KR101355990B1 - Edge based method for levee mapping using lidar data and orthophotograph - Google Patents

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KR101355990B1 KR1020130098079A KR20130098079A KR101355990B1 KR 101355990 B1 KR101355990 B1 KR 101355990B1 KR 1020130098079 A KR1020130098079 A KR 1020130098079A KR 20130098079 A KR20130098079 A KR 20130098079A KR 101355990 B1 KR101355990 B1 KR 101355990B1
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Abstract

The present invention relates to a method for mapping edge-based levee lines using light detection and ranging (LiDAR) data and orthophotograph and, more specifically, to a method for mapping edge-based levee lines using LiDAR data and orthophotograph wherein the edge-based levee lines are extracted using the orthophotograph, and in an area where edge-based levee lines are not extracted, LiDAR-based levee lines extracted using the LiDAR data are connected to complete the levee lines. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S10) Generate LiDAR-based levee lines; (S20) Emphasize images; (S30) Extract edges; (S40) Generate edge-based levee lines; (S50) Connect levee lines

Description

라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법{EDGE BASED METHOD FOR LEVEE MAPPING USING LIDAR DATA AND ORTHOPHOTOGRAPH}EDGE BASED METHOD FOR LEVEE MAPPING USING LIDAR DATA AND ORTHOPHOTOGRAPH}

본 발명은 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게 정사영상을 이용하여 에지 기반의 제방법선 (Edge-based levee lines)이 추출되고, 에지 형태의 제방법선이 추출되지 않는 지역에서는 라이다(LiDAR: light detection and ranging) 자료를 이용하여 추출된 라이다 기반의 제방법선 (LiDAR-based levee lines)을 연결하여 제방법선을 완성하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for mapping edge-based method lines using LiDAR data and ortho images, and more specifically, edge-based levee lines are extracted using ortho images, LiDAR-based levee lines (LiDAR-based levee lines) extracted using LiDAR (Lilight Detection and Range) data are used to complete the manufacturing line. Edge-based method line mapping method using data and orthoimage.

물은 인류를 비롯한 모든 생명체의 탄생,성장,번식,소멸의 전 과정에 걸쳐 결코 없어서는 안 되는 필수불가결의 자원이다. 향후 세계의 많은 나라들이 물 부족 국가가 될 것으로 예상 되는 가운데 현재 세계 각국은 수자원관리 정책의 실패로 세계인구의 20%(약11억명)가 깨끗한 물을 마시지 못하고 있다.Water is an indispensable and indispensable resource throughout the entire process of birth, growth, reproduction, and extinction. As many countries in the world are expected to become water-scarce countries in the future, 20% of the world's population (about 1.1 billion people) can not drink clean water due to the failure of water management policies.

특히 강우가 경년별, 계절별, 지역적으로 편중되며, 경사가 급한 산악지형의 특성으로 계절적 하천 유량 변동이 매우 커 수자원관리에 매우 불리한 자연적 조건을 가지고 있다. 평시에는 하천수량 부족으로 물공급에 문제점을 내포하고 있으며, 연중 고른 강수량을 갖는 외국과는 다르게 홍수와 가뭄이 빈발하여 하천관리의 필요성은 지속적으로 증가할 것이다.Especially, rainfall is biased year by year, seasonally and regionally, and seasonal river flow fluctuation is very characteristic due to the characteristics of mountainous terrain where slopes are urgent, and natural conditions are very unfavorable to water resource management. In the middle of the year, there is a problem of water supply due to shortage of river water. Unlike foreign countries, which have steady rainfall during the year, floods and droughts are frequent, and the necessity of river management will increase continuously.

따라서 이러한 하천의 역할을 제대로 수행하기 위하여 하천의 정확한 현황 파악 및 관리 기술의 중요성은 증대되고 있으며 하천현황의 기본 자료를 제공할 정밀 하천측량기술은 중요한 사항으로 대두 되고 있다. 향후 하천 측량의 기술은 정확성과 신속성 그리고 데이터베이스화를 더욱 요구받게 될 것이며 그 기술은 진보해야 될 것으로 예상된다.Therefore, in order to properly perform the role of the river, the accurate status of the river and the management technology are increasing in importance, and the precise river surveying technology that provides the basic data of the river status is becoming important. Future river surveillance techniques will be more demanding for accuracy, speed and database, and the technology is expected to progress.

제방은 하천유역에 설치되는 대표적인 하천시설로서, 유수의 원활한 소통을 유지시키고 제내지를 보호하기 위하여 하천을 따라 설치된 공작물이다. 제방의 구조는 크게 제외지와 앞비탈, 뒷비탈, 둑마루 등을 포함하는 제방부지 및 제내지로 구성되고, 필요에 따라 형태를 조정해 사용할 수 있으며, 제방법선은 제방의 앞비탈 머리를 가로방향으로 연결한 선을 의미한다. 이렇듯, 제방의 구조는 여러 가지로 구분 되며, 제방의 구조를 정확하게 파악하여야 홍수 등의 재해에 대하여 사전에 대비할 수 있다. 그러나, 제방의 구조를 정확하게 측정하여 표현하기 위해서는 많은 인력과 시간 및 경비를 소요하게 되는 문제점이 있으며, 이로 인해, 실시간으로 제방의 구조에 관련된 정보를 획득하기 어려운 문제점이 있다.
The embankment is a representative river system installed in the river basin, and is a workpiece installed along the river to maintain smooth communication and protect the flowing water. The structure of the embankment consists largely of the embankment site including the excavation, the front slope, the back slope, the dike floor, etc., and it can be used to adjust the shape if necessary. Means a line connected in the horizontal direction. Thus, the structure of the embankment is divided into several types, and it is necessary to accurately grasp the structure of the embankment so that it can be prepared in advance for disasters such as flood. However, in order to accurately measure and express the structure of the bank, there is a problem that it requires a lot of manpower, time and expenses, and it is difficult to acquire information related to the structure of the bank in real time.

한국공개특허 [10-2001-0000443]에서는 항공측량 영상과 라이다 데이터 융합에 의한 건물추출 시스템과 방법 및 그 프로그램 소스를 저장한 기록매체가 개시되어 있다.
Korean Unexamined Patent Publication [10-2001-0000443] discloses a building extraction system and method by aerial surveying image and radar data fusion, and a recording medium storing the program source.

한국공개특허 [10-2001-0000443]Korean Published Patent [10-2001-0000443]

따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 라이다 영상 및 정사영상을 이용하여 에지 기반의 제방법선 (Edge-based levee lines)이 추출되고, 에지 형태의 제방법선이 추출되지 않는 지역에서는 라이다(LiDAR: light detection and ranging) 자료를 이용하여 추출된 라이다 기반의 제방법선 (LiDAR-based levee lines)을 연결하여 수평정확도가 높고 연결된 선으로 구성되는 제방법선을 매핑하기 위한 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법을 제공하는 것이다.
Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention is to extract the edge-based levee lines using a lidar image and an ortho image, the edge In areas where the shape of the method is not extracted, the horizontal accuracy is high and connected by connecting LiDAR-based levee lines extracted using LiDAR data. It is to provide an edge-based method line mapping method using lidar data and orthoimage to map the method line consisting of.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법은, 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 제방 매핑 프로그램에 의하여, 라이다(LiDAR: light detection and ranging) 점군 자료를 입력받아 라이다 기반 제방법선(LiDAR-based levee lines)을 생성하는 라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10); 상기 라이다 기반 제방법선을 근거로 하여, 다중분광 정사영상에 필터링 기법을 적용하여 상기 라이다 기반 제방법선과 멀어질수록 픽셀의 밝기를 어둡게 수정하는 영상 강조 단계(S20); 에지 검출 기법을 이용하여, 상기 영상 강조 단계(S20)에서 수정된 영상으로부터 에지를 검출하는 에지 검출 단계(S30); 상기 에지 검출 단계(S30)에서 검출된 에지들로부터 라이다 기반 제방법선까지의 거리와 상기 검출된 에지들의 길이를 바탕으로 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 생성하는 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40); 및 에지 기반 제방법선을 기준으로 에지 기반 제방법선이 생성되지 않는 지역을 라이다 기반 제방법선으로 연결하는 제방법선 연결 단계(S50);를 포함하는 것을 특징으로 한다.Edge-based method line mapping method using a lidar data and an orthogonal image according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is implemented in the form of a program executed by arithmetic processing means including a computer Generating a LiDAR-based levee lines by receiving light detection and ranging (LiDAR) point group data by a levee mapping program (S10); An image enhancement step (S20) of applying a filtering technique to the multispectral orthogonal image based on the lidar-based manufacturing method line to darken the brightness of the pixel as it moves away from the lidar-based manufacturing method line (S20); An edge detection step (S30) of detecting an edge from the image modified in the image emphasis step (S20) using an edge detection technique; Edge-based agent for generating edge-based levee lines based on the distance from the edges detected in the edge detection step (S30) to the lidar-based method line and the length of the detected edges Method line generation step (S40); And a method line connecting step (S50) of connecting the area where the edge-based method line is not generated based on the edge-based method line to the lidar-based method line.

또한, 라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10)는 벡터 기반 방법(Vector-based method)을 이용하여 앞비탈과 뒷비탈의 머리 및 바닥에 위치한 초기 제방법선을 추출하는 초기 제방법선 추출 단계(S11); 및 상기 초기 제방법선을 스무딩 시키는 스무딩 단계(S12);를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the lidar-based method line generation step (S10) is an initial method line extraction step for extracting the initial method line located on the head and the bottom of the front and rear slopes using a vector-based method (Vector-based method) (S11); And a smoothing step (S12) of smoothing the initial manufacturing method line.

또, 상기 스무딩 단계(S12)의 스무딩은 팔리노미얼(polynomial) 방정식 기법을 이용하는 것을 특징으로 한다.In addition, the smoothing of the smoothing step (S12) is characterized by using a polynomial equation technique.

또한, 상기 영상 강조 단계(S20)의 다중분광 정사영상은 래드 밴드(Red-band) 영상인 것을 특징으로 한다.In addition, the multispectral orthogonal image of the image emphasis step S20 may be a red-band image.

또, 상기 영상 강조 단계(S20)의 필터링 기법은 가우시안(Gaussian) 필터링인 것을 특징으로 한다.In addition, the filtering method of the image emphasis step S20 may be Gaussian filtering.

또한, 상기 가우시안 필터링은 다음식In addition, the Gaussian filtering is

Figure 112013075071086-pat00001
Figure 112013075071086-pat00001

(위 식에서, X는 해당 픽셀, D는 해당픽셀에서 라이다 기반 제방법선까지의 가장 가까운 거리, I(X)는 해당 픽셀의 원래의 밝기 값, 그리고, G(X)는 해당 픽셀의 변화된 밝기값, σ는 표준편차를 의미한다.)에 의하여 각 픽셀의 밝기 값을 수정하는 것을 특징으로 한다.Where X is the pixel, D is the nearest distance from the LiDAR-based method line, I (X) is the pixel's original brightness value, and G (X) is the Brightness value, sigma means standard deviation.), And the brightness value of each pixel is corrected.

또, 상기 에지 검출 단계(S30)의 에지 검출 기법은 캐니(Canny) 에지 검출 기법인 것을 특징으로 한다.In addition, the edge detection technique of the edge detection step (S30) is characterized in that the Canny (Canny) edge detection technique.

또한, 상기 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40)는 일정한 범위의 길이에 해당하는 에지들을 삭제하는 노이즈 삭제 단계(S41); 및 상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들 중, 에지들이 중복 되는 지역은, 상기 라이다 기반 제방법선과 가장 가까운 에지들을 남기고 모두 삭제하여 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 결정하는 에지기반 제방법선 결정 단계(S42);를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the edge-based method line generation step (S40) may include a noise deletion step (S41) of deleting edges corresponding to a predetermined range of lengths; And regions where the edges overlap among the edges remaining after the noise erasing step S41 are deleted, leaving edges closest to the lidar-based manufacturing method line to the edge-based levee lines. Edge-based method line determining step (S42) to determine the; characterized in that it comprises a.

또, 노이즈 삭제 단계(S41)의 일정한 범위는 0m 초과 3m 미만인 것을 특징으로 한다.In addition, the predetermined range of the noise canceling step (S41) is characterized in that more than 0m and less than 3m.

아울러, 에지 기반 제방법선 결정 단계(S42)는 상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들을 1m 간격으로 검사하여 라이다 기반 제방법선으로부터 평균 거리가 0m 초과 0.6m 이하, 그리고, 표준 편차가 0m 초과 0.3m 이하인 에지들을 선택하여 제방법선 에지들 남기고 모두 삭제하는 것을 특징으로 한다.
In addition, the edge-based method line determination step (S42) checks the edges remaining after the noise erasing step (S41) at intervals of 1m so that the average distance from the lidar-based method line is greater than 0m and less than 0.6m, and standard Selecting the edges with a deviation greater than 0m and less than 0.3m, and deletes all but the manufacturing method edges.

본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 의하면, 라이다 점군 자료를 이용한 라이다 기반 제방법선과 다중분광 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선을 이용하여 라이다 자료들 만을 이용하여 제방법선을 추출하는 방법들과 비교하여 수평정확도를 상대적으로 높이며, 연결된 선으로 제방법선을 매핑 할 수 있는 효과가 있다.According to the edge-based method line mapping method using LiDAR data and orthoimage according to an embodiment of the present invention, the edge-based method line using LiDAR point group data and the edge-based method line using multispectral orthoimage Compared with the methods of extracting the method lines using only LiDAR data, the horizontal accuracy is relatively increased, and the method lines can be mapped to the connected lines.

또한, 래드 밴드 영상을 기반으로 벡터 기반 방법, 팔리노미얼 방정식 기법, 가우시안 필터링 및 캐니 에지 검출 기법을 사용하여 보다 정확도가 높은 에지 기반 제방법선을 추출할 수 있는 효과가 있다.In addition, more accurate edge-based method lines can be extracted using a vector-based method, a parinomial equation method, Gaussian filtering, and Canny edge detection method based on the red band image.

또, 에지의 길이를 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 효과가 있다.In addition, it is possible to remove noise by using the length of the edge.

또한, 에지와 라이다 기반 제방법선과의 평균거리 및 표준편차를 이용하여 보다 정확도가 높은 에지 기반 제방법선을 추출할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that can extract a more accurate edge-based method line using the average distance and standard deviation between the edge and the lidar-based method line.

아울러, 수평정확도가 높고 연결된 선으로 구성되는 제방법선의 매핑이 가능함으로써, 제방의 안정성 평가 및 효율적인 관리를 할 수 있는 효과가 있다.
In addition, it is possible to map the method line consisting of a line with a high horizontal accuracy, it is possible to evaluate the stability and efficient management of the embankment.

도 1은 일반적으로 구분되는 하천의 지형도.
도 2는 캐니(Canny) 에지 검출 기법을 이용하여 고해상도 정사영상으로부터 제방 지역에서 추출한 선(에지)을 보여주는 도면.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 제방법선 매핑 방법을 나타낸 순서도.
도 6은 라이다 기반 제방법선을 보여주는 도면.
도 7은 다중분광 정사영상 중 래드 밴드 영상을 보여주는 도면.
도 8은 라이다 기반 제방법선을 근거로 하여 다중분광 정사영상에 가우시안 필터링 기법을 이용하여 각 픽셀의 밝기 값을 수정하여 생성된 영상을 보여주는 도면.
도 9는 도 8의 영상으로부터 캐니 에지 검출기법을 이용하여 추출된 에지들을 보여주는 도면.
도 10은 제방법선의 에지 후보들을 보여주는 도면.
도 11은 에지 기반 제방법선을 보여주는 도면.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 의해 최종적으로 구축된 제방법선을 보여주는 도면.
Figure 1 is a topographic view of a generally distinct stream.
FIG. 2 shows lines (edges) extracted from embankment area from high resolution orthoimages using Canny edge detection technique. FIG.
3 to 5 are flowcharts illustrating a method mapping method using LiDAR data and ortho images according to an embodiment of the present invention.
6 shows a lidar-based manufacturing method line.
7 is a view showing a rad band image of the multispectral orthoimage.
8 is a view showing an image generated by modifying the brightness value of each pixel using a Gaussian filtering technique on a multispectral orthoimage based on a lidar-based manufacturing method.
9 illustrates edges extracted using the Canny edge detector method from the image of FIG. 8. FIG.
10 shows edge candidates of a method line;
11 shows an edge based manufacturing method line.
FIG. 12 is a view illustrating a method line finally constructed by an edge-based method line mapping method using LiDAR data and ortho images according to an embodiment of the present invention. FIG.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings. The following drawings are provided by way of example so that those skilled in the art can fully understand the spirit of the present invention. Therefore, the present invention is not limited to the following drawings, but may be embodied in other forms. In addition, like reference numerals designate like elements throughout the specification. It is to be noted that the same elements among the drawings are denoted by the same reference numerals whenever possible. Further, it is to be understood that, unless otherwise defined, technical terms and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Descriptions of known functions and configurations that may be unnecessarily blurred are omitted.

도 1은 일반적으로 구분되는 하천의 지형도이고, 도 2는 캐니(Canny) 에지 검출 기법을 이용하여 고해상도 정사영상으로부터 제방 지역에서 추출한 선(에지)을 보여주는 도면이며, 도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 제방법선 매핑 방법을 나타낸 순서도이고, 도 6은 라이다 기반 제방법선을 보여주는 도면이며, 도 7은 다중분광 정사영상 중 래드 밴드 영상을 보여주는 도면이고, 도 8은 라이다 기반 제방법선을 근거로 하여 다중분광 정사영상에 가우시안 필터링 기법을 이용하여 각 픽셀의 밝기 값을 수정하여 생성된 영상을 보여주는 도면이며, 도 9는 도 8의 영상으로부터 캐니 에지 검출기법을 이용하여 추출된 에지들을 보여주는 도면이고, 도 10은 제방법선의 에지 후보들을 보여주는 도면이며, 도 11은 에지 기반 제방법선을 보여주는 도면이고, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 의해 최종적으로 구축된 제방법선을 보여주는 도면이다.
1 is a topographical map of a generally divided stream, FIG. 2 is a view showing lines (edges) extracted from a levee area from a high resolution orthogonal image using a Canny edge detection technique, and FIGS. 3 to 5 illustrate the present invention. FIG. 6 is a flowchart illustrating a method mapping method using LiDAR data and orthoimages according to an embodiment of the present disclosure. FIG. 6 is a view illustrating a method for mapping a LiDAR based method. FIG. 8 is a diagram illustrating an image generated by modifying a brightness value of each pixel by using a Gaussian filtering technique on a multispectral orthoimage based on a lidar-based method line, and FIG. 9 is a diagram of FIG. 8. Figure 10 shows the edges extracted using the Canny edge detector method from the image, Figure 10 shows the edge candidates of the method line, Figure 11 shows the edge A diagram showing how half the line, Figure 12 is a view showing the way the line finally built by the LIDAR data and the edge-based method using a line map orthoimage method according to one embodiment of the present invention.

제방은 하도의 홍수가 제내지로 범람하는 것을 방지하기 위하여 하천을 따라 설치되는 인공 구조물로서, 제방법선은 제방의 앞비탈 머리를 가로방향으로 연결한 선을 의미한다.The dike is an artificial structure that is installed along the stream to prevent flooding of the riverway into the mine. The dike means the line connecting the front slope head of the dike in the horizontal direction.

도 1에 도시된 바와 같이, 제방법선을 기준으로 제방의 경사도가 확연히 바뀌기 때문에, 역대 제방법선 연구는 불연속선 추출 기법 (Breakline detection method)을 이용하여 라이다 자료로부터 제방법선을 추출하였다(Brㆌgelmann, 2000; Briese, 2004; Brzank et al., 2008). 라이다 자료는 지형의 3차원 정보를 제공한다는 장점이 있지만, 수평 정확도가 영상 자료에 비해서 상대적으로 낮고, 점군 자료들로 구성되어 있다는 단점을 가지고 있다. 정사영상 자료는 라이다 자료에 비해서 수평 정확도가 높고, 끊기지 않고 연결되는 픽셀들로 구성되어 있어서, 정사영상 자료로부터 추출되는 에지(edge) 정보는 라이다 점들로 구성된 선들에 비해서 특정 지형을 정확하고 정밀하게 묘사할 수 있다는 장점이 있다.
As shown in FIG. 1, since the inclination of the embankment is significantly changed with respect to the manufacturing method line, the previous manufacturing method study extracted the manufacturing method line from the LiDAR data using a breakline detection method ( Brgelgelmann, 2000; Briese, 2004; Brzank et al., 2008). Lidar data has the advantage of providing three-dimensional information of the terrain, but the horizontal accuracy is relatively lower than the image data, and has the disadvantage that it consists of point group data. Ortho image data has higher horizontal accuracy than LiDAR data and is composed of pixels that are connected without interruption. Thus, edge information extracted from ortho image data is more accurate than a line composed of LiDAR points. It has the advantage of being able to describe precisely.

본 발명은, 라이다 자료와 고해상도 정사영상을 이용하여 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 생성하고, 에지 기반 제방법선이 추출되지 않는 지역에서는 라이다 기반 제방법선(LiDAR-based levee lines)으로 대체 연결하여 제방법선을 맵핑한다.The present invention generates edge-based levee lines using LiDAR data and high-resolution orthoimages, and LiDAR- in regions where edge-based levee lines are not extracted. based on the levee lines) to map the method lines.

제방법선은 제방의 앞비탈 머리, 뒷비탈의 머리, 앞비탈의 바닥 및 뒷비탈의 바닥을 가로방향으로 연결하는 선을 의미한다.
The manufacturing method means a line connecting the front slope head of the bank, the head of the rear slope, the bottom of the front slope and the bottom of the rear slope in the horizontal direction.

도 2에 도시된 바와 같이, 에지 검출 기법을 이용하여 고해상도 정사영상으로부터 제방법선을 추출하고자 할 경우, 아래와 같은 문제가 발생한다. As shown in FIG. 2, when a method line is extracted from a high resolution orthogonal image using an edge detection technique, the following problem occurs.

문제 1. 일반적으로 제방법선은 제방의 경사가 급격히 바뀌는 지점에서 형성된다. 그러나 도 2에 도시된 바와 같이, 영상만을 사용하여 제방법선을 추출하고자 할 경우, 어떤 에지가 제방의 경사가 급격히 바뀌는 지점에서 형성되는지 알 수 없다. Problem 1. In general, the process line is formed at the point where the slope of the dike changes rapidly. However, as shown in FIG. 2, when it is desired to extract the manufacturing method line using only the image, it may not be known which edge is formed at the point where the slope of the dike is sharply changed.

문제 2. 제방법선을 구성하는 픽셀이 밝기 값이 작을 경우, 해당 에지는 추출될 수 없다. Problem 2. If the pixels constituting the manufacturing method have a small brightness value, the corresponding edge cannot be extracted.

문제 3. 제방법선을 구성하는 에지의 픽셀이 잘못된 지점에 위치하고 있을 경우, 해당 에지는 에러를 포함할 수 있다.
Problem 3. If the pixels of the edge constituting the manufacturing method are located at the wrong points, the edge may contain an error.

본 발명은 이러한 문제들을 해결하기 위하여 라이다 자료와 고해상도 정사영상을 융합한 자료들로부터 제방법선을 추출하기 위한 에지 기반 제방법선 매핑 방법(Edge-based method)에 관한 것이다.
The present invention relates to an edge-based method mapping method (Edge-based method) for extracting the manufacturing method line from the fusion data of Lidar data and high-resolution orthoimage.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 제방 매핑 프로그램에 의하여, 라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10), 영상 강조 단계(S20), 에지 검출 단계(S30), 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40) 및 제방법선 연결 단계(S50)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
As shown in FIG. 3, the edge-based method line mapping method using lidar data and ortho images according to an embodiment of the present invention may include embankment mapping implemented in a program form executed by arithmetic processing means including a computer. By the program, the lidar-based method line generation step (S10), the image enhancement step (S20), the edge detection step (S30), the edge-based method line generation step (S40) and the method line connection step (S50) It is characterized by including.

라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10)는 라이다(LiDAR: light detection and ranging) 점군 자료를 입력받아 라이다 기반 제방법선(LiDAR-based levee lines)을 생성한다.In step S10 of generating a lidar-based method line, LiDAR-based levee lines are generated by receiving light detection and ranging (LiDAR) point group data.

도 4에 도시된 바와 같이, 라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10)는 초기 제방법선 추출 단계(S11) 및 스무딩 단계(S12)를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.As shown in FIG. 4, the lidar-based manufacturing method generating step S10 may include an initial manufacturing method extracting step S11 and a smoothing step S12.

초기 제방법선 추출 단계(S11)는 벡터 기반 방법(Vector-based method)을 이용하여 앞비탈과 뒷비탈의 머리 및 바닥에 위치한 초기 제방법선을 추출한다. 다시 말해, 벡터 기반 방법(Vector-based method)를 이용하여 앞비탈의 머리, 뒷비탈의 머리, 앞비탈의 바닥 및 뒷비탈의 바닥에 위치한 초기 제방법선들을 추출한다. 여기서, 벡터 기반 방법은 한국등록특허 [10-1078238] 등에서 확인할 수 있는바 자세한 설명은 생략하도록 한다.The initial manufacturing method extraction step (S11) extracts the initial manufacturing method lines located on the head and the bottom of the front and rear slopes using a vector-based method. In other words, the initial method lines are extracted at the head of the front and rear slopes, the bottom of the front slope and the bottom of the rear slope using a vector-based method. Here, the vector-based method can be found in the Republic of Korea Patent Registration [10-1078238] and the like will be omitted a detailed description.

스무딩 단계(S12)는 상기 초기 제방법선을 스무딩 시킨다. 이때, 스무딩 된 제방법선을 라이다 기반 제방법선이라 한다. The smoothing step S12 smoothes the initial manufacturing method line. At this time, the smoothed manufacturing method line is called a lidar-based manufacturing method line.

이때, 상기 스무딩 단계(S12)의 스무딩은 팔리노미얼(polynomial) 방정식 기법을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다. At this time, the smoothing of the smoothing step S12 may be characterized by using a polynomial equation technique.

다시 말해, 추출된 초기 제방법선들의 지그재그(zigzag) 패턴을 없애기 위해서 팔리노미얼 방정식 기법을 사용하여 초기 제방법선들을 스무딩 시킬 수 있다. 도 6은 ArcGIS 소프트웨어에 있는 PAEK 방법을 사용하여 스무딩 된 제방법선들을 보여준다.(ArcGIS, 2013)
In other words, in order to eliminate the zigzag pattern of the extracted initial method lines, the initial method lines may be smoothed by using the Palonic equation method. Figure 6 shows the method lines smoothed using the PAEK method in ArcGIS software (ArcGIS, 2013).

영상 강조 단계(S20)는 상기 라이다 기반 제방법선을 근거로 하여, 다중분광 정사영상에 필터링 기법을 적용하여 상기 라이다 기반 제방법선과 멀어질수록 픽셀의 밝기를 어둡게 수정한다. 다중분광 정사영상은 래드(Red), 그린(Green), 블루(Blue) 밴드 및 근적외선 밴드 (NIR (Near-InfraRed) 밴드) 로 구성될 수 있다. The image enhancement step S20 applies a filtering technique to the multispectral orthogonal image based on the LiDAR based method line, thereby darkening the brightness of the pixel as it is farther from the LiDAR based method line. Multispectral orthoimages may be composed of red, green, blue and near infrared bands (NIR (Near-InfraRed) bands).

이때, 상기 영상 강조 단계(S20)의 다중분광 정사영상은 래드 밴드(Red-band) 영상인 것을 특징으로 할 수 있다. In this case, the multispectral orthogonal image of the image emphasis step S20 may be a red-band image.

일반적으로 제방법선은 도로와 콘크리트 경사 블록의 경계(상단부 제방법선) 또는 콘크리트 경사 블록과 지면의 경계(하단부 제방법선)를 따라 형성되어 있다. 따라서, 다중 분광 영상의 여러 밴드들 중에서, 가시적인(visible) 밴드이며, 파장이 가장 긴 래드(Red) 밴드 영상(도 7 참조)이 제방법선을 추출하기에 가장 바람직하다. In general, the manufacturing method line is formed along the boundary between the road and the concrete inclined block (upper manufacturing method) or the boundary between the concrete inclined block and the ground (lower manufacturing method line). Therefore, among the various bands of the multispectral image, a red band image (see FIG. 7), which is a visible band and has the longest wavelength, is most preferable for extracting a method line.

또한, 상기 영상 강조 단계(S20)의 필터링 기법은 가우시안(Gaussian) 필터링인 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the filtering method of the image enhancement step S20 may be characterized by Gaussian filtering.

여기서, 상기 가우시안 필터링은 Here, the Gaussian filtering is

다음식Da food

Figure 112013075071086-pat00002
Figure 112013075071086-pat00002

(위 식에서, X는 해당 픽셀, D는 해당픽셀에서 라이다 기반 제방법선까지의 가장 가까운 거리, I(X)는 해당 픽셀의 원래의 밝기 값, 그리고, G(X)는 해당 픽셀의 변화된 밝기값, σ는 표준편차를 의미한다.)Where X is the pixel, D is the nearest distance from the LiDAR-based method line, I (X) is the pixel's original brightness value, and G (X) is the The brightness value, σ, is the standard deviation.)

에 의하여 각 픽셀의 밝기 값을 수정하는 것을 특징으로 할 수 있다.It may be characterized in that by modifying the brightness value of each pixel.

영상의 각 픽셀과 라이다 기반 제방법선들과의 가장 가까운 거리들을 각각 계산하여 이를 각 픽셀의 D라고 정의하고 다음과 같이 전제한다.The closest distances between each pixel of the image and the lidar-based manufacturing method lines are respectively calculated, and this is defined as D of each pixel, and it is assumed as follows.

1) 영상에서 추출되는 제방법선 에지들은 라이다 기반 제방법선 근처에 위치한다.  1) The method line edges extracted from the image are located near the lidar based method line.

2) 제방법선 근처에 위치한 픽셀들은 상대적으로 높은 밝기 값 (Intensity Values)을 가진다.   2) Pixels located near the manufacturing line have relatively high intensity values.

3) Canny 에지 검출기법을 이용하여 추출된 에지들 중에서 제방법선으로부터 멀리 떨어진 에지들은 제방법선을 구성하는 에지가 아닌 노이즈 에지일 가능성이 높다.
3) Among the edges extracted using the Canny edge detector method, the edges far from the method line are likely to be noise edges, not edges forming the method line.

본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법은 위 세가지 전제를 근거로 하여, 라이다 기반 제방법선 근처에 위치한 픽셀들은 가우시안 필터링 기법을 사용하여 해당 픽셀의 밝기 값을 증가시키고, 라이다 기반 제방법선으로부터 멀리 떨어진 픽셀들은 가우시안 필터링 기법을 사용하여 밝기 값을 감소시킬 수 있으며, 위 식을 이용하여 생성된 영상은 도 8에 도시된 바와 같다. The edge-based method line mapping method using the LiDAR data and the orthogonal image according to the embodiment of the present invention is based on the above three prerequisites. Increasing the brightness value of the pixel, pixels far away from the lidar-based method line can be reduced by using a Gaussian filtering technique, the image generated using the above equation is shown in FIG.

도 7과 도 8을 비교하였을 때, 라이다 기반 제방법선으로부터 가까운 픽셀들은 그 밝기 값이 보존 또는 더욱 증가하였다. 반면에, 라이다 기반 제방법선으로부터 멀리 떨어진 픽셀들은 그 밝기 값이 감소 또는 0으로 수렴하였다는 사실을 알 수 있다.
When comparing FIG. 7 and FIG. 8, pixels close to the lidar-based manufacturing method have preserved or further increased the brightness value. On the other hand, it can be seen that pixels far from the lidar based method line have their brightness values reduced or converged to zero.

에지 검출 단계(S30)는 에지 검출 기법을 이용하여, 상기 영상 강조 단계(S20)에서 수정된 영상으로부터 에지를 검출한다. The edge detection step S30 detects an edge from an image modified in the image enhancement step S20 by using an edge detection technique.

이때, 상기 에지 검출 단계(S30)의 에지 검출 기법은 캐니(Canny) 에지 검출 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.In this case, the edge detection technique of the edge detection step S30 may be a canny edge detection technique.

다시 말해, 가우시안 필터링을 이용하여 라이다 기반 제방법선들과의 거리를 근거로 하여 강조된 영상(도 8 참조)을 생성한 후, 캐니 에지 검출기법을 이용하여 강조된 영상(도 8 참조)으로부터 에지들을 추출(도 9에 참조)한다.
In other words, a Gaussian filtering is used to generate the highlighted image (see FIG. 8) based on the distance from the lidar-based method lines, and then edges from the highlighted image (see FIG. 8) using the Canny edge detector method. Extraction (see FIG. 9).

에지 기반 제방법선 생성 단계(S40)는 상기 에지 검출 단계(S30)에서 검출된 에지들로부터 라이다 기반 제방법선까지의 거리와 상기 검출된 에지들의 길이를 바탕으로 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 생성한다.An edge-based method line generation step S40 is based on the distance from the edges detected in the edge detection step S30 to a lidar-based method line and the length of the detected edges. -based levee lines)

추출된 에지(도 9 참조)들 중에서 추출된 에지들로부터 라이다 기반 제방법선까지의 거리와 추출된 에지들의 길이를 고려하여 제방법선으로 사용하기에 적절한 에지들을 선택해야 한다. From the extracted edges (see FIG. 9), the edges from the extracted edges to the lidar based method line and the length of the extracted edges should be selected to be suitable for use as the method line.

본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법은 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40)는 노이즈 삭제 단계(S41) 및 에지기반 제방법선 결정 단계(S42)를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.Edge-based method line mapping method using a Lidar data and an orthogonal image according to an embodiment of the present invention as shown in Figure 5, the step of generating the edge-based method line (S40) is the noise erasing step (S41) And it may be characterized in that it comprises an edge-based method line determination step (S42).

노이즈 삭제 단계(S41)는 일정한 범위의 길이에 해당하는 에지들을 삭제한다. 이때, 노이즈 삭제 단계(S41)의 일정한 범위는 0m 초과 3m 미만인 것을 특징으로 할 수 있다.The noise erasing step S41 deletes edges corresponding to a certain range of lengths. At this time, the predetermined range of the noise erase step (S41) may be characterized in that more than 0m and less than 3m.

제방은 하천을 따라 건설되는 인공적인 구조물이라서, 제방을 구성하는 에지들은 일정한 길이 이상을 가지고 있어야 한다. 따라서, 길이가 짧은 에지들은 노이즈 에지일 가능성이 높다. 라이다 점군들의 평균 점밀도 (약, 70cm) 등을 고려하여, 길이가 3m 미만의 에지들을 삭제할 수 있다. The dike is an artificial structure constructed along the stream, so the edges of the dike must have a certain length or more. Therefore, short edges are likely noise edges. In consideration of the average point density (about 70 cm) of the lidar point groups, edges of less than 3 m in length can be deleted.

다시 말해, 에지의 길이를 이용하여 잡음을 제거할 수 있다.In other words, the edge length can be used to remove noise.

에지기반 제방법선 결정 단계(S42)는 상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들 중, 에지들이 중복 되는 지역은, 상기 라이다 기반 제방법선과 가장 가까운 에지들을 남기고 모두 삭제하여 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 결정한다. Edge-based method line determination step (S42) is the edge-based region of the edges remaining after the noise erasing step (S41), the edge overlaps, deleting all the edges closest to the lidar-based method line Determine edge-based levee lines.

도 10에 도시된 바와 같이, 제방법선 에지 후보들이 중복 되는 지역들이 있다. 이러한 지역에서는, 상기 라이다 기반 제방법선과 더 가까운 에지들을 선택하여 연결하는 것이 바람직하다. 도 11은 에지들이 중복된 지역에서 가까운 에지들이 남겨진 결과들을 보여준다. 중복된 지역의 에지들을 제거하고 남겨진 에지들을 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines) 이라고 정의한다. As shown in FIG. 10, there are regions where the manufacturing method edge candidates overlap. In these areas, it is desirable to select and connect edges closer to the lidar-based method line. 11 shows the results of the near edges remaining in the region where the edges overlap. The edges of the overlapped area are removed and the remaining edges are defined as edge-based levee lines.

이때, 에지 기반 제방법선 결정 단계(S42)는 상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들을 1m 간격으로 검사하여 라이다 기반 제방법선으로부터 평균 거리가 0m 초과 0.6m 이하, 그리고, 표준 편차가 0m 초과 0.3m 이하인 에지들을 선택하여 제방법선 에지들 남기고 모두 삭제하는 것을 특징으로 할 수 있다.At this time, the edge-based method line determination step (S42) by inspecting the edges remaining after the noise erasing step (S41) at intervals of 1m, the average distance from the lidar-based method line is greater than 0m 0.6m or less, and standard The edges having a deviation greater than 0m and less than or equal to 0.3m may be selected to delete all of them, leaving the manufacturing method edges.

제방법선은 제방의 경사가 바뀌는 지점에서 형성된다. 따라서, 제방법선을 구성하는 에지들은 라이다 기반 제방법선 근처에 위치하고 있다. 3m 이상 길이의 에지(조건 1)들 중에서, 1m 간격으로 검사하여 라이다 기반 제방법선으로부터 평균 거리가 0m 초과 0.6m 이하, 그리고, 표준 편차가 0m 초과 0.3m 이하인 에지(조건 2)들을 선택하여 제방법선 에지들 후보로 정할 수 있다. The method line is formed at the point where the slope of the dike changes. Thus, the edges constituting the method line are located near the lidar based method line. Among edges (Condition 1) longer than 3m, inspected at intervals of 1m to select edges (Condition 2) with average distances greater than 0m and less than 0.6m and standard deviations greater than 0m and less than 0.3m Can be determined as candidate method edges.

도 10은 위의 2개의 조건을 만족하는 제방법선 에지 후보들을 보여준다. 10 shows method line edge candidates satisfying the above two conditions.

다시 말해, 래드 밴드 영상을 기반으로 벡터 기반 방법, 팔리노미얼 방정식 기법, 가우시안 필터링 및 캐니 에지 검출 기법, 에지와 라이다 기반 제방법선과의 평균거리 및 표준편차를 이용하여 보다 수평정확도가 높은 에지 기반 제방법선을 추출할 수 있다.
In other words, edges with higher horizontal accuracy are obtained by using vector-based methods, Palinomial equations, Gaussian filtering and Canny edge detection techniques, and average distances between edges and lidar-based method lines based on rad band images. Base manufacturing method line can be extracted.

제방법선 연결 단계(S50)는 에지 기반 제방법선을 기준으로 에지 기반 제방법선이 생성되지 않는 지역을 라이다 기반 제방법선으로 연결한다.In the manufacturing method connecting step (S50), the area where the edge-based manufacturing method line is not generated based on the edge-based manufacturing method line is connected to the lidar based manufacturing method line.

도 11에서 보는 바와 같이, 하천지역에서 발생하는 제방의 침식 또는 제방을 구성하는 재질의 변화 등의 이유로 인해서, 제방의 지면과 제방의 비탈면의 경계 도는 제방의 둑마루와 제방의 비탈면의 경계가 영상에서 불분명하게 나타나는 경우가 있다. 따라서 도 11에서 보는 바와 같이, 제방에서 에지 기반 제방법선들이 나타나지 않는 지역은 라이다 기반 제방법선들 (LiDAR-based levee lines)로 연결한다. 다시 말해, 에지 기반 제방법선 사이를 라이다 기반 제방법선들로 연결하여 도 12에서 보는 바와 같이, 최종적으로 제방법선이 구축된다.
As shown in Fig. 11, due to the erosion of the dike occurring in the river area or the change of the material constituting the dike, the boundary between the ground of the dike and the slope of the dike or the slope of the embankment of the dike and the slope of the dike is an image. It may appear unclear at. Thus, as shown in Figure 11, the area where the edge-based method lines do not appear in the bank is connected by LiDAR-based levee lines. In other words, as shown in FIG. 12, the method line is finally constructed by connecting the edge-based method lines with the lidar-based method lines.

본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 의하면, 라이다 점군 자료를 이용한 라이다 기반 제방법선과 다중분광 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선을 이용하여 라이다 자료만을 이용하여 제방법선을 추출하는 방법들과 비교하여 수평정확도를 상대적으로 높이며, 연결된 선으로 제방법선을 매핑할 수 있다. 아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법에 의해 최종적으로 구축된 제방법선은 50~70% 이상의 선이 영상정보에서 추출된 에지들로 구성되어 있어서, 수평정확도가 높고 연결된 선으로 구성되는 제방법선의 매핑이 가능함으로써, 제방의 안정성 평가 및 효율적인 관리를 할 수 있는 효과가 있다.
According to the edge-based method line mapping method using LiDAR data and orthoimage according to an embodiment of the present invention, the edge-based method line using LiDAR point group data and the edge-based method line using multispectral orthoimage Compared with the method of extracting the manufacturing method line using only LiDAR data, the horizontal accuracy can be increased relatively and the manufacturing method line can be mapped with the connected line. In addition, the method line finally constructed by the edge-based method line mapping method using the lidar data and the orthogonal image according to an embodiment of the present invention is the edge of 50 ~ 70% or more lines extracted from the image information Since it is possible to map the manufacturing method line composed of high horizontal accuracy and connected lines, it is possible to perform stability evaluation and efficient management of the dike.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

S10: 라이다 기반 제방법선 생성 단계
S11: 초기 제방법선 추출 단계
S12: 스무딩 단계
S20: 영상 강조 단계
S30: 에지 검출 단계
S40: 에지 기반 제방법선 생성 단계
S41: 노이즈 삭제 단계
S42: 에지 기반 제방법선 결정 단계
S50: 제방법선 연결 단계
S10: step of generating lidar based manufacturing method
S11: Initial Method Line Extraction Step
S12: Smoothing Step
S20: Video highlight step
S30: edge detection step
S40: Generation of edge-based method lines
S41: Noise Erase Step
S42: edge based manufacturing method determination step
S50: manufacturing method connection step

Claims (10)

컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 구현되는 제방 매핑 프로그램에 의하여,
라이다(LiDAR: light detection and ranging) 점군 자료를 입력받아 라이다 기반 제방법선(LiDAR-based levee lines)을 생성하는 라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10);
상기 라이다 기반 제방법선을 근거로 하여, 다중분광 정사영상에 필터링 기법을 적용하여 상기 라이다 기반 제방법선과 멀어질수록 픽셀의 밝기를 어둡게 수정하는 영상 강조 단계(S20);
에지 검출 기법을 이용하여, 상기 영상 강조 단계(S20)에서 수정된 영상으로부터 에지를 검출하는 에지 검출 단계(S30);
상기 에지 검출 단계(S30)에서 검출된 에지들로부터 라이다 기반 제방법선까지의 거리와 상기 검출된 에지들의 길이를 바탕으로 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 생성하는 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40); 및
에지 기반 제방법선을 기준으로 에지 기반 제방법선이 생성되지 않는 지역을 라이다 기반 제방법선으로 연결하는 제방법선 연결 단계(S50);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
By the embankment mapping program embodied in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
A lidar-based method line generation step (S10) of receiving light detection and ranging (LiDAR) point group data to generate LiDAR-based levee lines;
An image enhancement step (S20) of applying a filtering technique to the multispectral orthogonal image based on the lidar-based manufacturing method line to darken the brightness of the pixel as it moves away from the lidar-based manufacturing method line (S20);
An edge detection step (S30) of detecting an edge from the image modified in the image emphasis step (S20) using an edge detection technique;
Edge-based agent for generating edge-based levee lines based on the distance from the edges detected in the edge detection step (S30) to the lidar-based method line and the length of the detected edges Method line generation step (S40); And
A method line connecting step (S50) of connecting the area where the edge-based method line is not generated based on the edge-based method line to the lidar-based method line;
Edge-based method line mapping method using a lidar data and ortho images comprising a.
제1항에 있어서,
라이다 기반 제방법선 생성 단계(S10)는
벡터 기반 방법(Vector-based method)을 이용하여 앞비탈과 뒷비탈의 머리 및 바닥에 위치한 초기 제방법선을 추출하는 초기 제방법선 추출 단계(S11); 및
상기 초기 제방법선을 스무딩 시키는 스무딩 단계(S12);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
The method of claim 1,
Lida-based method line generation step (S10)
An initial method line extraction step (S11) of extracting an initial method line located at the head and the bottom of the front and rear slopes using a vector-based method; And
A smoothing step of smoothing the initial manufacturing method line (S12);
Edge-based method line mapping method using a lidar data and ortho images comprising a.
제2항에 있어서,
상기 스무딩 단계(S12)의 스무딩은
팔리노미얼(polynomial) 방정식 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
3. The method of claim 2,
Smoothing of the smoothing step (S12) is
Edge-based method line mapping method using LiDAR data and orthoimages using the polynomial equation technique.
제1항에 있어서,
상기 영상 강조 단계(S20)의 다중분광 정사영상은
래드 밴드(Red-band) 영상인 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
The method of claim 1,
The multispectral orthogonal image of the image emphasis step S20 is
Edge-based method line mapping method using a lidar data and ortho images characterized in that the image is a red-band (Red-band).
제1항에 있어서,
상기 영상 강조 단계(S20)의 필터링 기법은
가우시안(Gaussian) 필터링인 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
The method of claim 1,
The filtering technique of the image emphasis step S20 is
Edge-based method line mapping method using Lidar data and ortho images characterized by Gaussian filtering.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 에지 검출 단계(S30)의 에지 검출 기법은
캐니(Canny) 에지 검출 기법인 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
The method of claim 1,
The edge detection technique of the edge detection step (S30)
Edge-based method line mapping method using Lidar data and ortho images characterized by Canny edge detection technique.
제1항에 있어서,
상기 에지 기반 제방법선 생성 단계(S40)는
일정한 범위의 길이에 해당하는 에지들을 삭제하는 노이즈 삭제 단계(S41); 및
상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들 중, 에지들이 중복 되는 지역은, 상기 라이다 기반 제방법선과 가장 가까운 에지들을 남기고 모두 삭제하여 에지 기반 제방법선(Edge-based levee lines)을 결정하는 에지기반 제방법선 결정 단계(S42);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
The method of claim 1,
The edge-based manufacturing method generation step (S40)
A noise erasing step (S41) of deleting edges corresponding to a predetermined range of lengths; And
Areas where the edges overlap among the edges remaining after the noise erasing step S41 are deleted, leaving edges closest to the LiDAR based method line to remove edge-based levee lines. Determining an edge-based manufacturing method line (S42);
Edge-based method line mapping method using a lidar data and ortho images comprising a.
제8항에 있어서,
노이즈 삭제 단계(S41)의 일정한 범위는
0m 초과 3m 미만인 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
9. The method of claim 8,
The constant range of the noise erasing step (S41) is
Edge-based method line mapping method using lidar data and ortho images, characterized in that more than 0m less than 3m.
제8항에 있어서,
에지 기반 제방법선 결정 단계(S42)는
상기 노이즈 삭제 단계(S41) 이후에 남아있는 에지들을 1m 간격으로 검사하여 라이다 기반 제방법선으로부터 평균 거리가 0m 초과 0.6m 이하, 그리고, 표준 편차가 0m 초과 0.3m 이하인 에지들을 선택하여 제방법선 에지들 남기고 모두 삭제하는 것을 특징으로 하는 라이다 자료와 정사영상을 이용한 에지 기반 제방법선 매핑 방법.
9. The method of claim 8,
Edge-based method line determination step (S42) is
The edges remaining after the noise erasing step S41 are inspected at intervals of 1 m to select edges having an average distance of more than 0 m and less than 0.6 m, and a standard deviation of more than 0 m and less than 0.3 m from the lidar-based method line. Edge-based method line mapping method using lidar data and ortho images characterized by deleting all of the line edges.
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