LiDAR 점 데이터에서 3D Hough 변환을 이용하여 건물 지붕의 평면을 추출할 경우, 추출하고자 하는 평면에 포함되지 않는 LiDAR 점 데이터로 인하여 잘못된 평면이 추출될 수 있다는 문제점과, 누적배열에서 최대값을 갖는 누적배열인자가 여러 개 발생할 수 있다는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최다평면(peak plane), 정확평면(exact plane), 최확평면(LESS plane)을 정의하고 이를 이용하여 위의 문제점들을 해결하는 방법을 제안하였다. 또한, 위의 문제점이 발생할 수 있는 데이터를 제작하여 본 논문에서 제안한 알고리즘을 테스트하였다.
The 3D Hough transformation is the one of the most powerful and popular algorithm for extracting plane parameters from LiDAR data. However, there are some problems when extracting building roof plane using 3D Hough transformation. This paper explains possible problems and solution for extracting roof plane. The algorithm defines peak plane, exact plane, and LESS plane for extracting accurate plane parameters in the accumulator of the 3D Hough transformation. The peak plane is the plane which is represented by peak in the accumulator. The exact plane is the plane which is represented by the accumulator cell which is closest to the actual plane. The LESS plane can be calculated from all LiDAR points in the exact plane by using least-square adjustment. Test results show that proposed algorithm can extracts building roof plane very accurately.
