A Dynamic Variable Window-based Topographical Classification Method Using Aerial LiDAR Data

항공 라이다 데이터를 이용한 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법

  • Received : 2010.09.07
  • Accepted : 2010.12.14
  • Published : 2010.12.31

Abstract

In this paper, a dynamic variable window-based topographical classification method is proposed which has the changeable classification units depending on topographical properties. In the proposed scheme, to im prove the classification efficiency, the unit of topographical classification can be changeable dynamically according to the topographical properties and repeated patterns. Also, in this paper, the classification efficiency and accuracy of the proposed method are analyzed in order to find an optimal maximum decision window-size through the experiment. According to the experiment results, the proposed dynamic variable window-based topographical classification method maintains similar accuracy but remarkably reduce computing time than that of a fixed window-size based one, respectively.

본 논문에서는 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형의 특성에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 변화시키는 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법을 제안한다. 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법에서는 지형의 특성과 반복 패턴에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 결정하여 지형 분류에 소요되는 시간을 감소시키고자 하였다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통하여 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하고 최적의 최대 판정 윈도우 크기를 제시하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법은 고정 윈도우 크기를 이용하는 기법과 유사한 정도의 정확성을 유지하면서도 빠른 지형 분류가 가능한 것으로 판명되었다.

Keywords

References

  1. A. Antonarakis, K. Richards, and J. Brasington, 2008, "Object-based Land Cover Classification Using Airborne LiDAR," Remote Sensing of Environment, Elesevier, vol. 112, pp. 2988-2998. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.02.004
  2. M. Bartels and H. Wei, 2006, "Segmentation of LiDAR Data Using Measures of Distribution," International Archives of Photogrammetry, Remote Sesing and Spatial Information Sciences, vol. XXX VI, no. 7, pp. 426-431.
  3. A. P. Charaniya, R. Manduchi, and S. K. Manduchi, 2004, "Supervised parametric classification of aerial LiDAR data," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8.
  4. N. Chehata, L. Guo, and C. Mallet, 2009, "Airborne Lidar Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests," Laser scanning, IAPRS, vol. 38, pp. 207-212.
  5. S. Filin, 2002, "Surface Clustering From Airborne Laser Scanning Data," Proceedings of the Photogrammetric Computer Vision ISPRS Commission III, pp.119-124.
  6. A. Sampath, and S. Jie, 2006, "Clustering based Planar Roof Extraction From LiDAR Data," American Society For Photogrammetry and Remote Sensing Annual Conference, pp. 1-6.
  7. I. H. Witten, E. Frank, L. E. Trigg, M. Hall, G. Holmes and S., J., Cunningham, 1999, "Weka: Practical machine learning tools and techniques with Java implementations," Proc ICONIP/ ANZIIS/ANNES99 Future Directions for Intelligent Systems and Information Sciences, pp. 192-196.
  8. 서용철, 최윤수, 허민, 2009, 항공 레이저 측량 기초와 응용, 대한측량협회.
  9. 신휴석, 박충기, 김연미, 황선영, 박기호, 2008, "국토 공중모니터링 현황과 발전방향", 한국GIS학회지, 제16권 제2호, pp. 173-192.
  10. 이규성, 이창환, 2005, 항공 LiDAR를 이용한 산림 측정, 한국과학기술정보연구원.
  11. 이성규, 이호준, 성철웅, 박창후, 조우석, 김유성, 2010, "항공라이다 데이터로부터 데이터마이닝 도구 WEKA를 이용한 지형 분류기 제작 지원 시스템", 한국측량학회지, 제28권 제1호, pp. 133-142.
  12. 이성규, 성철웅, 박창후, 이호준, 김유성, 2010, "항공 라이다 데이터로부터 타일 단위의 샘플링을 이용한 효율적인 지형 분류 기법", 한국공간정보학회 추계학술대회, pp. 119-125.
  13. 이임평, 2006, "LiDAR 데이터로부터 지표점 추출을 위한 피쳐 기반 방법", 대한원격탐사학회지, 제 22권 제4호, pp. 265-274. https://doi.org/10.7780/kjrs.2006.22.4.265
  14. 이재원, 허민, 문용현, 이석용, 2002, "국토모니터링 체계 구축방안", 대한토목학회 학술발표회, pp. 2627-2770.
  15. 한동엽, 조영욱, 김용일, 유기윤, 2003, "LiDAR데이터의 점밀도에 따른 지물의 3D 모델링", 대한토목학회논문집, 제23권 제5 D호, pp. 711-717.
  16. 한수희, 허준, 엥흐바타르, 2008, "병렬처리와 가상격자를 이용한 대용량 항공 레이저 스캔 자료의 효율적인 처리", 한국공간정보시스템학회논문지, 제 10권 제4호, pp. 21-26.