점군 간소화는 대량의 항공 LiDAR 지상 점군의 효율적인 전송과 다중 스케일 응용의 전제 조건이다. 현재 지상 점군 간소화 방법이 복잡한 환경에 대한 적응성이 낮고 지형 세부 특징 손실 등의 문제점을 가지고 있는 것에 대응하여, 본 논문에서는 지형 특징과 경계 수축 방지를 고려한 항공 LiDAR 점군 군집 간소화 알고리즘을 제안한다. 먼저 K-means 알고리즘을 이용해 점군을 초기 점군 군집으로 분할하고, 각 군집의 지형 복잡도에 따라 다시 세분화한 후, 점군 법선 벡터 정보와 인접 군집 간 경계점의 고도 차를 활용해 지형 특징점을 식별한다. 마지막으로 목표 영역의 경계 특징점을 유지함으로써 원래 점군 경계의 수축을 방지한다. 또한 고밀도 항공 LiDAR 점군 6개 그룹을 데이터 소스로 선택하여 본 방법과 7가지 전통적인 점군 간소화 방법(무작위 방법, 복셀 그리드 방법, 곡률 기반 방법, 최대 Z 허용차 방법, 그래프 기반 방법, 다중 지표 가중 방법, 반복 간소화 방법)과 비교 분석하였다. 결과는 본 방법이 생성한 디지털 고도 모델(DEM)의 평균 RMSE가 최소 12.1%, 평균 MAE가 최소 9.6% 감소하며, 파생 산물(평균 경사도 및 지형 거칠기 포함)이 참조값에 더 가깝고 지형 특성 정보를 더 잘 보존함을 보여준다.

원격탐사; 항공 LiDAR; 점군 간소화; K-means; 지형 특징; 디지털 고도 모델