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항공 라이다 데이터로부터 확장 카이 알고리즘을 이용한 건물경계선 추출 = Extracting Building Boundary from Aerial LiDAR Points Data Using Extended χ Algorithm
항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의기하정보만을 이용한 확장 카이(χ-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay)삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을확인하였다.
더보기It is essential and fundamental to extract boundary information of target object via massive threedimensionalpoint data acquired from laser scanner. Especially extracting boundary information of manmadefeatures such as buildings is quite important because building is one of the major components consistingcomplex contemporary urban area, and has artificially defined shape. In this research, extended χ-algorithmusing geometry information of point data was proposed to extract boundary information of building fromthree-dimensional point data consisting building. The proposed algorithm begins with composing Delaunaytriangulation process for given points and removes edges satisfying specific conditions process. Additionally,to make whole boundary extraction process efficient, we used Sweep-hull algorithm for constructing Delaunaytriangulation. To verify the performance of the proposed extended χ-algorithm, we compared the proposedalgorithm with Encasing Polygon Generating Algorithm and α-Shape Algorithm, which had been researchedin the area of feature extraction. Further, the extracted boundary information from the proposed algorithmwas analysed against manually digitized building boundary in order to test accuracy of the result of extractingboundary. The experimental results showed that extended χ-algorithm proposed in this research proved toimprove the speed of extracting boundary information compared to the existing algorithm with a higheraccuracy for detecting boundary information.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.66 | 0.66 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.47 | 0.698 | 0.28 |
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