Measurement Accuracy for 3D Structure Shape Change using UAV Images Matching

Recently, there are many studies related aerial mapping project and 3 dimensional shape and model reconstruction using UAV(unmanned aerial vehicle) system and images. In this study, we create 3D reconstruction point data using image matching technology of the UAV overlap images, detect shape change of structure and perform accuracy assessment of area($m^2$) and volume($m^3$) value. First, we build the test structure model data and capturing its images of shape change Before and After. Second, for post-processing the Before dataset is convert the form of raster format image to ensure the compare with all 3D point clouds of the After dataset. The result shows high accuracy in the shape change of more than 30 centimeters, but less is still it becomes difficult to apply because of image matching technology has its own limits. But proposed methodology seems very useful to detect illegal any structures and the quantitative analysis of the structure's a certain amount of damage and management.

UAV 영상정합을 통한 구조물 형상변화 측정 정확도 연구

최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.