http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
최연웅(Choi Yun Woong),고신영(Ko Shin young),김창우(Kim Chang Woo),고제웅(Go Je Woong),조기성(Cho Gi Sung) 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.3
본 연구에서는 GSD 25cm급의 대축척 디지털 항공사진이 촬영됨에 따라 이에 적합한 국가기본도 제작사양 및 기준 등 작업 방법 마련이 필요한 상황에서 GSD 25cm급 영상을 활용한 자동매칭, 수치도화 및 동일한 대상지역에 대한 LiDAR 자료를 활용하여 대표적인 지형표현방법인 등고선을 제작하고 정확도를 분석하였다.
고해상도 항공정사영상을 이용한 신설 도로 추출 방법에 관한 연구
이경민(Lee, Kyeong Min),고신영(Go, Shin Young),김경민(Kim, Kyeong Min),조기성(Cho, Gi Sung) 대한공간정보학회 2014 대한공간정보학회지 Vol.22 No.3
수치지형도는 항공영상 및 현장조사 자료를 바탕으로 전문가의 숙련된 과정을 통해 제작되며 수치지형도는 2년 주기로 수정 갱신한다. 이러한 수치지형도 제작에는 많은 시간이 소모되어 급변하는 지형정보의 신속한 수정 갱신이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 간결하고 신속한 수치지형도의 갱신 방법을 위해 촬영시기가 다른 동일 대상 지역의 고해상도 항공정사영상을 이용하여 RGB 컬러모델에서 HSI 컬러변환을 실시한다. 이에 얻어진 채도값을 기준으로 영역확장기법 및 모폴로지를 적용하여 도로영역의 객체 분류를 수행하였으며 대상지역의 지형변화 탐측을 위해 CVA 기법을 적용하여 변화된 도로영역의 추출정확도를 비교 분석하여 제시하였다. Digital maps are made by experts who digitize the data from aerial image and field survey. And the digital maps are updated every 2 years in National Geographic Information Institute. Conventional Digitizing methods take a lot of time and cost. And geographic information needs to be modified and updated appropriately as geographical features are changing rapidly. Therefore in this paper, we modify the digital map updates the road information for rapid high-resolution aerial orthophoto taken at different times were performed HSI color conversion. Road area of the cassification was performed the region growing methods. In addition, changes in the target area for analysis by applying the CVA technique to compare the changed road area by analyzing the accuracy of the proposed extraction.
KOMPSAT-2 영상 및 고해상도 항공영상을 이용한 도심지역 식생분류
박정기(Park, Jeong Gi),고신영(Go, Shin Young),조기성(Cho, Gi Sung) 대한공간정보학회 2013 대한공간정보학회지 Vol.21 No.4
최근 탄소 흡수원으로 산림자원의 체계적인 관리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 도심지역에서의 산림자원은 탄소 흡수원 뿐만 아니라 도시자연의 환경개선 기능은 물론 사회적 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 항공영상과 KOMPSAT-2 위성영상의 이용하여 도심지역내 산림 영역의 수종 분류를 수행하기 위하여 고해상도의 항공영상과 위성영상의 NIR밴드의 영상재배열을 수행하였으며 NDVI 등 9개의 다양한 식생지수를 분산분석을 통해 임상단위로 수종을 구분하였다. 또한 산림청에서 제공하는 임상도를 이용하여 본 연구에서 구분된 수종과 비교 분석을 수행하였다. 이와 같은 식생분류 결과를 바탕으로 도시지역 내 식생관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다. Recently, It is increasing that importance of systematic management by carbon sinks in forest resources. Especially, in terms of social, Forest resources in urban areas are important role as well as carbon sinks, and improvement of the natural environment of the city. In this study, through ANOVA analysis that a total of nine different vegetation index from rearranged NIR band of images to Forest tree species classified in urban areas using high-resolution aerial images and satellite images of KOMPSAT-2. And various vegetation indices such as NDVI are divided a species by forest units through statistical analysis. Also, separated species are compared to forest type map by the Forest Service. As a result, it is built as basis for vegetation management in urban areas.