본 연구에서는 l/5,000 항공사진을 12000pi와 6000pi로 자동독취한 영상에 대하여 저가의 PC 기반 수치사진 측량시스템을 사용하여 수치지도, DEM, 정사영상 등의 제작을 수행하고 다양한 방법으로 정확도를 비교 평가하였다. 비숙련자가 PC 기반 수치사진측량시스템을 사용하여 12004pi의 항공사진영상을 도화한 결과, 등고선 삽입은 불가능하였지만 이를 제외한 나머지 부분은 l/l,000 수준의 수치지도 제작 가능성을 나타냈으며, 자동 DEM 제작에 있어서는 자동독취 해상도 및 격자간격이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수있었다. 정사영상의 제작에 있어서는 DEM의 격자간격이 커질수록 정확도가 저하되지만 그 차이는 크지 않았으며, 이보다는 원 영상의 자동독취 해상도가 정사영상의 품질에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 동일한 검사점에 대하여 정사영상과 수치지도 제작 결과를 비교한 결과 정사영상의 정확도가 수치지도보다 더 좋게 나타나, 보다 다양한 분야에서 정사영상이 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 민간 부문에서 항공사진영상과 PC 기반 수치사진측량시스템이 GIS분야의 자료 수정 및 갱신에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
During the past, digital orthophoto is generated for rural area or low resolution image, because the accurate extraction of DEM is difficult for urban area. But, nowadays, high resolution DEM by ALS system starts to become available for urban area, so the importance of large scale digital orthophoto generation becomes increasing. In this paper, we propose and describe effective algorithm for detecting occlusion area and not only restoring occlusion area but also processing null pixels by occlusion area for minimizing the heterogeneity of digital orthophoto. With proposed algorithm, we detected occlusion area due to height of structures such as buildings, bridges, etc, and restored occlusion area using reference image. Also, The homogeneity of generated digital orthophoto was improved by using brightness correction.
본 연구에서는 레이저스캐닝 데이터의 일종인 LIDAR 데이터를 이용하여 수치정사사진 제작에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 LIDAR를 이용하여 얻은 XYZ 절점자료(point data)로부터 TIN(Triangular Irregular Network)을 형성한 후. 이로부터 DSM(Digital Surface Model) 을 제작하였다. 그러나 이 과정에서 수치정사사진의 품질에 악영향을 줄 수 있는 절단선(break line)에서의 노이즈가 DSM에서 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 절단선에서의 노이즈를 처리할 수 있는 여러 가지 기법을 적용하였다. 그 결과 건물을 추출하여 저지대(低地帶)에 대한 LIDAR DEM과 합성하는 기법이 가장 적절하다는 결론을 도출하였으며, 이렇게 제작된 LIDAR DSM으로 수치정사사진을 제작하고 품질을 평가해 본 결과 도화축척 1:5,000보다 높은 위치정확도를 지닌 수치정사사진의 제작이 가능하였다.
본 연구에서는 비측정용 주사기를 이용하여 수치정사사진을 제작하는 최적기법을 연구하고자 한다. 비측정용 주사기로 항공사진의 양화필름을 각각 상이한 해상력으로 주사하고 수치사진측량 작업대에서 항공영상의 해상력, 수치표고모델 격자간격, 재배열기법과 출력 영상화소 간격을 고려하여 수치표고모델을 자동으로 생성하여 수치정사사진을 제작하였다. 그 결과 평면위치의 정확도는 우수하지 못했지만, 표고의 정확도는 우수하였다. 이를 통해 비측정용 주사기를 사용해서 제작한 수치정사사진은 고정밀도를 요구하지 않는 지리정보체계(GIS) 등의 자료기반 구축과 수치표고모델을 이용한 토공량 산정 등에 충분히 이용 가능하리라 사료된다.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
정사영상 제작에 주로 사용되는 기존의 항공사진측량 방법은 대규모 지역에 대해서는 효과적이나 소규모 지역에서는 비경제적이며, 지형지물의 지속적인 변화관측과 짧은 주기의 제작에는 어려움이 있다. 최근 다양한 센서들이 탑재된 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급격한 속도로 발전되고 있으며 이러한 무인항공기는 공간정보 분야에서도 다양하게 사용되고 있다. 무인항공기는 소규모지역에 대해서 신속하게 영상 자료 취득이 가능하며 적은 비용으로 영상자료들을 수시로 갱신할 수 있다. 또한, 불필요한 지역을 제외한 특정지역에 대해서만 공간정보 자료 취득이 가능함으로써 공간정보자료의 중복성을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 평지지역에 비해 상대적으로 정확도가 낮은 소규모 경사지역을 대상으로 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 정사영상과 수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model)을 생성하였으며, 검사점에 의한 평면 및 수직 좌표 성분의 RMSE는 σH = ±0.12 m, σV = ±0.09 m 의 정확도를 보였다. 그 결과 1/500 축척의 국토지리정보원 수치지도 기준 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 이를 통하여 고가의 측량용 무인항공기가 아닌 일반용 저사양 무인항공기를 이용하여 소규모 경사지역의 정사영상 제작 가능성을 확인하였다.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
Timber inventory is a good starting point for developing strategies to effectively manage the timberland. In the sale of timberland, pricing is mostly based on this inventory. For a small timberland, inventory by conventional ground survey could be possible. In the case of large and nationwide business transactions, swift and inexpensive inventory is worth to be considered as the conventional methods require more experienced man power, money and time. In the present study, it was aimed to identify the chronicle of timberland such as changes that has occurred owing to silvicultural activities and by other means using the historical aerial photography and satellite data. Historical aerial photos from National Aerial Photography Program (NAPP), National High Altitude Photography (NHAP), Survey Photography and Landsat satellite data were used. Orthophotos were constructed using the DOQQ and DEM from USGS. Simple photo interpretation technique was employed to classify the orthophoto and satellite data. The plantation area was classified into softwood, mixed and hardwood. The timber age and the corresponding acreage details and the changes were also estimated. The result of this study could be more useful to the timberland buyers to better understand the chronicle of timberland of their interest prior to transactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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