Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.
There is the case to make the image map by using color aerial photo, DEM gives the accuracy of the Ortho image. Therefore We evaluate the accuracy by digital photogrammetric system after generating the DEM of Color Aerial Image.
Aerial photo process with digital camera has some benefits. It is fast and simple by digital way incomparison with aerial photo based on film. Also it works with GPS/INS device to do direct geo-referencing. Sdata and digital map and GCP is produced. In base on it, ortho images are produced and compared with surveying data.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
Won, Taeyeon;Song, Junyoung;Lee, Byoungkil;Pyeon, Mu Wook;Sa, Jiwon
한국측량학회지
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제38권5호
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pp.443-453
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2020
The automatic land category extraction method was proposed, and the accuracy was evaluated by learning the aerial photo characteristics by land category in the border area with various restrictions on the acquisition of geospatial data. As experimental data, this study used four years' worth of published aerial photos as well as serial cadastral maps from the same time period. In evaluating the results of land category extraction by learning features from different temporal and spatial ranges of aerial photos, it was found that land category extraction accuracy improved as the temporal and spatial ranges increased. Moreover, the greater the diversity and quantity of provided learning images, the less the results were affected by the quality of images at a specific time to be extracted, thus generally demonstrating accurate and practical land category feature extraction.
Due to complexity of diverse features in urban area, accurate feature extraction is laborious task in aerial and satellite imagery. Especially occlusion by buildings, and image distortion of shadow effects make processing more difficult work. In this study, algorithm was presented to correct of shadow effects in aerial color images. This algorithm enables user to accurately interpretate urban information by correction of shadow effects in aerial color images
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.
We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.
산지가 많은 우리나라에서는 인구가 증가함에 따라 토지의 이용이 평지에서 경사지로 이동되고 있으며, 산사태와 같은 자연재해는 인명의 손실, 재산상의 손실, 그리고 자연환경 파괴를 일으켜 그 연구의 중요성이 증가하고 있다. 산사태 예측에 있어서 단일사면에 대한 안정검토해석이 아닌 광범위한 지역의 위험지 예측은 중요한 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 산사태 지역의 항공사진 스캐닝으로 얻은 이미지밝기값의 평균 및 표준편차에 대한 상관관계를 알 수 있었다. 산사태 지역에서는 밝기값 범위가 35~65에 분포하였고, 표준편차가 경년변화에서 조금씩 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 넓은 지역의 산사태 조사에서는 항공사진 자료에 의해 경사도, 토질특성, 피복상태의 상관관계를 구할 수 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.273-273
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2002
Masan barber was situated in S.Korean southern central coast. And it is contributing greatly in S.korea's economy development to international trading port of Heaven's blessing that possess natural, geographical situation. Also, because there are Masan free tax area and chanwon heavy industrial complex, sachon air industrial complex etc. on back, it is important permanency in our country. Specially, because inland transport routes such as southern highway, Guma highway and national road system are developed well, the importance is very high. Masan harbor 1899.05.01 be that opened, the 1st and 2nd (central pier) was build 1938∼1944 year, and the 3rd pier was 1973∼1978 year. the 4th pier was 1974∼1983 year, 5th pier was 1984∼1988, 6th pier (west pier) was 1985∼1992 year. it was developed over 100 years. But, it did great many harbor and bay development of last 100 yens but research about coastline change and seashore reclamation is insufficient. Therefore, this research executed research about coastline change of Masan bay of last 100 years, In this study, we analyzed aerial photographs and tide data for the past 100 years using digital aerial photo analysis and GIS techniques for each 3-year interval. We abstracted beach DEM (digital elevation model) and ortho aerial photographs, and conducted a space analysis. As a result, we were able to identify changes in the area As a result, we drew 10 years cycle coastline change of Masan bay. and we can detect bay coastal line change and calculate refill rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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