With increasing interest, there have been studies on LiDAR(Light Detection And Ranging)-based DEM(Digital Elevation Model) to acquire three dimensional topographic information. For producing LiDAR DEM with better accuracy, Filtering process is crucial, where only surface reflected LiDAR points are left to construct DEM while non-surface reflected LiDAR points need to be removed from the raw LiDAR data. In particular, the changes of input values for filtering algorithm-constructing parameters are supposed to produce different products. Therefore, this study is aimed to contribute to better understanding the effects of the changes of the levels of GroundFilter Algrothm’s Mean parameter(GFmn) embedded in FUSION software on the accuracy of the LiDAR DEM products, using LiDAR data collected for Hwacheon, Yangju, Gyeongsan and Jangheung watershed experimental area. The effect of GFmn level changes on the products’ accuracy is estimated by measuring and comparing the residuals between the elevations at the same locations of a field and different GFmn level-produced LiDAR DEM sample points. In order to test whether there are any differences among the five GFmn levels; 1, 3, 5, 7 and 9, One-way ANOVA is conducted. In result of One-way ANOVA test, it is found that the change in GFmn level significantly affects the accuracy (F-value: 4.915, p<0.01). After finding significance of the GFmn level effect, Tukey HSD test is also conducted as a Post hoc test for grouping levels by the significant differences. In result, GFmn levels are divided into two subsets ( ‘7, 5, 9, 3’ vs. ‘1’). From the observation of the residuals of each individual level, it is possible to say that LiDAR DEM is generated most accurately when GFmn is given as 7. Through this study, the most desirable parameter value can be suggested to produce filtered LiDAR DEM data which can provide the most accurate elevation
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웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.
호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.