현재 지상 점군에서 지형 단층선을 추출할 때 완전성과 정확도가 낮고, 잘못 추출 및 누락 문제가 심각한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 특징과 수축 방지 단층을 고려한 지형 단층선 추출 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 먼저 다중 스케일 지형 특징을 사용하여 랜덤 포레스트 분류기를 훈련시켜 잠재 지형 단층선 점을 추출한다. 그 다음 점군 수축 추세를 분석하여 잠재 특징점을 잠재 능선점과 골짜기점으로 구분하고, 주 방향 일관성 제약의 영역 성장 클러스터링으로 잡음을 제거한다. 이어서 수직 제약이 있는 라플라스 평활화를 이용해 점군을 정제한다. 마지막으로 최소 신장 트리를 구성하여 고품질 지형 단층선을 획득한다. 대표적인 고밀도 복잡 지형 점군 데이터 2세트를 선택하여 본 방법의 정확도와 유효성을 검증하였다. 결과는 다른 3가지 주류 방법(LapS, D8 및 PIM)과 비교할 때 본 방법이 추출한 지형 단층선의 완전성과 정확성이 가장 우수함을 보여준다. 또한 제안된 지형 단층 특징선을 디지털 고도 모델(DEM) 모델링에 사용한 결과, 추가 단층선 제약이 있는 DEM이 모델링 정확도를 크게 향상시키고 단층 부위 지형 세부 정보를 정밀하게 재구성할 수 있음을 보여준다.

기내 라이다;지형 단층선;다중 스케일 지형 특징;제약 라플라스;디지털 고도 모델