본 연구는 지상라이다 자료에서 얻어진 색상정보(R, G, B)와 반사강도정보(I)를 동시에 이용하여 이를 통계학적 분류기법으로 서로의 연관성을 분석하여 라이다 자료에 대한 분류방법을 제시하였다. 이를 위하여 우선 변수 R,G,B 및 I를 사용하여 분산 을 극대화하는 요인을 추출하여 주요인과 각 변수들 간의 요인행렬을 산출하였다. 그러나 요인행렬은 기초자료를 축소시켜 보여주기는 하지만, 이로부터 어떤 변수들이 어떤 요인에 의해 높게 관계되는지 명확하게 알기 어렵기 때문에 직각회전방식 중에서 Varimax방법을 이용하여 회전된 요인행렬을 구하여 요인점수를 산출하였다. 그리고 비 계층적 군집화 방법인 K-평균법을 이용하여 요인분석으로 산출된 요인점수에 대하여 군집분석을 실시한 후, 지상라이다 자료의 분류 정확도를 평가하였다.
This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.
