• 제목/요약/키워드: Aerial Stereo-images

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무인기 소프트웨어에서 처리된 표정요소를 이용한 도화품질 예측기술 개발 및 비교분석 (Development and Comparative Analysis of Mapping Quality Prediction Technology Using Orientation Parameters Processed in UAV Software)

  • 임평채;손종환;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_1호
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    • pp.895-905
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    • 2019
  • 현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.

설악산국립공원 상록침엽수 고사목 공간분포 특성 - 서북능선 일원을 대상으로 - (Spatial Distribution of Evergreen Coniferous Dead Trees in Seoraksan National Park - In the Case of Northwestern Ridge -)

  • 김진원;박홍철;박은하;이나연;오충현
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.59-71
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    • 2020
  • Using high-resolution stereoscopic aerial images (in 2008, 2012 and 2016), we conducted to analyze the spatial characteristics affecting evergreen coniferous die-off in the northwestern ridge (major distribution area such as Abies nephrolepis), Seoraksan National Park. The detected number of dead trees at evergreen coniferous forest (5.24㎢) was 1,223 in 2008, was 2,585 in 2012 and was 3,239 in 2016. The number of cumulated dead trees was 7,047 in 2016. In recent years, the number of dead trees increased relatively in the northwest ridge, Seoraksan National Park. Among the analysed spatial factor (altitude, aspect, slope, solar radiation and topographic wetness index), the number of dead trees was increased in the conditions with high altitude, steep slope and dry soil moisture. A spatial distribution of dead tree was divided into 2 groups largely (high altitude with high solar radiation, low altitude with steep slope). In conclusion, the dead trees of evergreen coniferous were concentrated at spatial distribution characteristics causing dryness in the northwestern ridge, Seoraksan National Park.

항공사진(航空寫眞)에 의한 해안(海岸)의 효율적 이용관리 방안에 관한 연구 (A Study on the Effectual use and Management of the Coast by means of Photogrammetry and Remote Sensing)

  • 양인태
    • 산업기술연구
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    • 제7권
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    • pp.15-25
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    • 1987
  • 해안의 효율적 이용관리는 국토의 이용면에서나 해양자원의 보호에서 매우 중요한 과제이다. 그러나 해안 현상은 대단히 국지성이 강하므로 각 해안은 각각 특유의 문제를 갖는다. 그러므로 해안은 때때로 입체적으로 파악이 되어야 하나 재래식 방법으로 매우 어렵다. 그러므로 항공사진의 입체 모델을 이용하면 해안 관리에 매우 높은 효용성을 얻을 수 있다. 항공사진은 수식으로 표현할 수 없고 해안의 동적현상과 형태를 시간에 따른 상관관계로 표현하는데 매우 효과적이다. 원격탐사기 및 방사계로부터 얻은 이미지는 해안지대 관리에 관련된 계획수립자에게 가치있는 정보를 제공하고 그 정보는 자동으로 읽어낼 수 있도록 정량화되고 처리될 수 있는 부가적인 가치를 지니고 있으며 빠르고도 저렴한 비용의 기술을 제공하므로 원격탐사를 위한 종합 시스템이 국가적인 차원에서 확보되어야 한다.

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3차원 GIS의 현실감 부여 빌딩 모델링 및 시각화에 관한 연구 (Photorealistic Building Modelling and Visualization in 3D GIS)

  • 송용학;손홍규;윤공현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권2D호
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    • pp.311-316
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    • 2006
  • 지형공간정보체계가 공간분석 및 의사결정을 위한 뛰어난 도구로서 다양한 분야에서 활용되고 있지만 세밀한 도시환경을 3차원으로 묘사할 수 있는 기능은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 3차원 모델링 및 시각화의 최근 기술을 GIS의 3차원 구현능력을 향상시키기 위하여 기존의 GIS 상용 프로그램과 통합하였다. 현실과 매우 근사한 3차원 모형을 하기 위하여 입체항공사진으로부터 빌딩 모형을 제작하였으며 또한 건물의 지붕과 벽의 텍스쳐는 각각 정사항공영상 및 지상사진을 이용하여 생성하였다. 본 연구는 ArcGIS, ArcObjects 및 Visual Basic을 이용하여 구현되었으며 3차원 기하학적 모형과 자료 구조, 텍스쳐 생성 및 이들을 병합한 3차원 도심 모형의 생성 기법을 제시하였다. 그 결과 미국 퍼듀대학 캠퍼스를 현실감있는 3차원 시각화를 구현하였다.

재해 피해조사 자동화를 위한 실용시스템 구축 (Development of the Practical System for the Automated Damage Assessment)

  • 진경혁;김영복;최우정;심재현
    • 한국재난관리표준학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.73-78
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    • 2008
  • 전 세계적으로 대규모 재해 발생 빈도가 증가하고 그 피해가 심각한 상황에 이르고 있다. 최근 IT 기술과 remote sensing 기술의 발전과 더불어 재해관리 분야에 이러한 기술을 적용하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IT, remote sensing, GIS 기술을 통합하여 재해 발생 이후 신속한 피해현황 파악과 대책 수립을 위한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 지상에서 피해현장을 촬영하여 피해물량을 정량적으로 산출하고 피해시설에 대한 정성적인 정보를 실시간으로 확인함으로써 신속한 대응책을 마련하고 객관적인 복구 예산운용을 위한 시스템이다. 또한 위성영상 및 항공사진, GIS 시스템 기반의 피해정보관리시스템에서 피해지역의 위치 및 실시간으로 수집된 정보를 토대로 전자재해대장 및 피해현황도 작성이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 첨단 기술 기반의 재해 정보를 관리함으로써 신속한 대응이 가능하며 공간영상과 GIS 기반의 효율적 재해정보 관리가 가능할 것이다.

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무인항공기 영상을 위한 영상 매칭 기반 생성 포인트 클라우드의 후처리 방안 연구 (Post-processing Method of Point Cloud Extracted Based on Image Matching for Unmanned Aerial Vehicle Image)

  • 이수암;김한결;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1025-1034
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    • 2022
  • 본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

무인항공사진측량을 이용한 벡터화의 3차원 위치정확도 분석 (Analysis of Three Dimensional Positioning Accuracy of Vectorization Using UAV-Photogrammetry)

  • 이재원;김두표
    • 한국측량학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.525-533
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    • 2019
  • 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.

상관관계 해석을 통한 수치표고모델 평가 방법 (Evaluation of Digital Elevation Models by Interpreting Correlations)

  • 이승우;오해석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권2호
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    • pp.141-148
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    • 2004
  • 영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.

지형공간 콘텐츠 융합에 의한 도시 및 지역의 3차원 모델링 및 활용기법 연구 (3-D modeling and Application Methods for Urban Areas by Convergence of Topographical Spatial Contents)

  • 연상호;이영욱
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.488-490
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    • 2009
  • 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 지형공간정보를 가장 정밀하게 촬영하기 위하여 항공기에 고해상도 디지털 지상촬영 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 항공사진 촬영을 실시하여 지상의 기준점에 맞도록 기하보정을 실시하고, 각 지형에 수직대응 방향으로의 조건식을 적용한 정사보정작업을 거쳐 정확한 지도영상을 작성하였다. 지형공간위의 다양한 지형정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축은 도시 및 지역 계획 및 설계뿐만 아니라 관련 미래의 공간콘텐츠 구성을 위한 유비쿼터스 정보통신에서 크게 활용할 수 있을 것이다.

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고해상도 위성영상을 활용한 자동화된 건물 영역 추출 하이브리드 접근법 (A Hybrid Approach for Automated Building Area Extraction from High-Resolution Satellite Imagery)

  • 안효원;김창재;이효성;권원석
    • 한국측량학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.545-554
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    • 2019
  • 본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.