KR101165534B1

KR101165534B1 - 수관 식물점 그룹에 대해 시뮬레이트된 나무 줄기 및 나무 가지를 제공하는 지리공간 모델링 시스템

Info

Publication number: KR101165534B1
Application number: KR1020107018882A
Authority: KR
Inventors: 존 설리반; 할런 예이츠; 마크 라메스; 티모시 비. 포크너; 브라이언 힉스
Original assignee: 해리스 코포레이션
Priority date: 2008-02-19
Filing date: 2009-02-19
Publication date: 2012-07-19
Also published as: EP2272049A1; WO2009105502A1; US20090210205A1; US7917346B2; JP2011512606A; TW200945253A; KR20100111729A; CA2715408A1

Abstract

지리공간 모델링 시스템(20')은 복수의 수관 식물점 그룹들(35')을 구비하는 지리공간 모델 데이터를 가지는 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21')와, 표시부(23')를 포함할 수 있다. 상기 시스템(20')은 수관 식물점 그룹(35') 아래의 시뮬레이트된 나무 줄기(36')를 표시하고, 상기 시뮬레이트된 나무 줄기에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들(122a'-122c')의 적어도 한 레벨을 표시하기 위해 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21')와 상기 표시부(23')와 협력하는 프로세서를 더 포함할 수 있다. 각각의 나무 가지(122')는 상기 수관 식물점 그룹의 가운데서 수관 식물점 클러스터 아래의 가지 말단 기준점을 측정함에 기반하여 배치될 수 있다.

Description

수관 식물점 그룹에 대해 시뮬레이트된 나무 줄기 및 나무 가지를 제공하는 지리공간 모델링 시스템{GEOSPATIAL MODELING SYSTEM PROVIDING SIMULATED TREE TRUNKS AND BRANCHES FOR GROUPS OF TREE CROWN VEGETATION POINTS AND RELATED METHODS}

본 발명은 지리학적 모델링 분야에 관한 것이며, 더 상세하게는 지리공간 모델링 시스템 및 관련 방법들에 관한 것이다.

지리학적 영역의 지형학적 모델이 다수의 응용물에 사용될 수 있다. 예를 들어, 지형학적 모델은 모의 비행 장치에서 및 군사 임무를 계획하는데 사용될 수 있다. 또한, 인조 구조물(예, 도시)의 지형학적 모델이 예를 들어 휴대폰 안테나 배치, 도시 계획, 재앙 준비 및 분석, 및 지도 제작과 같은 응용물들에 매우 유용할 수 있다.

지형학적 모델들을 제작하는데 다양한 형태들과 방법들이 현재 사용되고 있다. 하나의 일반적인 지형학적 모델은 수치 고도 맵(DEM; Digital Elevation Map)이다. DEM은 컴퓨터에 의해 자동화 방식으로 생성될 수 있는 지리학적 영역의 표본화된 매트릭스 표시(sampled matrix representation)이다. DEM에서, 좌표점은 높이 값에 대응하도록 이루어진다. DEM은 전형적으로 상이한 고도들(예, 계곡, 산 등) 간의 변환이 일반적으로 하나에서 다른 하나로 원활한 지형을 모델링하는데 사용된다. 즉, DEM은 전형적으로 복수의 굴곡면들로서 지형을 모델링하고, 따라서 그들 간의 어떠한 단절도 "평탄화(smoothed)" 된다.

하나의 특히 이로운 3D 사이트(site) 모델링 제품은 본 양수인, 해리스 코포레이션으로부터 출시된 RealSite® 상표의 제품이다. RealSite® 상표의 제품은 관심 있는 지리학적 영역의 중복 이미지들을 등록하고, 스테레오 및 나디르 뷰(stereo and nadir view) 기술들을 이용하여 고 해상도의 DEM들을 추출하는데 사용될 수 있다. RealSite® 제품은 정밀한 텍스쳐 및 구조 경계를 가지는, 도시를 포함한 지리학적 영역의 3차원(3D) 지형학적 모델들을 제조하는 반-자동화 프로세스를 제공한다. 즉, 상기 모델 내에 어떠한 소정 지점의 위치도 매우 높은 정확도로 지리학적 영역의 실제 위치에 대응된다. RealSite® 모델을 생성하는데 사용되는 데이터는 항공 및 인공위성 사진술, 전자광학, 인프라, 및 광검출 측정기(Light detection and ranging - LIDAR)를 포함할 수 있다. 해리스 코포레이션의 다른 유사한 시스템은 LiteSite® 상표의 제품이다. LiteSite® 모델은 LIDAR과 IFSAR 영상으로부터 지면, 군엽(foliage), 도시의 수치 고도 모델(DEM)을 자동 추출한다. LiteSite^TM은 빌딩과 지형의 유용하고, 지리공간적으로 정확하며, 높은 해상도의 3D 모델을 생성하기 위해 사용될 수 있다.

마찬가지로 본 양수인에게 양도되어 여기 참조로써 그의 전체가 병합된 라메스(Rahmes) 외에 의한 미국특허 제6,654,690호에 전술된 3D 사이트 모델을 생성하는 또 다른 이로운 접근법은 고도 대 위치(elevation versus position)의 임의로 공간배치된 데이터에 기반하여 지형 및 그 위의 빌딩을 포함한 영역의 지형학적 모델을 제조하는 자동화 방법을 개시한다. 상기 방법은 소정의 위치 격자(position grid)에 따른 고도 대 위치의 격자형 데이터(gridded data)를 생성하기 위해 임의로 공간배치된 데이터를 처리하고, 빌딩 데이터를 지형 데이터로부터 구별하기 위해 상기 격자형 데이터를 처리하고, 지형과 그 위의 빌딩을 포함한 영역의 지형학적 모델을 제조하기 위해 빌딩 데이터의 다각형 추출을 실행하는 것을 포함한다.

자동화된 지형학적 모델을 생성함에 있어서의 한 어려움은 현실적으로 보이는 군엽, 특히 나무를 생성하는 것이다. 이것은 지리공간 모델링 데이터가 항공기 또는 인공위성으로부터 관심의 지리학적 영역 위에서 종종 획득되며, 따라서 원 이미지(raw image) 데이터가 나무 줄기에 대응하는 데이터 점들을 포함할 수 없고, 단지 그 위의 잎사귀/칩엽(needle)에 대응하는 데이터 점들을 포함할 수 있기 때문이다. 따라서, 장면의 3차원(3D) 수치 고도 모델(DEM)이 생성될 때에, 그것은 나무 줄기가 아니라 수관만 포함할 수 있다.

다양한 접근법들이 수집된 이미지 데이터로부터 나무 줄기의 위치 및 높이 측정을 시도하기 위해 사용되어 왔다. 예를 들어, "특성 추출을 위한 레이저 스캐너 데이터로부터의 수관 재구성"이라고 명칭된 피살로(Pyysalo) 외에 의한 논문(2002, 오스트리아, 그라츠, 2002/09/09-13의 2002 심포지엄, ISPRS 위원회 Ⅲ)에서, 특성 추출을 위해 획득된 벡터 모델을 사용하기 위해 레이저 스캐너로부터 단일 수관을 재구성하는 연구가 기재된다. 상기 재구성 방법의 일부로서 나무 줄기의 위치 측정이 지점(point) 높이로 가중된 x 좌표 및 y 좌표의 평균값으로서 수관 지점(crown point)으로부터 산출되었다. 상기 나무 줄기는 나무의 상부로부터 수치 지형 모델의 표면에 이르기까지 직선으로 간주 되었다. 그리고 나서 이러한 기준선은 상기 줄기로부터의 상이한 높이 점들의 평균 거리를 측정하는데 조력하기 위해 사용되었다.

또 다른 접근법은 "GIS-기반의 삼림 시각 시뮬레이션 시스템"이라고 명칭된 유(Yu) 외에 의한 논문(2004, IEEE, 이미지 및 그래픽에 대한 제3 국제 회의 회보)에 기술된다. 이러한 논문은 삼림 장면의 GIS-기반 모델링 및 실시간 렌더링을 지지하는 시각 시뮬레이션 시스템에 대해 보고한다. 상기 시스템은 분류 목록(inventory) 데이터 베이스 및 사전-고안된 템플릿 모델들에 따라 자동으로 생성된 나무의 기하학적 모델들 또는 템플릿들을 사용한다. 일부 유사 접근법들은 산림의 모습을 제공하기 위해 3D 모델에서 층상을 이루는 수작업으로 그려진(즉, "빌보드") 스탠드-인(stand-in) 템플릿들을 사용한다.

상기 접근법들이 존재함에도, 3D 지리공간 모델에서, 줄기와 가지를 포함한 현실적인 나무 구조를 시뮬레이트 하기 위한 추가 기술들이 바람직할 수 있다. 특히, 대응 지리공간 모델에서 공간 관계 및 정확도를 유지하기 위해 실제 나무들이 지리공간 장면에 나타날 것이므로, 실제 나무들의 현실적 표시를 제공하는 것이 바람직할 수 있다.

전술한 배경의 측면에서, 따라서 본 발명의 목적은 지리공간 모델 데이터로부터 각각의 수관 식물점(crown vegetation points) 그룹에 대해 시뮬레이트된 나무 줄기 및 나무 가지를 생성 및 표시하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

상기 및 다른 목적, 특징 및 이점들이 복수의 수관 식물점 그룹들을 구비한 지리공간 모델 데이터를 포함한 지리공간 모델 데이터 저장 장치와 표시부를 가질 수 있는 지리공간 모델링 시스템에 의해 제공된다. 상기 시스템은, 수관 식물점 그룹 아래의 시뮬레이트된 나무 줄기를 표시하고, 상기 시뮬레이트된 나무 줄기에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들의 적어도 한 레벨을 표시하기 위해 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치와 상기 표시부와 협력하는 프로세서를 더 포함할 수 있다. 또한, 각각의 나무 가지는 상기 수관 식물점 그룹(group)의 가운데서 수관 식물점 클러스터(cluster) 아래의 가지 말단 기준점을 측정함에 기반하여 배치될 수 있다. 이에 따라, 상기 시스템은 이롭게도, 대응 지리공간 모델에서 공간 관계와 정확도를 유지하기 위해 실제 나무들이 지리공간 장면에 나타날 것이므로, 상대적으로 현실적인 실제 나무들의 표시를 제공할 수 있다.

더 상세하게는, 상기 프로세서는 수관 식물점 그룹을 복수의 인접한 수관 식물점 클러스터들로 분할함에 의해 상기 가지 말단의 기준점들을 더 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 각각의 수관 식물점 클러스터들에 대한 중심점을 산출함에 기반하여 상기 가지 말단 기준점들을 측정할 수 있다. 상기 프로세서는 상부 가지 종점(endpoint)으로서 상기 가지 말단 기준점들을 측정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 선행 레벨(preceding level)과 상기 시뮬레이트된 나무 줄기 중의 하나에 기반하여 가지 근위(proximal) 기준점들을 더 측정할 수 있으며, 상기 프로세서는 하부 가지 종점으로서 상기 가지 근위 기준점들을 측정할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 수직 배열된 복수의 시뮬레이트된 나무 가지 레벨들을 표시하는데 사용될 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 복수의 상이한 나무 유형들 가운데서 수관 식물점 그룹을 위한 나무 유형을 더 판별할 수 있으며, 상기 프로세서는 상기 나무 유형에 기반하여 적어도 시뮬레이트된 나무 가지들 중의 적어도 한 레벨을 표시할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 시뮬레이트된 나무 가지 종점에서의 식물 구성(vegetation texture)도 표시할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 수관 식물점 그룹의 높이에 기반하여 나무 줄기 높이를 가지도록 상기 시뮬레이트된 나무 줄기를 표시할 수 있다. 실시예로서, 상기 프로세서는 지면과 수관 식물점 그룹 사이의 중간점을 산출함에 의해 상기 나무 줄기 높이를 측정할 수 있다. 상기 지리공간 모델 데이터는 예를 들어, 3차원(3D) 수치 고도 모델(DEM) 데이터를 포함할 수 있다.

관련한 컴퓨터 판독가능한 매체 및 지리공간 모델링 방법이 또한 제공된다. 상기 방법은 복수의 수관 식물점 그룹들을 포함한 지리공간 모델 데이터를 제공하는 단계와, 표시부 상에 수관 식물점 그룹 아래의 시뮬레이트된 나무 줄기를 표시하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 시뮬레이트된 나무 줄기에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들 중의 적어도 한 레벨을 상기 표시부 상에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 각각의 나무 가지는 상기 수관 식물점 그룹 가운데서 수관 식물점 클러스터 아래의 가지 말단 기준점을 측정함에 기반하여 배치될 수 있다.

따라서, 상술한 시스템(20') 및 방법들은 유익하게도, 각기 개별적인 수관 식물점 그룹에 대해 고유한 식물 구조를 측정하는 나무 줄기 및 나무 가지 시뮬레이션 접근법을 제공한다. 본 접근법의 또 다른 특히 이로운 이점은 상기 줄기 및 가지들의 종점들을 측정함으로써, 이들 종점들은 단지 지리공간 모델을 재생성하기 위해 저장될 필요가 있다는 것이다. 즉, 유익하게도, 줄기 및 가지 구조들은 단지 저장된 종점들 세트로부터 생성될 수 있으며, 이는 소정의 지리공간 모델에 저장되는데 필요한 데이터의 양을 현저하게 줄일 수 있다. 상술한 기술들은 상기 언급한 단계들을 수행하기 위한 컴퓨터-실행가능한 명령어를 가지는 컴퓨터-판독가능한 매체에서 구현될 수도 있다.

도 1은 본 발명에 따른 지리공간 모델링 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2 및 도 3은, 각각, 본 발명에 따른 나무 줄기 위치들의 측정을 위해 윈도윙 동작을 실행하기 전후의 지리공간 이미지 데이터의 스크린 프린트이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명에 따른 시뮬레이트된 나무 줄기체들의 생성을 도시하는 개략도이다.
도 8 내지 도 9는 각각, 본 발명에 따른 시뮬레이트된 나무 줄기들을 생성 및 표시하기 전후의 수치 고도 모델 도이다.
도 10은 본 발명에 따른 지리공간 모델링 방법의 흐름도이다.
도 11은 나무 및 가지 시뮬레이션을 제공하는 본 발명에 따른 대안적인 지리공간 모델링 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 12A 내지 도 12D는 도 11의 시스템에 의해 상이한 레벨의 줄기 및 가지 시뮬레이션을 도시하는 나무에 대한 일련의 3D 렌더링이다.
도 13 및 도 14는 본 발명에 따라 시뮬레이트된 줄기와 가지를 가지는 나무를 포함한 지리공간 장면의 수치 고도 모델 도이다.
도 15 및 도 16은 본 발명에 따른 나무 줄기 및 가지의 시뮬레이션 방법 측면을 도시하는 흐름도이다.

본 발명은, 본 발명의 바람직한 실시형태들이 도시된 첨부 도면과 관련하여 여기 이후에 좀 더 충분히 기재될 것이다. 그러나, 본 발명은 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있으며, 여기 설명한 실시형태들에 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 그보다는 이들 실시형태들은 이러한 기재가 철저하고 완전하며, 본 기술분야의 당업자에 본 발명의 범위를 완전히 전달하게 제공되는 것이다. 동일한 참조번호가 전체에 걸쳐 통일한 부분을 나타내며, 프라임 및 다중 프라임 표기는 대안 실시형태들에서 유사한 부품을 표시하는데 사용된다.

도 1을 처음으로 언급하면, 지리공간 모델링 시스템(20)은 예시적으로 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21)와, 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치에 포함된 지리공간 모델 데이터로부터 수관 식물점 그룹들에 대해 시뮬레이트된 나무 줄기들을 생성 및 표시하는데 유익하게 사용될 수 있는 프로세서(22)를 포함한다. 실시예로서, 상기 프로세서(22)는 예를 들어, PC, 맥(Mac), 또는 다른 컴퓨팅 워크스테이션의 중앙 처리부(CPU)일 수 있다. 표시부(23)는 하기 더 거론되는 바와 같이, 지리공간 모델링 데이터를 표시하기 위해 상기 프로세서(22)에 결합할 수도 있다. 상기 프로세서(22)는 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 하기 더 거론되는 다양한 동작들을 수행하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소들/모듈들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다.

실시예로서, 지리공간 데이터는 스테레오 광학 이미지, 광검출 측정기(LIDAR), 간섭계 합성개구 레이더(IFSAR) 등과 같은 다양한 기술들을 사용하여 획득될 수 있다. 일반적으로 말하자면, 상기 데이터는 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 항공기, 인공위성 등에 의해 관심의 지리학적 영역에 대한 오버헤드(예, 천저) 측면으로부터 획득될 것이다. 그러나, 관심의 지리학적 영역의 경사(oblique) 이미지들은 일부 실시형태들에서 천저 이미지들 외에도(또는 대신에) 지리공간 모델에 추가적인 3D 세부사항을 추가하기 위해 사용될 수도 있다. LIDAR 등을 사용하여 획득된 원 이미지 데이터가 수치 고도 모델(DEM)과 같은, 소망 형태로, 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21)로부터 상류(upstream)로 처리될 수 있거나, 또는 이는 프로세서(22)에 의해 실행될 수 있다.

도 2 내지 도 10으로 넘어가면, 예를 들어, 시스템(20)을 사용하여, 유익하게는 시뮬레이트된 나무 줄기를 생성 및 표시하는데 사용될 수 있는, 지리공간 모델링 접근법이 지금 기술된다. 블록(100)에서 시작하여, 예를 들어 3D DEM 데이터와 같은 지리공간 모델 데이터가 블록(102)에서 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21)에 저장된다. 일반적으로 말하자면, 상기 지리공간 모델 데이터는 DEM을 제공하기 위해 대응하는 지리공간 위치 격자에 공간 참조(geo-referenced) 되는, 그와 관련한 위치 및 고도 정보를 가지는, LIDAR 등에 의해 수집된 "원" 데이터 점들을 포함할 것이다. 일부 실시형태들에서, 상기 추가 거론한 바와 같이, 미국특허 제6,654,690호에 전술된 시스템과 RealSite®와 같은 도구들을 사용하여, 빌딩 경계들을 선명하게 하는 에지 검출(edge detection), 텍스쳐링(texturing) 등과 같은, 상기 DEM 데이터에 대한 추가 개선들이 실행될 수 있으며, 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있다.

상기 프로세서(22)는 블록(102)에서, 예를 들어 피크-파인딩 윈도우(peak-finding window)의 적용에 기반하여 지리공간 모델 데이터(30) 내의 나무들의 각기 수관 식물점(35) 그룹들을 판별할 수 있다. 더 상세하게는, 각각의 데이터 포인트 또는 데이터 포스트(post)에 대하여, 상기 프로세서(22)는 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 어느 식물(즉, 잎사귀/침엽들) 점들이 동일한 그룹에 속하며, 각각의 그룹 내의 어느 지점(들)이 최고 고도를 가지는지를 확인하기 위해 소정의 윈도우 내에서 인접 포스트들의 높이를 비교한다. 최고점은 수관 식물점들(35)에 의해 나타내어지는 나무의 줄기(36) 위치에 대응할 것이다(도 7). 이로써 식물 데이터(31)는 연속적인 블록으로 분리되며, 도 3에 도시된 바와 같은, 줄기점들과 일치한다.

상기 식물 데이터는 색체 이미지 수집기가 사용되는, 수집 데이터의 색체에 기반하여, 또는 본 기술분야의 당업자에게 공지된 다른 기술들을 사용함에 의해, 지면 또는 빌딩 데이터와 같은, 다른 데이터로부터 식별될 수 있다. 실시예로서, DEM에 있어서의 지면으로부터 식물 및 문화적(예, 빌딩) 특성들을 구별하는 하나의 특히 이로운 기술은, 본 양수인에게 양도되어 여기 그의 전체가 참조로 병합된 공동 계류중인 미국특허출원 제11/463,353호에 전술된다.

그리고 나서 상기 프로세서(22)는 볼록(103)에서, 각각의 수관 식물점 그룹(35)을 위한 각 나무 줄기의 높이(h)를 측정하거나 설정한다. 더 상세하게는, 상기 프로세서(22)는 각각의 수관 식물점 그룹의 높이들에 기반하여 나무 줄기 높이(h)를 가지도록 각기 시뮬레이트된 나무 줄기(36)를 생성한다. 예를 들어, 상기 프로세서(22)는 지면 상의 각각의 수관 식물점(35) 그룹의 평균 높이로 상기 지면(37) 상의 나무 줄기(36) 높이(h)를 설정할 수 있다.

상기 평균 높이(h)를 판별하기 위해, 상기 프로세서(22)는 먼저, 상기 지면(37)에 관련하여 수관 식물점 그룹(25)의 기저 또는 바닥에 대응하는, 기저 높이(b)를 먼저 측정한다. 그때, 상기 평균 높이는 상기 수관 식물점 그룹의 최고 높이와 기저 높이(b) 사이의 절반이다. 상기 기저 높이(b)는 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 원 이미지 데이터를 획득하는 이미지 수집기가 나무 중간 바닥 상의 식물점들에 대한 시선(line of sight)을 가질 수 없음에 따라, 수관 식물점 그룹(25)의 에지 상의 하나 이상의 외곽점들에 기반하여 측정될 수 있다. 줄기(36)의 높이(h)를 수관 식물점 그룹(25)의 평균 높이가 되게 함으로써, 유익하게도 상기 줄기가 나무의 증식으로 확장되지만, 실제 나무 줄기가 나타날 것이므로 상기 수관의 상부 아래로 유지된다. 이것은 상기 시뮬레이트된 나무 줄기(36)의 현실적 특성에 부가된다.

상기 프로세서(22)는 또한, 볼록(104)에서, 각각의 수관 식물점들 그룹(35)의 폭에 기반하여 나무 줄기(36)의 폭을 더 설정한다. 실시예로서, 이는 소정 비율의 수관 폭으로서 실행될 수 있다. 즉, 상기 프로세서는 각각의 수관 식물점 그룹(25)의 폭을 측정하며, 상기 수관 폭의 백분율에 비례하여 줄기 폭을 설정한다. 다른 방법으로, 상기 나무 줄기의 폭은 간단하게 고정 값으로 설정될 수 있다. 다른 적절한 접근법들이 나무 줄기(36)의 폭을 설정하는데 사용될 수도 있다.

나무 줄기(36)의 위치, 높이, 및 폭이 일단 측정되면, 상기 프로세서(22)는 각각의 수관 식물점 그룹을 가지고 시뮬레이트된 나무 줄기를 생성 및 표시할 수 있다. 특히, 각각의 수관 식물점은 블록(105)에서, 그의 관련한 지리공간 위치에서 식물-착색체(vegetation-colored body)(38)로서 표시될 수 있다. 도시된 실시예에서, 상기 식물 착색체들(38)은 구형이며, 그들은 예를 들어, 녹색 음영으로 착색될 수 있다. 물론, 다른 식물체 형상 및 색체가 사용될 수 있다.

유사하게도, 상기 프로세서(22)는 블록(106)에서, 수직축(40)을 따라서 정렬된 적층의 줄기-착색체들(39)로서 시뮬레이트된 나무 줄기(36)를 표시할 수도 있으며, 따라서 도 10에 도시된 방법을 종료한다(블록(107)). 실시예로서, 다른 형상들/색상들이 사용될 수 있음에도, 상기 줄기 착색체들은 또한, 구형일 수 있으며, 그들은 예를 들어 갈색 음영으로 착색될 수 있다. 상기 시뮬레이트된 나무 줄기들(36)에 추가 현실적인 보기(view)를 제공하기 위해, 줄기-채색체들(39)의 인접층들은 서로 관련하여 회전될 수 있다. 이는 상기 시뮬레이트된 나무 줄기(36)에, 줄기 대신에, 예를 들어, 원통 또는 3D 직사각형과 같은, 3D 고체물질을 단지 삽입하는 것과는 대조적으로, 일부 3D 지리공간 모델들에 더욱 현실적으로 나타날 수 있는 나선형 또는 나사모양 형상을 제공한다. 물론, 일부 실시형태들에서, 고체물질, 라인(line) 등은 상기 시뮬레이트된 나무 줄기들(36)에 바람직할 수 있다.

시뮬레이트된 나무 줄기들(36)이 없는 수관 식물점 그룹들을 포함한 DEM(80a)의 예시적인 표시 도면이 도 8에 도시되는 한편, 상기 수관 식물점 그룹들에 대해 각기 시뮬레이트된 나무 줄기들을 포함하는 동일한 DEM(80b)이 도 9에 도시된다. 볼 수 있는 바와 같이, 상기 시뮬레이트된 줄기들은 관찰자가 관목 등과 대조적인, 나무 식물로서 상기 식물점들(35)을 더욱 용이하게 식별하게끔 조력한다. 또한, 상기 시뮬레이트된 나무 줄기들(36)의 나선형 또는 "나사모양(corkscrew)" 형상은 나무들의 자연적이지 않은 "과장된" 모습을 방지한다.

도 11 내지 도 16을 넘어가면, 유익하게도 시뮬레이트된 나무 줄기들 및 가지들을 제공하는 시스템(30')의 대안적인 실시형태가 지금 기술된다. 즉, 상기 시스템(30')은 나무의 내부 가지 구조를 마찬가지로 시뮬레이트하기 위해 상술한 나무 줄기 시뮬레이션 접근법 측면들을 확장할 수 있다. 일반적으로 말하자면, 블록(150)에서 시작하여, 상기 프로세서(22')는 블록(151)에서 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21')와, 수관 식물점 그룹(35') 아래의 시뮬레이트된 나무 줄기(36')를 표시하기 위한 표시부(23')와 협력한다. 또한, 상기 프로세서(22')는 블록들(152-153)에서, 하기 더 거론되는 바와 같이, 각각의 나무 가지가 수관 식물점(35') 그룹 가운데서 수관 식물점 클러스터 아래의 가지 말단 기준점(123) 측정에 기반하여 배치되는, 시뮬레이트된 나무 줄기(36')에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들(122') 중의 하나 이상의 레벨을 더 표시하며, 따라서 도 15에 도시된 상기 방법을 종료한다.

도 16을 지금 더 구체적으로 넘어가면, 하나 이상의 나무들에 대응하는 식물점 클라우드(cloud)에 대하여, 상기 프로세서(22')는 상술한 것과 같은 수관 검출 접근법을 사용하여, 수관을 판별하며, 따라서 개별 나무들의 줄기 위치들을 측정한다. 각각의 줄기(36')는 각각의 수관 식물점 그룹(35')과 관련한다. 삼림 또는 입목의 다수의 나무들에서, 수관 식물점 그룹(35')은 전체 식물점 클라우드의 부분 집합(subset)으로서 간주 된다.

블록(160)에서 시작하여, 상기 프로세서(22')는 지면(37')과 수관 식물점 그룹 사이의 중간점을 산출함에 의해, 예를 들어 나무의 수관 식물점(35') 높이에 기반하여 소정 나무의 줄기(36') 높이를 측정한다. 블록(161)에서, 상기 줄기(36')가 지면(37')을 교차하는 지점(120')은 상기 줄기의 하부 종점이 되고, 지면과 수관 식물점 그룹(35') 사이의 중간점(121')은 줄기의 상부 종점이 된다. 상부 종점은 일부 실시형태들에서 절반의 지점일 수 있거나 또는, 다른 실시형태에서 이는 수관의 상부에 근접하거나 그로부터 멀 수 있다. 본 실시형태에서, 상술한 나선/나선모양 형상(또는 다른 형상들)이 사용될 수 있음에도, 상기 줄기(36')는 상기 하부 종점(120')과 상기 상부 종점(121') 사이의 직선 그림으로 시뮬레이트 된다.

블록(162)에서, 상기 프로세서(22')는 수관 식물점 그룹(35')을 복수의 인접하는 수관 식물점 클러스터들로 분할함에 의해 가지 말단 기준점들을 측정한다. 일반적으로 말하자면, 상기 가지의 시뮬레이션은 수직 레벨의 각각의 가지가 각기 하나의 식물점 클러스터들로 연장함에 따라, 하나 이상의 수직 레벨의 가지들(122')을 생성하는데 사용될 수 있는 반복적인(recursive or iterative) 접근법이다. 수관 식물점 그룹(35')이 분할되는 클러스터들의 수는 주어진 실행법에 기반하여 조정가능하다.

일 실시형태에서, 수관 식물점 그룹(35')은 소정 수의 클러스터들로 분할될 수 있다. 도 12A-12D에 도시된 실시예에서, 4분면 클러스터링(four-quadrant clustering) 접근법이 사용되며, 이는 각기 사분면(quadrant)의 점들이 점들의 클러스터로 간주되고, 시뮬레이트되는 각기 새로운 레벨의 가지들(122)에 대하여 360°식물점 영역이 4개의 90°4분면으로 분할되는 것을 의도로 한다. 따라서, 각 레벨의 가지들(122')에 대하여 생성된 4개의 새로운 가지들이 있을 것이다. 그러나, 상이한 실시형태들에서 다른 수의 4분면들이 사용될 수 있다는 것을 알아야만 한다. 또한, 4분면-기반의 클러스터링 방식은 모든 실시형태들에서 사용되는 것을 필요로 하지 않으며, 본 기술 분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는, 예를 들어 식물점 밀도에 기반한 클러스터링과 같은, 식물점들을 클러스터링하기 위한 다른 적절한 접근법들도 사용될 수 있다.

초기 레벨의 가지들(122a')에 대하여, 상기 프로세서(22')는 줄기(36')의 상부 종점으로서 각각의 상기 가지들을 위한 근위 기준점을 설정한다. 그때 상기 프로세서(22')는 상기 레벨의 각기 가지(122a')에 대한 말단 또는 상부 종점을 측정한다. 일 실시형태에서, 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 이는 블록(163)에서, 각각의 수관 식물점 클러스터에 대한 중심점을 산출함에 의해 실행될 수 있다. 상기 하부 종점에 근접한 또는 그로부터 먼 지점들이 사용될 수 있음에도, 상기 중심점을 교차하는 상기 하부 종점(제1 레벨의 가지들(122a')을 위한 지점(121'))으로부터 연장한 선을 따르는 중간점 절반으로서 상기 하부 종점은 설정될 수 있다.

블록(165)에서, 각각의 클러스터에 대한 하부 및 상부 종점들이 일단 측정되면, 상기 프로세서(22')는 또 다른 레벨(122')의 가지들이 시뮬레이트 되는지 여부, 즉 역치값(threshold number)의 가지 레벨들이 도달했는지 여부를 판별할 수 있다. 즉, 상술한 가지 레벨의 시뮬레이션 단계들은 추가 레벨의 가지들(122b',122c') 등을 시뮬레이트 하기 위해 반복적으로(recursively or iteratively) 적용될 수 있다. 도시된 실시형태에서, 더 많거나 더 적은 수의 가지 레벨들이 사용될 수 있음에도, 소정의 역치값을 가지는 수직 레벨의 가지들은 3개로 설정된다. 또한, 가지 레벨의 수는 모든 실시형태들에서 사전 결정될 필요가 없다. 즉, 상기 프로세서(22')는 후속 집적점들의 밀도가 상대적으로 작게 될 때까지(즉, 식물점 밀도의 임계값 이하로 떨어지는) 추가 레벨의 가지들(122')을 생성하는 것을 지속할 수 있다. 환언하자면, 상기 반복은 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 클러스터에서의 점의 수가 너무 작아 가지를 포함할 수 없을 때까지 계속될 수 있다.

제2 및 제3 레벨의 가지들(122b',122c')에 대하여, 근위 또는 하부 종점은 선행한 가지 레벨의 상부 종점으로 설정된다는 것을 알아야 한다. 즉, 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 상기 레벨들의 가지들(122b')에 대한 하부 종점들은 상기 레벨(122a')의 가지들에 대한 상부 종점들이며, 상기 레벨(122c')의 가지들에 대한 하부 종점들은 상기 레벨의 가지들(122b')에 대한 상부 종점들이다. 그러나 이는 모든 실시형태들에 필요한 것은 아니다. 즉, 소정 레벨의 가지들(122')에 대한 하부 종점은, 예를 들어 줄기(36') 또는 선행 레벨의 가지들의 상부 종점 아래(또는 위)에서 시작할 수 있다.

상기 프로세서(22')가 상기 줄기(36')의 상부 및 하부 종점들 및 나무 가지들의 레벨들(122') 모두를 판별하였다면, 상기 프로세스는 그때, 도 12D에 도시된 바와 같이, 블록들(166-167)에서, 상기 상부 및 하부 종점들 간에 연장하는, 라인(line)으로서 상기 줄기 및 가지들을 시뮬레이트 하고 표시할 것이다. 뒤따른 반복을 통해 상기 줄기 및 가지들의 폭들을 변경하여, 도 12A-12D에서 기술자의 표시로 도시되는 더욱 자연적인 보기를 제공하는 것이 바람직하다. 즉, 상기 줄기(35')는 상기 제1 레벨의 가지들(122a')보다 두꺼우며, 상기 제1 레벨의 가지들은 제2 레벨의 가지들(122b')보다 두껍다.

이들 도면에 도시된 실시형태는 도시의 목적으로 제공된 기술자의 렌더링(rendering)이며, 이들 도면은 지리공간 모델 데이터로부터 실제 시뮬레이트된 모델들이 아니다. 상술한 접근법을 사용하여 생성된 실제 DEM 도는 도 13(지면 레벨로부터 관찰된) 및 도 14(위로부터 관찰된)에 도시된다. 이들 도면에서, 모든 줄기 및 가지 폭들은 동일하며, 잎이 상부 가지의 단부에 대한 식물점으로서 표시된다. 이들 DEM 도면은 다른 적절한 시스템들이 상기 전술한 기능들을 실행하기 위해 사용될 수 있음에도, 양수인 해리스 코포레이션으로부터 InReality® 및 LiteSite® 지리공간 모델링 시스템을 사용하여 생성된 스크린 촬영이다.

일부 실시형태들에서, 상기 프로세서(22')는 시뮬레이트된 가지들의 종점들에서의 식물 구성(즉, 잎, 침엽 등의 광학 이미지들 또는 수동식 렌더링)을 표시하여, 한층 더욱 현실적인 외형을 제공할 수 있다. 또한, 일부 실시형태들에서, 상기 프로세서(22')는 블록(169)에서, 임의선택적으로 복수의 상이한 나무 유형들 가운데서 수관 식물점 그룹의 나무 유형을 판별할 수 있으며, 이러한 정보는 식물 구성과 마찬가지로, 추가의 현실적으로 보이는 나무 줄기/가지 구조들을 제공하기 위해 사용될 수 있다.

실시예로서, 일부 실시형태들에서, 더욱 구체적 형태의 나무들(예, 소나무, 전나무, 떡갈 나무 등)이 측정될 수 있음에도, 상기 프로세서(22')는 침엽수, 낙엽수, 상록수 등과 같은 복수의 일반 유형의 나무들 가운데서 하나의 나무 유형을 측정할 수 있다. 이러한 분류는 다중 스펙트럼 이미지 및/또는 LIDAR/DEM 텍스쳐의 사용을 통해 실행될 수 있다. 즉, 상기 측정은 수관 식물점 그룹(35')의 캐노피 점 분배(canopy point distribution)에 기반하여 자동화 방식으로 이루어질 수 있다(예를 들어, 뒤집힌 원뿔 형상은 상록수이며, 우산 형상은 낙엽수 등이다). 상기 나무 유형은 개별적인 레벨에 따라, 또는 특정한 지리학적 영역 내의 나무 유형들을 지정함에 의해, 조작자에 의해 입력될 수 있으며, 상기 프로세서(22')는 자동으로 나무들이 상기 영역 내에 놓이는 소정의 유형이 되도록 지정할 것이다.

소정의 나무 유형에 대하여, 소정의 나무의 외관을 더욱 정확하게 반영하기 위해 상이한 수의 가지 레벨들, 클러스터들, 상부 종점의 높이 등이 사용될 수 있다. 예를 들어, 상록수는 그 위에 겹쳐진 솔잎 식물 구성을 가질 수 있는 반면, 낙엽수는 그 위에 겹쳐진 나뭇잎 식물 구성을 가질 수 있다. 또한, 상기 식물 구성은 변화되어(또는 생략되어) 한 해의 상이한 시기들(예, 봄, 여름, 가을 또는 겨울)에서의 나무를 반영할 수 있다. 또한, 예를 들어, 나무 껍질에 유사한 것과 같은, 나무의 줄기 및/또는 가지들에 적용될 수도 있다. 또한, 이러한 구성은 소망하는 경우, 상이한 나무 유형들에 "맞춤형"될 수도 있다. 환언하자면, 상술한 접근법은 추가적인 파라미터화 변수들(parameterization variables)이 소정의 지리공간 장면에 존재하는 실제 나무들을, 그의 크기/공간 관계에 더하여, 더욱 정확하게 시뮬레이트할 수 있게 확장할 수 있다.

하나의 가지 레벨에 대한 상부 종점들이 항상 다음 레벨의 하부 종점들일 필요는 없다는 것을 알아야 한다. 예를 들어, 상록수에 대하여, 각기 새로운 수직 레벨의 가지들(122')은 이전 레벨 위의 지점에서의 줄기(36')로부터 외부로 확장하는 것이 바람직할 수 있다. 도 16에 도시된 방법은 블록(168)에서 완료된다.

20: 지리공간 모델링 시스템
21: 데이터 저장장치
22: 프로세서
23: 표시부
30: 모델 데이터
36: 트리 트렁크

Claims

지리공간 모델링 시스템(20)으로서,
수관 식생점들을 구비하는 지리공간 모델 데이터를 가지는 지리공간 모델 데이터 저장 장치(21)와,
표시부(23)와,
피크-파인딩 윈도우(peak finding window)에 기반하여 수관 식물점 그룹들을 측정(102)하고, 각각의 수관 식물점 그룹 아래에 각기 시뮬레이트된 나무 줄기를 표시(105,151)하고, 가지 말단 기준점의 측정에 기반하여 각각 배치되는, 각기 시뮬레이트된 나무 줄기에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들 중의 적어도 한 레벨을 표시(153)하기 위해, 상기 지리공간 모델 데이터 저장 장치 및 상기 표시부와 협력하는 프로세서를 포함하며,
상기 가지 말단 기준점들은 상기 각각의 수관 식물점 그룹을 복수의 인접한 수관 식물점 클러스터들로 분할함에 의해 측정되는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 프로세서는 각각의 수관 식물점 클러스터에 대한 중심점을 산출함에 기반하여 상기 가지 말단 기준점들을 측정하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 프로세서는 상부 가지 종점들로서 상기 가지 말단 기준점들을 측정하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.
지리공간 모델링 방법으로서,
복수의 수관 식물점 그룹들을 포함하는 지리공간 모델 데이터를 제공하는 단계와,
식물 수관점들의 검출에 기반하여 수관 식물점 그룹을 측정하는 단계(102)와,
표시부 상에 각각의 수관 식물점 그룹 아래의 각기 시뮬레이트된 나무 줄기를 표시하는 단계(105,151)와,
가지 말단 기준점의 측정에 기반하여 각각 배치되는, 각기 시뮬레이트된 나무 줄기에 대해 시뮬레이트된 나무 가지들 중의 적어도 한 레벨을 표시부에 표시하는 단계(153)를 포함하며,
상기 가지 말단 기준점들은 상기 각각의 수관 식물점 그룹을 복수의 인접한 수관 식물점 클러스터들로 분할함에 의해 측정되는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.
제 4항에 있어서,
상기 가지 말단 기준점들의 측정은 각각의 수관 식물점 클러스터에 대한 중심점을 산출함에 기반하여 상기 가지 말단 기준점들의 측정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.
제 4항에 있어서,
상기 가지 말단 기준점들의 측정은 상부 가지 종점들로서 상기 가지 말단 기준점들의 측정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.
제 4항에 있어서,
상기 시뮬레이트된 나무 가지들 중의 적어도 한 레벨을 표시하는 것은 수직 배열된 복수의 시뮬레이트된 나무 가지 레벨들의 표시를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.
삭제
삭제
삭제