라이다 데이터에서 철도 선로를 추출하는 방법 안내

철도 회랑을 정확하게 매핑하는 것은 안정적인 유지보수, 구조 계획 및 효과적인 변화 감지에 필수적입니다. Global Mapper Pro는 포인트 클라우드 처리, 지형 분석 및 자동 경계선 추출 도구를 제공하여 드론 측량 데이터든 기존 디지털 고도 모델(DEM) 데이터든 관계없이 효율적이고 간편하게 철도 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.

철도 분석을 위한 데이터 요구 사항

철도 지형 추출 워크플로를 실행하려면 고해상도 DEM(디지털 고도 모델)이 필요합니다. 지형 모델이 없는 경우 포인트 클라우드에서 생성하거나 Pixels to Points를 사용하여 드론으로 촬영한 이미지에서 포인트 클라우드를 생성할 수도 있습니다 . 사진측량 워크플로를 구축하거나 개선하려는 경우 자체 학습 과정 및 추가 자료를 살펴보세요.

포인트 클라우드 준비하기

포인트 클라우드에서 시작할 때 첫 번째 단계는 고도 격자 도구를 사용하여 DEM을 생성하는 것입니다. 격자 생성 과정을 시작하기 전에 데이터를 자르고 분류하면 처리 시간을 단축하고 워크플로를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 

이 워크플로는 철로에만 초점을 맞추기 때문에 주변 영역을 제거할 수 있습니다. 데이터를 자르려면 디지타이저 툴셋을 열고 철로 주변에 영역 피처를 그립니다 . 그런 다음 새로 생성된 피처를 선택하고 '선택한 영역으로 자르기' 도구를 사용합니다.

데이터를 자르지 않고 처리 범위를 제한하고 싶다면, 이 워크플로에서 사용되는 많은 도구에 '경계' 탭이 있어 정의된 영역으로 작업을 제한할 수 있습니다.

포인트 클라우드를 더욱 깨끗하게 하려면 나무, 건물, 노이즈와 같은 불필요한 객체를 제외하기 위해 지면 포인트를 분류하는 것이 좋습니다. 레일은 지면으로 표시하고 분류 과정에서 제외하지 않는 것이 중요합니다. 

라이다에서 DEM까지

포인트 클라우드를 자르고 분류한 후에는 고도 그리드 생성 도구를 사용하여 경계선 추출에 필요한 DEM을 생성합니다. 이렇게 하면 경계선 도구가 경사 및 고도 변화를 평가하여 철도 노선을 식별하는 데 사용하는 연속적인 표면이 생성됩니다. 경계선 도구는 메쉬가 아닌 표면 모델에서만 작동한다는 점에 유의하십시오. 이 대화 상자에서 분류별로 포인트 클라우드를 필터링하여 지면 포인트만 사용할 수 있습니다. 이 기능은 선택 사항이지만 일반적으로 더 깔끔한 참조 표면을 얻을 수 있습니다.

나머지 워크플로가 올바르게 작동하려면 레일이 뚜렷한 고도 특징으로 나타날 수 있도록 기본 데이터의 해상도가 충분히 높아야 합니다(아래 이미지 참조). 경로 프로파일 도구를 사용하여 그리드가 고도 변화를 적절하게 나타내는지 확인하십시오.

레일 추출

' 경사선 생성' 도구는 평평한 표면이나 균일한 경사 영역의 가장자리를 식별하는 옵션을 포함하여 세 가지 추출 방법을 제공합니다. 이 철도 분석에서는 ' 임의의 표면 경계에서 경사선 찾기'에 중점을 둡니다 . 이 방법은 선택한 그리드 유형을 기반으로 곡률 변화를 따라 경사선을 식별합니다. 경사선 설정 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

1. 곡률 격자 유형: 프로파일 - 레일과 평행한 선을 생성합니다. 
2. 에지 검출 임계값: 약 500 – 추출에 필요한 경사도의 크기를 조절합니다. 임계값 슬라이더를 오른쪽 끝까지 이동하면 레일에서 흔히 볼 수 있는 날카롭고 거의 수직에 가까운 모서리를 분리하는 데 도움이 됩니다.
3. 엣지 연결 임계값: <300 - 이 값은 도구가 작은 불일치를 처리하는 방식에 영향을 미칩니다. 값이 낮을수록 끊어진 선이 더 길고 연속적으로 나타납니다.

추출된 철도 지형을 나타내는 경계선은 노란색으로 표시됩니다.

브레이크라인 문제 해결

추출된 레일 경계선이 단편적이거나 불완전하게 보이는 경우, 곡률 격자를 생성 하여 설정을 테스트하고 시각화해 보세요. 경계선 워크플로는 고도 데이터에서 파생된 곡률 격자를 사용하므로, 직접 곡률 격자를 생성하면 격자 해상도와 생성 방법이 결과에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 됩니다.

해상도를 다르게 설정하여 그리드를 생성해 보세요. 예를 들어 1미터 그리드와 0.1미터 그리드를 생성한 후 결과를 비교해 보세요. 흑백 곡률 표시 화면에서 레일이 명확하게 구분되어야 합니다. 만약 TV 화면의 노이즈처럼 보이는 화면 때문에 레일의 특징을 식별할 수 없다면, 곡률 및 경계선 매개변수를 조정하세요.

마지막으로, 레일이 뚜렷한 특징으로 나타날 수 있도록 기본 고도 격자의 해상도가 충분한지 확인하십시오. 이러한 세부 정보가 없으면 경계선 추출이 신뢰할 수 없게 됩니다.

곡률 격자: 0.1m(왼쪽) 및 1m(오른쪽)

고도 데이터에서 레일 경계선을 추출하는 것은 철도 분석, 유지 보수 계획 및 변경 감지의 정확도를 향상시키는 강력한 방법입니다. 깨끗한 포인트 클라우드를 준비하고, 고해상도 DEM을 생성하고, 경계선 설정을 미세 조정하면 레일 지형을 안정적으로 모델링하고 추출할 수 있습니다. 

Global Mapper Pro는 드론 이미지, LiDAR 포인트 클라우드 또는 기존 고도 데이터 등 어떤 소스를 사용하든 워크플로의 모든 단계를 간소화하여 접근성과 신뢰성을 높여줍니다. 지금 바로 Global Mapper Pro를 워크플로에 통합해 보세요.