실시간 공중자료획득 시스템은 긴급상황에서 실시간으로 공간정보를 생성하기 위해 빠른 매핑을 수행하는 시스템이다. 이 시스템은 GPS/INS 통합 알고리즘에서 제공한 위치 및 자세를 사용하여 무기준점 방식의 AT(aerial truangulation)을 수행한다. 따라서 순차적으로 AT을 통한 조정된 위치 및 자세를 얻을 수 있다면, 이를 칼만필터의 측정치로 하여 위치 및 자세를 보정할 수 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 기반의 항공시스템을 기준으로 GPS/IMS Image 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 이용하여 GPS/INS 통합 알고리즘을 통한 AT 수행결과와 AT을 통해 조정된 위치 및 자세를 이용하여 GPS/INS 위치 및 자세를 보정하는 GPS/INS/AT 통합 알고리즘에 의해 계산된 AT의 결과를 산출하여 비교하였다. 비교분석 결과, GPS/INS/AT 통합 알고리즘으로 AT를 수행한 결과가 GPS/INS를 이용한 AT를 수행한 결과보다 정확성이 높은 것을 확인하였다. 그러나 항체가 회전을 할 경우에는 위치 오차가 GPS/INS로 부터의 위치오차보다 높게 나오는 경향을 보였으며, 추후 분석이 필요할 것이라고 사료된다.
KOMPSAT-3A (KOrea Multi-Purpose SATellite-3A) was launched in March 25 2015 with specification of 0.5 meters resolution panchromatic and four 2.2 meters resolution multi spectral sensors in 12km swath width at nadir. To better understand KOMPSAT-3A positional accuracy, this paper reports a test result on the accuracy of recently released KOMPSAT-3A beta test images. A number of ground points were acquired from 1:1,000 digital topographic maps over the target area for the accuracy validation. First, the original RPCs (Rational Polynomial Coefficients) were validated without any GCPs (Ground Control Points). Then we continued the test by modeling the errors in the image space using shift-only, shift and drift, and the affine model. Ground restitution accuracy was also analyzed even though the across track image pairs do not have optimal convergence angle. The experimental results showed that the shift and drift-based RPCs correction was optimal showing comparable accuracy of less than 1.5 pixels with less GCPs compared to the affine model.
무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 접어들어 드론이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 비탈면의 시공 및 유지관리는 일반적으로 소단 및 점검원 통로를 이용하여 인력으로 관리하고 있다. 이러한 방법은 안전사고의 위험이 있으며, 인력을 통한 시야 확보가 어려워 정확한 파악이 어렵다. 본 논문에서는 지반 공학 관련 구조물 중 비탈면을 대상으로 드론이 촬영한 디지털 사진을 이용하여 RTK 및 GCP가 비탈면 3차원 모델에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 비탈면 3차원 모델의 품질 비교를 위해 9개 지점에 대해 GNSS 좌표를 측정하였고, 이 중 3개 지점은 검사점으로 활용하고 나머지 지점들은 지상기준점으로 활용하였다. RTK를 활용한 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하여 비탈면 3차원 모델을 작성할 경우, 지상기준점의 개수가 증가하면 검사점에서의 오차가 감소하는 것을 확인하였다. 또한 일반 GNSS를 사용하더라도 지상기준점을 적용하면 3차원 모델의 검사점에서의 오차는 크지 않은 것을 확인하였다. 그러나 RTK모듈을 사용하여 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하더라도 GCP를 적용하지 않고 비탈면 3차원 모델을 작성하면 큰 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 특히, 높이 값인 z좌표에 대한 오차가 크게 발생하였다. 따라서, 평면정보와 더불어 높이에 대한 정보도 중요한 비탈면 3차원 모델 작성을 위해서는 반드시 GCP를 적용해야 함을 확인할 수 있었다.
공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.
사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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