This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
Nowadays the aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple object such as cartography and ground covey classification and also in a social objects such as the city plan, environment, disaster, transportation etc. However, the shadow, which includes when taking the aerial photos, makes a trouble to interpret the ground information, and also users, who need the photos in their field tasks, have restriction. This study, for removing the shadow, uses the single image and the image without the source of image and taking situation. Also, this study present clustering algorism based on HIS color model that use Hue, Saturation and Intensity, especially this study used I(intensity) to extract shadow area from image. And finally by filtering in Fourier frequency domain creates the intrinsic image which recovers the 3-D color information and removes the shadow.
다시기, 다축척의 팬크로매틱 항공사진을 통하여 소도시지역의 변화탐지를 시도하였다. 1987년과 1996년에 각각 촬영된 축척 1:20,000 사진과 2000년에 촬영된 1:37,500의 사진에 대하여 기하보정과 대조처리, 그리고 영상재배열을 통하여 좌표계 일치, 밝기값 조정, 공간해상도 일치 등 영상들 간에 동일한 조건을 갖도록 해 주는 사전작업을 행하였다. 다른 시기의 항공사진들 간에 영상대차법과 영상대비법을 각각 적용하여 변화지역을 탐지하였다. 단일밴드의 팬크로매틱 항공사진으로부터 지형 및 인공지물의 변화를 추출할 수 있었으며, 두 기법으로 각각 변화탐지한 결과를 비교하여 제시하였다.
본 연구는 항공사진을 이용 3차원 도로설계 시뮬레이션을 적용하는데 그 목적이 있다. 기존의 수치지도를 이용한 도로설계 방법대신 수치지도에서 정확히 나타나지 않는 지형과 지물을 수치항공사진을 이용하여 3차원 도로설계에 적용하였다. 먼저 항공사진을 이용해서 정사사진을 만들고 DEM을 추출하여 수치표고모델을 생성하였다. 그리고 실제 평면 설계에 쓰이는 좌표값을 3차원설계에 적용함으로서, 도로 노선 및 경관분석에 많은 도움이 될 것으로 보인다. 또한 Virtual GIS를 이용하므로 도시계획, 식물, 토양, 수로 또는 도로형태, 홍수계획 등 많은 인자들이 평가에 사용되며 이러한 노선설계기준에 따라서 3차원 시뮬레이션을 적용하여 그 효과를 검토하고자 한다. 본 논문에서는 구조물 3차원 설계에 관한 기초적인 연구를 시행하였으며, 3차원설계를 통해 의사결정시 효율적인 판단을 할 수 있었다. 향후, 환경 친화적 시공 및 설계에 대한 연구가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.
The purpose of this study is to make out a history of the coastline deformation with annual aerial photos of the target area and to suggest an efficient method for interpreting the coastline deformation. First, there were difficulties in obtaining annual aerial photos of an identical area as well as collecting periodical datum because of too much change of the real area during more than 27 years. Besides the past aerial photo is inferior to the latest one in quality. So there is nothing but to exclude an accuracy evaluation of the ortho photo. Taken into account the extent of the coastline change for 27 years is more than 10M and the all errors of the ortho image is included in this extent, both an accuracy and an error are ignored. The result of this study show that the coastline in the sea area of Namhangjin maintain advanced forward the ocean and keeps on moving with maintaining fairly wider shape of balance beach. Also The coastline deformation off l㎞ from the estuary is greatly irregular, which means the erosion of the sea in this area is in progress. The latest data being the aerial photo in 1996, it is difficult to find out the current conditions of a coastal erosion. However, considered the construction of a breakwater in Anmok Harbor is going on, the beach erosion becomes more accelerative recently. The aerial photos of the present Namhangjin's situation will make it possible to understand the history of the coastline change more accurately.
본 연구에서는 고정익 무인항공기(드론, SenseFly eBee)를 이용하여 국내 대규모 석회석 노천광산에 대한 지형측량을 수행하였다. 비행고도 300 m, 비행속도 12 m/s 조건으로 약 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 현장에서 총 288장의 항공사진을 촬영할 수 있었다. 특이점 추출이 불가능한 37장의 항공사진을 제외한 251장의 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 7 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 4곳의 지상기준점에 대하여 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 고정익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 15 cm 내외로 분석되었다. 고정익 무인항공기는 회전익 무인항공기에 비해 상대적으로 비행시간이 길어 넓은 영역의 신속한 지형측량이 가능하므로 대규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
일반적으로 지형정보는 지도에 의해 취득되어 왔다. 그러나 지도는 실제 지형상태를 등고선, 도형, 기호, 문자, 색 등에 의해 표시하고 있으므로 현장감이 부족하고 판독이 어렵다. 따라서 항공사진이나 지상사진을 이용하여 지형에 대한 분석을 수행하기도 한다. 그러나, 항공사진이나 지상사진의 경우는 촬영시의 사진기의 자세와 대상물의 기복에 따른 기하학적 왜곡을 포함하고 있으므로 정확한 위치를 결정하기가 곤란하다. 따라서 사진 상에서 정확한 위치를 파악할 수 있도록 하기 위해서는 편위수정기에 의해 제작된 정사투영사진도가 이용되기도 한다. 편위수정기에 의한 정사투영사진지도의 제작은 매우 복잡하고 어려우며 필요한 자료를 신속하게 생성하기 곤란한 단점이 있어 널리 이용되지 못하였다. 본 연구에서는 전산기를 이용하여 수치사진측량기법에 의해 입체항공사진으로부터 수치표고모형을 생성하고, 이를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방법을 연구하므로서 정사투영사진지도를 보다 정확하고 신속하게 제작하는 방법을 제시하고자 하였다.
Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site specific pasture biomass data. Recent developments in unmanned aerial vehicle (UAV) technology provide cost effective and real time applications for site specific data collection. For the mapping of herbage biomass (BM) on a hill pasture, we tested a UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). The field measurements were conducted on the grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17 and June 27, 2014. Plant samples were obtained from 28 sites. A UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number (DN) values of Red and NIR channels were extracted from the aerial photos and a normalized differential vegetation index using DN ($NDVI_{dn}$) was calculated. The results show that the correlation coefficient between BM and $NDVI_{dn}$ was 0.88. For the precision management of hilly grazing pastures, UAV monitoring systems can be a quick and cost effective tool to obtain site-specific herbage BM data.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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