도시계획이나 설계에 있어서 건물에 대한 3차원자료와 건물 경계선에 대한 요구가 증가되고 있으며 본 연구에서는 DSM과 입체 항공사진영상을 이용하여 건물을 추출하는 방법을 제시하였다. DSM은 DEM과 같이 지형에 대한 정보를 갖고 있을 뿐만 아니라 주변 지형보다 높은 지상 시설물, 즉 건물이나 나무에 대한 정보도 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 두 단계 처리과정을 제시하였으며, 첫 번째 과정은 최우추정과 동적 프로그래밍을 이용한 매칭기법에 의해 DSM을 생성하는 것이다. 제시된 영상정합기법은 입체영상간의 시차차를 찾기 위해 비용함수를 이용하였으며, 영상정합문제 해결을 위해 동적 프로그래밍을 이용하였다. 두 번째 과정은 Sobel 연산자에 의해 항공사진영상으로부터 추출된 경계선정보와 DSM을 이용하여 건물 경계를 검출하는 것이다. DSM과 Sobel 연산자에 의한 경계선 정보를 중첩분석 한 결과 건물 경계를 효과적으로 추출 할 수 있었다.
항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.
해상도 위성영상은 항공영상에 비해 광범위한 지역의 최신 정보를 취득할 수 있고, 수치지도의 갱신주기를 단축시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히, 최근에는 고해상도 위성영상이 일반인에게 공개되고 상업적으로 이용이 가능해 짐에 따라 위성영상으로부터 도로, 건물 등과 같은 인공지물에 관한 정보를 자동으로 추출하고, 수치지도제작 및 갱신과 지형공간정보체계에서 자료기반으로 활용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 1m의 공간해상도를 가지는 IKONOS 위성의 수치정사영상에서 인공지물중 도시지역에서 많은 분포를 나타내고 있으며, 빠른 갱신주기를 필요로 하는 건물에 대하여 자동으로 추출할 수 있는 처리기법을 정립하고, 알고리즘을 개발하였다. 연구결과 전체 건물중 72%를 자동 추출할 수 있었으며, 대상영상과 중첩, 대상지역의 수치지도 및 수동으로 도화한 결과와 비교함으로써 오류발생의 경향을 분석하고, 본 연구에서 제시한 기법이 건물의 자동 추출에 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.
최근 고해상도의 영상과 컬러항공영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물 지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물 지모의 복잡성으로 인하여 지물의 추출이 쉽지 않다. 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 지형정보 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 LIDAR 자료와 수치지도를 이용하여 보다 자동화된 과정으로 처리하므로서 그 판독력을 증대시키고자 한다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 연구는 다양한 형상과 정보를 가질 뿐만 아니라 신축 및 재건축을 통하여 끊임없이 갱신되는 건물에 대해 3-D GIS를 구축하기 위한 기초자료를 효율적으로 획득하고 관리하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 건물정보모델(BIM)과 지리정보시스템(GIS)의 정보모델의 특징들을 비교해 보고, 가상도시 구축을 위한 정보모델인 CityGML과 건물표현을 위한 세밀도를 살펴본 다음, BIM으로부터 CityGML에 따른 건물정보를 추출하기 위한 프로토타입을 구현하여 실행사례를 보인다. 본 연구의 접근방법은 건축설계 및 건축관련 엔지니어링 사무소, 또는 건설회사에서 CAD로 작성한 기존의 건물 및 부지에 관련한 2, 3차원 정보뿐만 아니라 새로운 추세로 자리잡는 IFC 정보를 활용할 수 있어 국가 지리정보시스템내에 건물 외형과 내부 모델을 구축하기 위한 많은 노력을 절감할 수 있다는 장점이 있다.
특징점은 주로 높이의 변화가 있는 위치에 존재하여 DSM 생성에 의미 있는 화소일 수 있으며, 정확하고 신뢰할 만한 정합 결과를 도출하는 중요한 역할을 한다. 이러한 특징점을 위성영상 내의 건물에서 추출하고 스테레오 영상 간의 정합을 수행하기 위해 사용자의 주관적인 분석을 통한 방법이 주로 쓰여 왔으나 경제적 및 시간적 비용이 드는 단점이 있다. 이러한 부분을 보완하기 위해 본 연구에서는 건물의 높이 정보를 추출하기 위해서 Harris-affine 특징점 추출기법과 SIFT 서술자를 사용한 스테레오 위성영상의 정합점 추출방법을 제시하였다. Harris-affine 추출기법으로 건물에 존재하는 특징점을 추출하고, 스케일 등의 영향이 적은 SIFT 서술자를 활용하여 효과적으로 정합점을 추출하였다. 또한, 탐색범위를 사용하고 영상 내 정합쌍의 각도를 고려하여 좀 더 효과적인 정합점 추출 방법을 제시하였다. 제안방법으로 추출된 정합점을 사용하여 영상 내에 존재하는 건물의 높이 정보를 실제로 분석하여 제안 방법이 수동 방법과 비교하여 2m 미만의 RMSE 값을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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