산지토사재해 발생구간 분석을 위한 항공사진 DTM에서의 수목필터링

Tree Removal Filtering using Aerial Photographs DTM to Analyze Producing Section of Forest Soil Sediment Disaster

  • 우충식 (인하대학교 공과대학 지리정보공학과) ;
  • 윤호중 (국립산림과학원 임지보전과) ;
  • 정용호 (국립산림과학원 임지보전과)
  • Woo, Choong-Shik (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Youn, Ho-Joong (Division of Forest Conservation, Korea Forest Research Institute) ;
  • Jeong, Yong-Ho (Division of Forest Conservation, Korea Forest Research Institute)
  • 투고 : 2007.06.18
  • 심사 : 2007.08.08
  • 발행 : 2007.09.30

초록

항공사진을 이용해 산지토사재해 구간의 DTM(Digital Terrain Model)을 제작할 경우 수목이 재해구간을 가리는 경우가 많아 연속적이고 정밀한 DTM을 얻기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결해 보고자 디지털항공사진을 이용하여 moving window 형태의 필터링방법을 제시하였으며 DTM을 추출하였다. 또한 산지토사재해 구간에서 적정한 필터링의 window 크기에 따른 수목영향제거의 효과를 알아보기 위해 상용 수치사진측량 S/W인 Socet set의 Adaptive 필터링한 DTM과 LiDAR(Light Detection And Ranging)에서 획득한 DTM을 비교하였다. 그 결과 LiDAR에서 획득한 DTM보다는 정확도가 낮았지만 Adaptive 필터링보다는 정확도가 약 6m 정도 높은 결과를 얻을 수 있었다.

It is difficult to generate DTM using aerial photographs because trees usually cover disaster occurred areas. So, this study proposed how to filter by moving window using digital aerial photographs and generate accurate DTM. The results were compared with those of adaptive filtering by commercial digital photogrammetry software (Socet set) to find out the effect of tree removal by window size in forest soil sediment disaster. And then they were compared with DTM generated from LiDAR data. As a result, it was showed that the accuracy of moving filtering DTM was lower than that of LiDAR DTM while it was higher by 6m than that of Adaptive filtering.

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