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3D Measurement Method Based on Point Cloud and Solid Model for Urban SingleTrees

Point cloud와 solid model을 기반으로 한 단일수목 입체적 정량화기법 연구

  • Park, Haekyung (Interdisciplinary Program in Landscape Architecture, Seoul National University)
  • 박해경 (서울대학교 대학원 협동과정 조경학)
  • Received : 2017.11.13
  • Accepted : 2017.12.01
  • Published : 2017.12.31

Abstract

Measuring tree's volume is very important input data of various environmental analysis modeling However, It's difficult to use economical and equipment to measure a fragmented small green space in the city. In addition, Trees are sensitive to seasons, so we need new and easier equipment and quantification methods for measuring trees than lidar for high frequency monitoring. In particular, the tree's size in a city affect management costs, ecosystem services, safety, and so need to be managed and informed on the individual tree-based. In this study, we aim to acquire image data with UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which can be operated at low cost and frequently, and quickly and easily quantify a single tree using SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), and we evaluate the impact of reducing number of images on the point density of point clouds generated from SfM-MVS and the quantification of single trees. Also, We used the Watertight model to estimate the volume of a single tree and to shape it into a 3D structure and compare it with the quantification results of 3 different type of 3D models. The results of the analysis show that UAV, SfM-MVS and solid model can quantify and shape a single tree with low cost and high time resolution easily. This study is only for a single tree, Therefore, in order to apply it to a larger scale, it is necessary to follow up research to develop it, such as convergence with various spatial information data, improvement of quantification technique and flight plan for enlarging green space.

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

Keywords

References

  1. Dandois, J.P. and E.C. Ellis, 2013. High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral dynamics using computer vision, Remote Sensing of Environment, 136: 259-276. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.04.005
  2. Goesele, M., N. Snavely, B. Curless, H. Hoppe, and S. M. Seitz, 2007. Multi-View Stereo for Community Photo Collections, Proc. of 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision (ICCV), Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 14-21, pp. 1-8.
  3. Lee, D.-J., P. C. Merrell, B. E. Nelson, and Z. Wei, 2009. Multi-frame structure from motion using optical flow probability distributions, Neurocomputing, 72: 1032-1041. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.04.013
  4. Lin, Y., M. Jiang, Y. Yao, L. Zhang, and J. Lin, 2015. Use of UAV oblique imaging for the detection of individual trees in residential environments, Urban Forestry & Urban Greening, 14: 404-412. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2015.03.003
  5. McPherson, E.G., N. S. van Doorn, and P. J. Peper, 2016. Urban Tree Database and Allometric Equations, United States Department of Agriculture (USDA), Washington D.C, USA.
  6. Miller, J., J. Morgenroth, and C. Gomez, 2015. 3D modelling of individual trees using a handheld camera: Accuracy of height, diameter and volume estimates, Urban Forestry & Urban Greening, 14: 932-940. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2015.09.001
  7. Morgenroth, J. and C. Gomez, 2014. Assessment of tree structure using a 3D image analysis technique - A proof of concept, Urban Forestry & Urban Greening, 13: 198-203. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2013.10.005
  8. Seidel, D., S. Fleck, and C. Leuschner, 2012. Analyzing forest canopies with ground-based laser scanning: A comparison with hemispherical photography, Agricultural and Forest Meteorology, 154-155.
  9. Seitz, S. M. and C. R. Dyer, 1997. Photorealistic Scene Reconstruction by Voxel Coloring, Proc. of 1997 IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Conference, San Juan, PR, June 17-19, pp. 1067-1073.
  10. Smith, M.W., J.L. Carrivick, and D.J. Quincey, 2016. Structure from motion photogrammetry in physical geography. Progress in Physical Geography, 40(2): 247-275. https://doi.org/10.1177/0309133315615805

Cited by

  1. A Study on Obtaining Tree Data from Green Spaces in Parks Using Unmanned Aerial Vehicle Images: Focusing on Mureung Park in Chuncheon vol.24, pp.4, 2021, https://doi.org/10.11628/ksppe.2021.24.4.441