와 제1 건물데이터로 분류하되, 상기 필터링 과정은 다음 수학식 Rij - Rl_min > T (여기서, Rij은 특정 영역 내의 임의의 셀 내의 높이값을 가리키고, Rl_min은 반복회수 l번째에서의 특정 영역 내의 최소 높이값을 가리키며, T는 제1임계값을 나타냄. 상기 제1임계값은 수학식 T = sMl 에 의해서 결정되며, 여기서, s는 대상 영역의 최대 경사를 나타내고, Ml 은 반복회수 l번째의 윈도우 크기를 나타냄.)에 의해 수행되는 필터링부;
상기 분류된 도로데이터 및 제1 건물데이터를 추출하는 데이터 추출부;
데이터 베이스부로부터 건물의 3차원 좌표값을 포함하는 도화원도 데이터를 추출하는 도화원도 데이터 추출부;
상기 추출된 도화원도 데이터에 대해 다음 수학식
상기 좌표변환이 수행된 도화원도 데이터의 건물 좌표 정보를 이용하여 제2 건물데이터를 생성하되, 상기 제2 건물데이터의 고도 데이터는 건물의 최상위 고도값과 최하위 고도값의 차이값으로 설정되는 제2 건물데이터 생성부;
사용자로부터 수신된 도시공간정보 모델의 등급정보가 제1레벨을 나타내는 경우 상기 제1 건물데이터와 상기 제2 건물데이터 중 상기 제2 건물데이터를 도시공간정보 모델의 구축을 위한 건물 데이터로 선택하되, 상기 제1레벨은 사용자에 의해 기설정된 기본 등급 정보인 데이터 선택부;
상기 데이터 선택부에서 선택된 제2 건물데이터를 최종 건물 데이터로 결정하는 건물 데이터 결정부; 및
상기 도로 데이터와 상기 제2 건물 데이터를 이용하여 도시공간정보 모델을 생성하는 도시공간정보 생성부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 도화원도와 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 도시공간정보 구축 시스템.An aviation laser survey data receiving unit for receiving aviation laser survey data through a web server;
An error remover configured to set a search area of the received aerial laser survey data and to remove error data exceeding a preset error value range based on coordinate values of surrounding points in the search area;
Performing a filtering process on the aerial laser survey data from which the error data has been removed and classifying the road data and the first building data, wherein the filtering process is performed by the following equation Rij-Rl_min > Refers to the height value in the cell, Rl_min refers to the minimum height value in the specific region in the l th iteration, and T represents the first threshold value, which is determined by the equation T = sMl, where , s represents the maximum inclination of the target area, Ml represents the window size of the l-th iteration number);
A data extraction unit for extracting the classified road data and first building data;
A drawing source diagram data extracting section for extracting drawing drawing diagram data including three-dimensional coordinate values of a building from a database section;
Regarding the extracted degree data, the following equation
The second building data is generated using the building coordinate information of the drawing data of which the coordinate transformation is performed, and the altitude data of the second building data is set to a difference value between the highest altitude value and the lowest altitude value of the building. Building data generation unit;
When the rating information of the urban spatial information model received from the user indicates the first level, the second building data among the first building data and the second building data is selected as building data for constructing the urban spatial information model. The first level may include a data selector which is basic grade information preset by a user;
A building data determination unit which determines second building data selected by the data selection unit as final building data; And
An urban spatial information generator for generating an urban spatial information model using the road data and the second building data
Urban spatial information construction system using the Dohwawon and aviation laser survey data, characterized in that it comprises a.
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| KR101839599B1 (en) * | 2017-05-31 | 2018-03-16 | (주)지트 | Road facility surveying system using drone |
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