Automation of Aerial Triangulation by Auto Dectection of Pass Points

접합점 자동선정에 의한 항공삼각측량의 자동화

In this study, tie point observation in aerial triangulation was automated by the image processing methods. The technique includes boundary extraction and We matching processes. The procedures were applied to extract points of Interest and to find their conjugate points in the other images. The image coordinates of the identified points were then used to compute their absolute coordinates. An algorithm was developed in this study for the automation of observation in aerial triangulation, which is a manual process of selecting a tie point and recording the image coordinate of the selected point. The developed algorithm automates this process through the application of a mathematical operator to extract points of interest from an arbitrary image. The root m square error of image coordinates of the developed algorithm is $6.8{\mu}m$, which is close to that of the present analytical method. In a manual environment, the accuracy of the result of a photogrammetric process is heavily dependant on the level of skill and experience of the human operator. No such problem exists in an automated system. Also, as a result of the automated system, the time spent in the observation process could be reduced by a factor of 61.2%, thereby reducing the overall cost.

본 연구에서는 사진측량 과정에서 항공삼각측량의 접합점 관측과정을 경계선 검색기법과 영상정합기법을 이용하여 특징점 추출, 영상의 정합 상좌표의 관측 과정을 자동화하였다. 본 연구를 통하여 기존에 수동적인 방법에 의하여 수행되어 오던 항공삼각측량의 접합점 선정 및 상좌표 관측 과정을 특징점 추출 및 좌우 동일점 탐색과정 수행에 의한 접합점 선정 및 관측 자동화 기법을 개발하였다. 자동화된 접합점 선정과정을 적응하여 산출된 결과물은 상좌표의 평균제곱근 오차가 $6.8{\mu}m$로서, 기존의 해석적 사진 측량방법이 작업자의 경력이나 기술 숙련도에 따라 편차가 발생하는 것에 비해, 균일한 성과를 산출할 수 있으며, 관측과정에서 소요되는 처리시간은 기존의 해석적인 방법에 비하여 61.2% 절감되어 경제적인 작업 처리가 가능하였다.