산림지역에서의 LiDAR DEM 정확도 향상을 위한 FUSION 패러미터 선정에 관한 연구
분야
농학 > 임학
저자
조승완 ( Seungwan Cho ) , 박주원 ( Joowon Park )
발행기관
한국산림과학회(구 한국임학회)
간행물정보
한국산림과학회지(구 한국임학회지) 2017년, 제106권 제3호, 320~329페이지(총10페이지)
파일형식
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    국문초록
    본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터(Fmd), mean 패러미터(Fmn) 및 IA의 median 패러미터(Imd), mean 패러미터(Imn)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 Fmd, Fmn, Imn에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, Imn은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 Fmd와 Fmn의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 Fmd와 Fmn의 수준 및 Fmd*Fmn 상호작용 수준 그리고 Imn의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. Fmd*Fmn의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 `9*3` 조합이 가장 정확도가 높았으며, `1*1` 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. Imn의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 `3`과 `1`이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 Fmd*Fmn의 조합이 수준 `9*3`, Imn은 수준 `3` 혹은 `1`인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
    영문초록
    This study aims to evaluate whether the accuracy of LiDAR DEM is affected by the changes of the five input levels (`1`,`3`,`5`,`7` and `9`) of median parameter (Fmd), mean parameter (Fmn) of the Filtering Algorithm (FA) in the GroundFilter module and median parameter (Imd), mean parameter (Imn) of the Interpolation Algorithm (IA) in the GridSurfaceCreate module of the FUSION in order to present the combination of parameter levels producing the most accurate LiDAR DEM. The accuracy is measured by the residuals calculated by difference between the field elevation values and their corresponding DEM elevation values. A multi-way ANOVA is used to statistically examine whether there are effects of parameter level changes on the means of the residuals. The Tukey HSD is conducted as a post-hoc test. The results of the multi- way ANOVA test show that the changes in the levels of Fmd, Fmn, Imn have significant effects on the DEM accuracy with the significant interaction effect between Fmd and Fmn. Therefore, the level of Fmd, Fmn, and the interaction between two variables are considered to be factors affecting the accuracy of LiDAR DEM as well as the level of Imn. As the results of the Tukey HSD test on the combination levels of Fmd*Fmn, the mean of residuals of the `9*3` combination provides the highest accuracy while the `1*1` combination provides the lowest one. Regarding Imn levels, the mean of residuals of the both `3` and `1` provides the highest accuracy. This study can contribute to improve the accuracy of the forest attributes as well as the topographic information extracted from the LiDAR data.
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