Underground Facility Survey and 3D Visualization Using Drones

드론을 활용한 지하시설물측량 및 3D 시각화

In order to conduct rapid, accurate and safe surveying at the excavation site, In this study, the possibility of underground facility survey using drones and the expected effect of 3D visualization were obtained as follows. Phantom4Pro 20MP drones have a 30m flight altitude and a redundant 85% flight plan, securing a GSD (Ground Sampling Distance) value of 0.85mm and 4points of GCP (Groud Control Point)and 2points of check point were calculated, and 7.3mm of ground control point and 11mm of check point were obtained. The importance of GCP was confirmed when measured with low-cost drones. If there is no ground reference point, the error range of X value is derived from -81.2 cm to +90.0 cm, and the error range of Y value is +6.8 cm to 155.9 cm. This study classifies point cloud data using the Pix4D program. I'm sorting underground facility data and road pavement data, and visualized 3D data of road and underground facilities of actual model through overlapping process. Overlaid point cloud data can be used to check the location and depth of the place you want through the Open Source program CloudCompare. This study will become a new paradigm of underground facility surveying.

굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.