본 연구는 수치사진측량의 기본이론을 토대로 디지털 항공카메라 ADS40에 의한 디지털 영상의 획득과 정사영상 생성실험을 수행하여 정사영상 제작공정을 체계화하였으며, 수치지형도와 수치지적도와의 중첩에 의하여 정확도를 분석 및 평가하는데 목적이 있다. 축척 1/5,000 수치지형도와 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}0.364m$, Y에서 ${\pm}0.413m$, 수치지적도를 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}1.283m$ Y에서 ${\pm}1.085m$의 오차가 나타남을 알 수 있었다. 최신의 디지털 항공카메라영상의 활용을 위해서는 앞으로 GPS/IMU 데이터와 영상데이터의 동기화, 영상처리시 면적당 지상기준점 수량과 해상도 기준 등에 대한 연구가 필요하다.
소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
연구목적: 다양한 목적으로 생성되는 무인비행체 기반의 공간정보를 서로 다른 SW로 생성하고, 정사영상 및 DSM의 위치정확도 분석과 3D mesh의 텍스처 매핑을 비교 분석하고자 하였다. 연구방법: 서로 다른 두 개의 SW를 이용하여 동일한 무인항공영상 데이터를 처리하고, 공간정보를 생성하였다. 생성된 공간정보 중 정사영상과 DSM은 수평위치 및 수직위치 오차의 RMSE를 계산함으로써 정량적 분석을 수행하고, 정성적 분석을 수행함으로써 무인항공사진측량 SW의 공간정보 생성 결과를 비교분석하고자 하였다. 연구결과: 각각의 SW로 생성된 정사영상 및 DSM의 위치정확도에서는 큰 차이가 없었으며, 3D mesh의 텍스쳐 매핑에서 차이를 보였다. 3D mesh의 생성에는 무인항공사진측량 SW가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 무인비행체 기반의 공간분석을 위한 정사영상, DSM의 생성에는 SW에 따른 영향이 없는 것으로 나타났으나 3D 가시화를 목적으로 할 경우에는 SW에 따라 텍스처 매핑 결과가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
항공사진을 이용한 자료취득에 있어서는 고가의 해석도화기를 활용하지 않고 컴퓨터만을 이용한 수치사진측량으로 발전하고 있다. 국내에서는 정사사진의 활용이 극히 제한되어 왔으나 수치처리가 가능해지면서 지도 제작업체에서 많은 관심을 갖게 되었다. 또한, 지형도를 이용하는 기존의 제분야에 있어서 정사투영사진의 이용성은 매우 다양하며, 차세대 새로운 기술로 사용될 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 수치지도와 수치영상을 이용하여 정사영상을 생성하기 위한 각 단계를 모듈화하였다. 또한 사용자 측면에서 작업의 편의를 위해서 일괄처리를 통해서 정사투영영상을 생성할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
저수지에 대한 방재계획은 저수지의 수위와 수면 면적에 대한 시계열적인 변화 상태를 직관적으로 모니터링하여 보다 신속하게 대책이 수립되어야 한다. 본 논문은 주기적인 무인항공사진측량을 통해 제작되는 정사영상을 이용하는 방안을 제시하고 적용가능성을 분석하였다. 아산시 성내저수지를 대상으로 총3회의 무인항공사진측량을 실시하여 정사영상을 제작하고, 각각의 성과를 비교하여 저수지의 시계열별 수위 변화와 수면 면적의 변화 상태를 분석하였다. 분석결과, 강우에 따른 수위 상승과 수면 면적의 증가를 효과적으로 관측할 수 있었다. 정사영상 성과는 지상측량에 의한 실측성과와 비교하여 최대오차가 X좌표는 7.5cm, Y좌표는 10.8cm, 높이는 14.1cm이내의 범위에 들었으므로 향후 무인항공사진측량 방법이 저수지의 방재 관리를 위한 모니터링 업무에 충분히 적용될 수 있음을 검증하였다. 또한 정사영상을 취득하는 데에는 촬영에 약 2시간, 그리고 영상처리에 약 4시간이 소요되어 촬영 당일 영상분석이 가능하므로 긴급을 요하는 방재 업무에 최적일 것으로 판단된다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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