This study presents an automatic matching method for generating a dense, accurate, and discontinuity-preserved digital surface model (DSM) using multiple images acquired by an aerial digital frame camera. The proposed method consists of two main procedures: area-based multi-image matching (AMIM) and stereo-pair epipolar line matching (SELM). AMIM evaluates the sum of the normalized cross correlation of corresponding image points from multiple images to determine the optimal height of an object point. A novel method is introduced for determining the search height range and incremental height, which are necessary for the vertical line locus used in the AMIM. This procedure also includes the means to select the best reference and target images for each strip so that multi-image matching can resolve the common problem over occlusion areas. The SELM extracts densely positioned distinct points along epipolar lines from the multiple images and generates a discontinuity-preserved DSM using geometric and radiometric constraints. The matched points derived by the AMIM are used as anchor points between overlapped images to find conjugate distinct points using epipolar geometry. The performance of the proposed method was evaluated for several different test areas, including urban areas.
The riverbed areas have exposed to various natural disasters and the private use by neighboring residents have caused many problems. The research objectives are to survey the actual situation of riverbed areas in order to prevent landscape damage and private use. Drone and photogrammetry, orthophoto, DSM(Digital Surface Model), digital topographic map and cadastral information have been integrated by GIS technology. The flood and disaster vulnerable area has been surveyed and the land use and private use has been analyzed using cadastral information. The research results show that the analyzed data can be used for providing foundation data for management of river and also can be used for surveying actual situation of private use on the riverbed areas.
Digital surface model generation from IKONOS stereo imagery is a new challenge in photogrammetric community, especially when the satellite company does not provide the raw data as well as their ancillary ephemeris data. In this paper we utilized an estimated relief displacement azimuth and the nominal collection elevation data included in the metadata file to correct the relief displacement of GCPs, together with a linear transformation for geometric modeling of IKONOS imagery. Space intersection is performed by the trigonometric intersection assuming a parallel projection of IKONOS imagery due to its small FOV and frame size. In the experiment, less than 2-meters of RMSE in orbit modeling is achieved denoting the potential positioning accuracy of the IKONOS stereo imagery.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.26-26
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2021
본 연구에서는 2020년 산사태가 발생한 곡성지역을 대상으로 무인항공기 사진측량을 통하여 산사태 지역의 범위와 변위를 조사하고 이를 기반으로 산사태에 의한 피해범위를 LS-RAPID에서 분석하였다. LS-RAPID는 지진과 강우의 영향을 반영하는 산사태 시뮬레이션 모델이며, 산사태 운동시작여부를 평가하며 만일 발생 시 토사의 이동, 퇴적 범위, 토사층의 깊이를 예측할 수 있다. 산사태 시뮬레이션에서 중요한 변수 중의 하나는 지중의 활동층의 깊이와 분포이다. 재해현장에서 이런 자료를 신속하고 정량적으로 측정하기 위한 방법으로서 무인항공기를 이용한 측량을 실시하였다. 또한 산사태 토사의 이동과 퇴적을 검증하기 위한 자료도 획득하였다. 매개변수의 추정 시선행연구에서 제시된 값을 참고하여, 재해현장의 피해범위와 규모를 비교하여 매개변수를 추정하여 다른 연구사례에서 이용한 값들과 비교, 분석하였다. 또한, 시뮬레이션의 지형입력자료로서 무인항공기 사진 측량자료에서 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 수지지도에서 생성한 DEM(Digital Elevation Model)을 적용한 경우, 시뮬레이션 결과에 영향을 비교, 분석하였다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
Background and objective: The purpose of study is to analyze the three-dimensional (3D) structure by creating a 3D model for green spaces in a park using unmanned aerial vehicle (UAV) images. Methods: After producing a digital surface model (DSM) and a digital terrain model (DTM) using UAV images taken in Mureung Park in Chuncheon-si, we generated a digital tree height model (DHM). In addition, we used the mean shift algorithm to test the classification accuracy, and obtain accurate tree height and volume measures through field survey. Results: Most of the tree species planted in Mureung Park were Pinus koraiensis, followed by Pinus densiflora, and Zelkova serrata, and most of the shrubs planted were Rhododendron yedoense, followed by Buxus microphylla, and Spiraea prunifolia. The average height of trees measured at the site was 7.8 m, and the average height estimated by the model was 7.5 m, showing a difference of about 0.3 m. As a result of the t-test, there was no significant difference between height values of the field survey data and the model. The estimated green coverage and volume of the study site using the UAV were 5,019 m2 and 14,897 m3, respectively, and the green coverage and volume measured through the field survey were 6,339 m2 and 17,167 m3. It was analyzed that the green coverage showed a difference of about 21% and the volume showed a difference of about 13%. Conclusion: The UAV equipped with RTK (Real-Time Kinematic) and GNSS (Global Navigation Satellite System) modules used in this study could collect information on tree height, green coverage, and volume with relatively high accuracy within a short period of time. This could serve as an alternative to overcome the limitations of time and cost in previous field surveys using remote sensing techniques.
Photogrammetry using drone can produce high-resolution ortho image and acquire high-accuracy 3D information, which is useful. Therefore, this study attempted to determine the possibility of using drone-photogrammetry in park construction by producing a topographic map using drone-photogrammetry and analyzing the problems and accuracy generated during production. For this purpose, we created ortho image and DSM (digital surface model) using drone images and created topographic status map by vectorizing them. Accuracy was compared based on topographic status map by GPS (global positioning system) and TS (total station). The resulting of analyzing mean of the residuals at check points showed that 0.044 m in plane and 0.066 m in elevation, satisfying the tolerance range of 1/1,000 numerical maps, and result of compared lake size showed a difference of about 4.4%. On the other hand, it was difficult to obtain accurate height values for terrain in which existed vegetation when producing the topographic map, and in the case of underground buried objects, it is not possible to confirm it in the image, so direct spatial information acquisition was necessary. Therefore, it is judged that the topographic status map using drone photogrammetry can be efficiently constructed if direct spatial data acquisition is achieved for some terrain.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.24-33
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2018
DSM and orthoimage, which are representative results of UAV photogrammetry, are high-quality spatial information data and are widely used in various fields of spatial information industry in recent years. However, the UAV photogrammetry has a problem that the quality of the output of the UAV deteriorates due to the altitude of the UAV, the camera calibration, the weather conditions at the time of shooting, the performance of the GPS / IMU and the number of the ground reference points. The purpose of this study is to analyze the location accuracy of unmanned aerial photogrammetry according to the change of the number if ground control points. Experiments were made with fixed wing, and the shooting altitude was set at 130m and 260m. The number of ground reference points used was 9, 8, 5, and 4, respectively. Ten checkpoints were used. XY RMSE for orthoimage and Z RMSE for DSM were compared and analyzed. In addition, the resolution of the orthoimage was determined to affect the judgment of the operator in the verification of the planimetric position accuracy, and the visual resolution was analyzed using the Siemens star target. As a result of the analysis, the variation of the vertical position accuracy is larger than the variation of the planimetric position accuracy when the number of the ground reference points are different. Also The higher the flying height, the greater the effect of change of ground control points on position accuracy.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.142-142
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2021
An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.
The purpose of this study is to compare and analyze the performance of KOMPSAT-3 Digital Surface Model (DSM) made in overseas testbed area. To that end, we collected the KOMPSAT-3 in-track stereo image taken in San Francisco, the U.S. The stereo geometry elements (B/H, converse angle, etc.) of the stereo image taken were all found to be in the stable range. By applying precise sensor modeling using Ground Control Point (GCP) and DSM automatic generation technique, DSM with 1 m resolution was produced. Reference materials for evaluation and calibration are ground points with accuracy within 0.01 m from Compass Data Inc., 1 m resolution Elevation 1-DSM produced by Airbus. The precision sensor modeling accuracy of KOMPSAT-3 was within 0.5 m (RMSE) in horizontal and vertical directions. When the difference map was written between the generated DSM and the reference DSM, the mean and standard deviation were 0.61 m and 5.25 m respectively, but in some areas, they showed a large difference of more than 100 m. These areas appeared mainly in closed areas where high-rise buildings were concentrated. If KOMPSAT-3 tri-stereo images are used and various post-processing techniques are developed, it will be possible to produce DSM with more improved quality.
ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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