3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
최근에 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라, 이에 대한 지속적인 모니터링과 변화지역에 대한 효과적인 갱신을 수행하여 정보의 최신성을 확보하고 보다 정확한 정보를 취득하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로, 본 연구에서는 변화지역에 대한 갱신주기별 최적의 모니터링 운영방안을 도출하고자한다. 이를 위해, 갱신주기를 실시간갱신과 주기갱신으로 나누어 각각에 대한 대표적인 모니터링 방법의 특성과 현재 우리나라의 적용현황에 대해 서술하였다. 각 방법에 대한 장단점을 파악하여 실무 적용 가능성을 평가해보았으며, 이를 토대로 최종적으로 실시간갱신과 주기갱신 각각에 대한 최적의 모니터링 운영방안을 도출하였다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
최근 들어 정사투영영상에 대한 필요성과 그 효용성이 급격히 늘어나고 있으며, 정사사진지도 뿐만 아니라 여러가지 응용분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 특별한 수치지도 도화장비 없이 수치정사투영영상만을 이용하여 수치지도를 제작할 수 있도록 도형정보를 자동으로 추출하고 분류하고자 한다. 이를 위하여 영상처리의 여러 가지 기법들과 퍼지이론을 적용하여, 도로경계와 차선 그리고 건물의 종류에 따라 자동으로 레이어가 부여되도록 하였다. 특히 건물의 경우 화소 단위로 추출된 외곽 벡터라인이 상당히 복잡한 형태를 지니고 있으나 모서리간은 1차원 선형을 지니도록 프로그램을 개발하였다. 연구결과 자동으로 모든 대상물을 일시에 추출하여 인식하지는 못하였으나, 반자동을 가미하였을때 50 cm내외의 오차를 보이고 있었다. 따라서 1/5,000축척의 수치지도를 제작하는 데 있어서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 연구에서는 항공 디지털 프레임 카메라에 의해 제작된 모자이크 영상의 정량적인 품질 평가를 위해 HSI 색상 모델을 이용한 색상평가 방법을 제안하였다. 이를 위하여 먼저 RGB칼라 영상을 HSI색상모델로 변환 후, 모자이크영상의 접합영상에 대해 6가지 동일한 색상에 해당하는 채도와 명도의 화소정보를 추출한다. 이 후, 접합영상을 객관적으로 평가하기 위하여 유사성과 대비 측정을 위해 4가지 평가인자를 산출하였으며, 이에 대한 정량적인 평가를 수행하였다. 그 결과 제안된 영상 평가 방법이 육안 평가 방법과 거의 유사한 결과를 보여주고 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 모자이크영상에 대해 시각적으로 판단하기 어려운 문제점을 정량적으로 나타냄으로써 영상 자체의 품질을 평가하기 위한 객관화된 방안을 제시하였다.
측량 및 정보처리기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠와 3차원 현실세계를 컴퓨터상에서 쉽게 접할 수 있게 되었다. 이는 국내에 항공레이저측량과 고해상도 디지털카메라의 보급이 최근 몇 년 동안 빠르게 진행되었기 때문이다. 그러나 항공레이저측량의 적용이 지도제작 및 지형분석 등에 국한되어있어 다양한 활용이 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 현지조사나 항공 사진측량으로 이루어졌던 산림조사를 항공 라이다데이터를 이용하여 수목의 표고분포, 면적 및 용량산출, 수목밀도분포도를 3차원적으로 분석하여 산림지역에 대한 과학적인 정보를 제작해 보았다. 이미 미국, 캐나다 등에서는 항공레이저측량을 이용한 수목의 용량을 통하여 생체량(biomass), 산림자원분석, 시계열 모니터링, 산불거동모델링 등 다양한 연구와 적용이 이루어지고 있다. 전 세계적으로 산림자원에 대한 관심이 증대하고 있는 가운데 이제 국내에서도 광범위한 산림의 과학적 조사와 분석이 이루어져 산림자원관리 및 보호가 체계적으로 이루어져야 하겠다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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