Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.7-9
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2020
현재 드론을 이용한 측량 기술은 '드론 사진측량' 방식이 일반적이다. '드론 사진측량' 방식은 드론의 고질적인 문제점인 배터리 문제와 모델링 시 시간이 오래 소요된다는 단점이 있다. 따라서 효율적이고 새로운 방식의 드론 측량 기법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 드론을 활용하여 수치지적의 경계점 좌표 기반의 새로운 측량 방식을 제안하여 경계 복원 측량의 효율성을 향상시키고자 한다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.239-246
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2019
The drone photogrammetry is actively utilized for obtaining highly accurate spatial information and other various monitoring purposes. It is general to plan the drone photogrammetry by referring to previous experiences or cases in order to obtain the required accuracy, but the drone photogrammetry is often carried out again due to poor accuracy. Since the required spatial accuracy of the drone photogrammetry process result becomes the means of objective evaluation regardless of the type of result, it should be determined carefully. Therefore, it is necessary to determine flight height, overlap, number and arrangement of ground control point, and exterior orientation factor acquisition method in order to meet the required 3D positional accuracy for the design of drone photogrammetry project. In this study, previous study cases for the analysis of drone photogrammetry accuracy were carefully analyzed and verified by applying such cases to testing area, and design guideline of drone photogrammetry project for a small area was prepared based on the analysis result. The presented project design guideline is expected to be a great help to business practice although it is not perfect, and if the design guideline is prepared through comprehensive analysis in future, it would be possible to provide a perfect manual.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.55-63
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2021
The roughness of the road is an important factor directly connected to the ride comfort, and is an evaluation item for functional evaluation and pavement quality management of the road. In this study, data on the road surface were acquired using the latest 3D geospatial information construction technology of ground LiDAR, drone photogrammetry, and drone LiDAR, and the accuracy and roughness of each method were analyzed. As a result of the accuracy evaluation, the average accuracy of terrestrial LiDAR were 0.039m, 0.042m, 0.039m RMSE in X, Y, Z direction, and drone photogrammetry and drone LiDAR represent 0.072~0.076m, 0.060~0.068m RMSE, respectively. In addition, for the roughness analysis, the longitudinal and lateral slopes of the target section were extracted from the 3D geospatial information constructed by each method, and the design values were compared. As a result of roughness analysis, the ground LiDAR showed the same slope as the design value, and the drone photogrammetry and drone LiDAR showed a slight difference from the design value. Research is needed to improve the accuracy of drone photogrammetry and drone LiDAR in measurement fields such as road roughness analysis. If the usability through improved accuracy can be presented in the future, the time required for acquisition can be greatly reduced by utilizing drone photogrammetry and drone LiDAR, so it will be possible to improve related work efficiency.
Kim, Jineon;Kang, Il-Seok;Lee, Yong-Ki;Choi, Ji-won;Song, Jae-Joon
Explosives and Blasting
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v.38
no.3
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pp.1-14
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2020
Stereophotogrammetry can be used for accurate and fast investigation of over-break or under-break which may form during the blasting of underground space. When integrated with small unmanned aerial vehicles(UAVs) or drones, stereophotogrammetry can be performed much more efficiently. However, since previous research are mostly focused on surface environments, underground applications of drone-based stereophotogrammetry are limited and rare. In order to expand the use of drone-based stereophotogrammetry in underground environments, this study investigated a rock surface of a underground mine through drone-based stereophotogrammetry. The accuracy of the investigation was evaluated and analyzed, which proved the method to be accurate in underground environments. Also, recommendations were proposed for the image acquisition and matching conditions for accurate and efficient application of drone-based stereophotogrammetry in underground environments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.47-54
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2021
Calculation of quantity at construction sites is a factor that has a great influence on construction costs, and it is important to calculate accurate values. In this study, topographic model was created by using drone photogrammetry and drone LiDAR to estimate earthwork volume. ortho image and DSM (Digital Surface Model) were constructed for the study area by drone photogrammetry, and DEM (Digital Elevation Model) of the target area was established using drone LiDAR. And through accuracy evaluation, accuracy of each method are 0.034m, 0.35m in horizontal direction, 0.054m, 0.25m in vertical direction. Through the research, the usability of drone photogrammetry and drone LiDAR for constructing geospatial information was presented. As a result of calculating the volume of the study site, the UAV photogrammetry showed a difference of 1528.1㎥ from the GNSS (Global Navigation Satellite System) survey performance, and the 3D Laser Scanner showed difference of 160.28㎥. The difference in the volume of earthwork is due to the difference in the topographic model, and the efficiency of volume calculation by drone LiDAR could be suggested. In the future, if additional research is conducted using GNSS surveying and drone LiDAR to establish topographic model in the forest area and evaluate its usability, the efficiency of terrain model construction using drone LiDAR can be suggested.
Lee, Tae Hee;Lim, Hyeokjin;Kim, Soo Hong;Jung, Sung Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.74-74
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2019
수문조사를 통한 유량자료는 물의 이수, 치수, 환경 등 홍수피해 방지, 수자원의 관리 및 계획을 위한 기초자료로 이용되고 있다. 하지만 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 홍수기의 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 홍수기 계획지점 이외 지점에서 측정은 위와 같은 문제로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 드론을 활용하여 유량을 측정할 수 있는 방법을 도입하였다. 드론을 활용한 유량측정방법은 드론 사진측량 개념에서 접근하였으며 드론 사진측량의 정확도는 다양한 분야에서 많은 연구를 통해 입증된 바가 있다. 본 연구의 대상지점은 중랑천 상류에 위치한 의정부시(신곡교) 지점에서 보급형 회전익 드론 (DJI, 팬텀4 pro)을 활용하여 검증 목적을 위해 측정하였다. 유량측정은 드론으로 촬영된 항공사진 상에서 지상에 위치확인 가능한 지상기준점(GCP, Ground Control Point) 4개점을 선점하고 RTK-VRS 장비를 이용하여 측량을 수행하였다. 항공사진 촬영은 드론을 일정높이의 공중에 정지되어 있는 호버링(Hovering) 상태에서 카메라 타임랩스 기능으로 3초 간격 하도 내 수표면을 촬영하였다. 항공사진 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 이동위치와 GCP 자료를 활용하여 X, Y 좌표 분석을 통해 3초간 이동거리를 표면유속으로 산정하고 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 이와 같이 드론 사진측량으로 산정된 유량과 일반적인 유량측정 방법을 통해 개발된 수위-유량관계곡선식과의 비교를 통해 드론을 활용한 유량측정 방법의 적용성을 확인하였다. 다만, 드론이라는 기계적인 장비의 한계로 야간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 의해 측정의 제한이 있을 것으로 판단된다.
Lee, Young Seung;Lee, Dong Gook;Yu, Young Geol;Lee, Hyun Jik
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.3
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pp.49-58
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2016
Applications of drone in various fields have been increasing in recent years. Drone has great potential for forest management. Therefore this paper is using drone for forest damage areas. Forest damage areas is divided into caused by anthropogenic and occurs naturally, the possibility of disasters, such as slope sliding, slope failures and landslides, sediment runoff exists. Therefore, this research was to utilize the drone photogrammetry to perform the damage analysis of forest damage areas. Geometrical treatment processing results in Drone Photogrammetry, the plane position error RMSE was ${\pm}0.034m$, the elevation error RMSE was ${\pm}0.017m$. The plane position error of orthophoto RMSE was ${\pm}0.083m$, the elevation error of digital elevation model RMSE was ${\pm}0.085m$. In addition, It was possible to current state analysis of damage in forest damage areas of airborne LiDAR data of before forest damage and drone photogrammetry data of after forest damage. and application of drone photogrammetry for production base data for restoration and design in forest damage areas.
The development of open-pit mines leads to large-area topographical changes in highland forests and can lead to severe deterioration of forests, requiring continuous monitoring. The drone photogrammetry is performed at a lower altitude than the existing manned aerial photogrammetry, and thus has a relatively high accuracy. The purpose of this study is to construct spatial information of large open pit mine using drone photogrammetry and to evaluate the accuracy and utilization of the results. The accuracy of the drone photogrammetric results was 0.018 ~ 0.063m in the horizontal direction and 0.027m ~ 0.088m in the vertical direction. These results satisfy the permissible accuracy of 1: 1,000 digital topographic map and it can be used for open mine monitoring. The geospatial information of the open pit mine can be used in various ways, and it can be used to monitor the quantitative change of a specific area for time series change through data management by periodic data acquisition. If drone photogrammetry is applied to open-pit mine monitoring in the future, work time and cost can be greatly reduced compared to the conventional GNSS or total station method, and the work efficiency can be greatly improved because more visible data can be generated.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.6
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pp.553-560
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2020
This paper presents an algorithm for identifying and eliminating errors by seagrasses in coastal bathymetry surveying using drone and HD camera. Survey errors due to seagrasses were identified, segmentated and eliminated using a L∗a∗b color space model. Bathymetry survey using a drone and HD camera has many advantages over conventional survey methods such as ship-board acoustic sounder or manual level survey which are time consuming and expensive. However, errors caused by sea bed reflectance due to seagrasses habitat hamper the development of new surveying tool. Seagrasses are the flowering plants which start to grow in November and flourish to maximum density until April in Korea. We developed a new algorithm for identifying seagrasses habitat locations and eliminating errors due to seagrasses to get the accurate depth survey data. We tested our algorithm at Wolpo beach. Bathymetry survey data which were obtained using a drone with HD camera and calibrated to eliminate errors due to seagrasses, were compared with depth survey data obtained using ship-board multi-beam acoustic sounder. The abnormal bathymetry data which are defined as the excess of 1.5 times of a standard deviation of random errors, are composed of 8.6% of the test site of area of 200 m by 300 m. By applying the developed algorithm, 92% of abnnormal bathymetry data were successfully eliminated and 33% of RMS errors were reduced.
Open-pit mine development requires continuous management because of topographical changes and there is a risk of accidents if the current status survey is performed directly in the process of calculating the earthwork. In this study, the application of UAV photogrammetry, which can acquire spatial information without direct human access, was applied to open-pit mines development area and analyzed the accuracy, earthwork, and mountain restoration plan to determine its applicability. As a result of accuracy analysis at checkpoint using ortho image and Digital Surface Model(DSM) by UAV photogrammetry, Root Mean Square Error(RMSE) is 0.120 m in horizontal and 0.150 m in vertical coordinates. This satisfied the tolerance range of 1:1,000 digital map. As a result of the comparison of the earthwork, UAV photogrammetry yielded 11.7% more earthwork than the conventional survey method. It is because UAV photogrammetry shows more detailed topography. And result of monitoring mountain restoration showed possible to determine existence of rockfall prevention nets and vegetation. If the terrain changes are monitored by acquiring images periodically, the utility of UAV photogrammetry will be further useful to open-pit mine development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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