With the popularization of drones and the ease of use of the Global Navigation Satellite System (GNSS), drone photogrammetry for terrain information has been widely used. Drone photogrammetry enables the realization of high-accuracy three-dimensional topography for the entire area with less effort and time compared to the past direct survey using GNSS or total station. From 3-D topographic data, various topographical analysis is possible. To improve the accuracy of drone photogrammetry, direct GCP surveying in the field is essential, and the numbers and reasonable positioning of GCPs are very important. In the case of beaches or tidal flats on the west coast of Korea, the numbers and location of GCPs are important factors in efficient drone photogrammetry because of the size of the area, difficulties of movement, and the risk from tides. If the RTK (Real-time kinematic) or PPK (Post-processed kinematic) method is used, the increased accuracy of the drone's location enables high-accuracy photogrammetry with a small number of GCPs. This study presents an efficient drone photogrammetry method in terms of time and economy by comparing and analyzing the results of drone photogrammetry using Non-PPK with low-cost PPK-Kit, based on the tests of various numbers and locations of GCPs in the university field including various slopes and structures like coastal terrain.
드론사진측량(Drone photogrammetry)은 높은 정확도의 공간정보획득과 각종 모니터링 목적으로 활발히 활용되고 있다. 요구하는 정확도를 얻기 위한 드론사진측량 계획 시 경험 또는 기존의 사례를 참고하여 계획하는 경우가 일반적이나 불량한 정확도로 인하여 재 촬영하는 경우가 종종 발생한다. 요구하는 드론사진측량 처리결과의 공간정확도는 결과물의 종류에 관계없이 객관적인 평가의 수단이 되므로 신중히 결정할 필요가 있다. 따라서 드론사진측량의 프로젝트설계는 요구하는 공간정확도(3D positional accuracy)를 충족시키기 위해 촬영고도, 중복도, 지상기준점(GCP; Ground Control Point)의 수와 배치, 외부표정(EO; Exterior Orientation)요소에 대한 획득방법의 결정이 필요하다. 본 연구에서는 드론사진측량 정확도분석에 대한 기존 연구사례를 면밀히 분석하고 시험지역에 적용하여 검증하였으며 이 분석결과를 토대로 소규모지역 드론사진측량 프로젝트시의 설계지침을 마련하였다. 제시한 프로젝트설계지침은 완벽하지는 않지만 실무에 많은 도움이 될 수 있을 것을 기대하며 추후 종합적분석을 통한 설계지침이 마련된다면 완벽한 매뉴얼을 제공할 수 있을 것이다.
Although the utilization of drone photogrammetry that can generate spatial information using ultra-high-resolution images is increasing in the civil engineering and construction fields, analysis of areas that can be used is insufficient. Therefore, this study attempted to determine how far drone photogrammetry can be used in the civil engineering and construction fields by applying a detailed analysis method. The status map and cross-sectional map were actually vectorized using drone photogrammetry outcomes, compared and analyzed with the results acquired in the field, and the qualitative aspects of traffic safety facilities were analyzed to determine their usability. As a result, the accuracy of the plane position using drone photogrammetry was reliable, but the height accuracy was difficult to trust. Accordingly, although there is a possibility of preparing a status map, the use of it in areas requiring high accuracy such as cross-sectional plans was limited, and it is believed that it can be used in the construction management field where qualitative analysis is conducted.
도로의 평탄성은 승차감과 직결되는 중요한 요소이며, 도로의 기능평가 및 포장품질 관리를 위한 평가항목이다. 본 연구에서는 지상 LiDAR, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 최신 3차원 공간정보 구축 기술을 활용하여 도로 노면에 대한 데이터를 취득하고, 각각의 방법에 대한 정확도 및 평탄성을 분석하였다. 정확도 평가 결과 지상 LiDAR는 X, Y, Z 방향으로 각각 0.039m, 0.042m, 0.039m의 RMSE를 나타내었으며 드론 사진측량과 드론 LiDAR는 각각 0.072~0.076m, 0.060~0.068m의 RMSE를 나타내어 측량 및 지도제작 분야에 각각의 방법이 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 또한 편평도 분석을 위해 각각의 방법으로 구축된 3차원 공간정보에서 대상 구간에 대한 종방향 경사와 횡방향 경사를 추출하고, 설계값과 비교를 수행하였다. 평탄성 분석 결과 지상 LiDAR는 설계값과 동일한 경사를 나타내었으며, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 경우 설계값과 다소 차이를 보였다. 도로의 평탄성 분석과 같은 계측 분야에 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하기 위한 정확도를 향상 방안 연구가 필요하다. 향후 정확도 향상을 통한 활용성을 제시할 수 있다면 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하여 취득에 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있으므로 관련 업무 효율성 향상이 가능할 것이다.
Drone related research has been increasing recently due to the development and distribution of commercial unmanned aerial vehicles. However, most of the previous studies focused on the accuracy and utility of drone surveying. For drones, the resolution of the result is determined according to the flight altitude, but since 70% of Korea is mountainous, it is necessary to analyze the quality of the drone image according to the flight plan. In this study, the quality of drone photogrammetry results according to flight plans was analyzed. The flight plan was established by fixed altitude and considering the height of the terrain. Images were acquired for both cases and data was processed to generate ortho images. As a result of evaluating the accuracy of the generated ortho image, the accuracy was found to be -0.07 ~ 0.09m. The accuracy of Case I and Case II did not show a significant difference, but for RMSE, Case I showed a good value. These results indicate that the drone flight plan affects the quality of the results. Also, when flying at a fixed altitude, II showed a lower value than the originally set overlap according to the altitude of the object. In future surveys using drones, flight planning taking into account the height of the object will contribute to the improvement of the quality of the results.
Drone has been continuously studied in the field of geography and remote sensing. The basic researches have been actively carried out before the utilization in the field of photogrammetry. In Korea, it is necessary to study the actual way of research in accordance with the drone utilization environment. In particular, analysis on the characteristics of DSM (Digital Surface Model) generated through drone are needed. In this study, the characteristic of drone DSM as a data acquisition method was analyzed for coastal management. The coastal area was selected as the study area, and data was acquired by using drone. As a result of the study, the terrain model and the ortho image of coastal area were produced. The accuracy of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) results were very high about 10cm at check points. However, concavo-convex shapes appeared in very flat areas such as tidal flats and roads. To correct this terrain model distortion, a new terrain model was created through data processing and the results were evaluated. If additional studies are carried out and the construction and analysis of terrain model using drone image is done, drone data for coastal management will be available.
This study presents the development of pointcloud data integration technology in construction sites via drone photogrammetry and MMS LiDAR. The integration of pointcloud data from drones and MMS technology can provide precise and accurate 3D digital maps of construction sites, which can benefit the development of smart construction and BIM. The advantages of using both drones and MMS technology for pointcloud data acquisition in construction sites are discussed, along with the limitations and challenges of using drone photogrammetry and MMS LiDAR for pointcloud data integration. The results of this study can contribute to the advancement of pointcloud data integration technology in construction sites and improve the efficiency and accuracy of construction projects.
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using wires considering the wire tension and the clearance from the ground or nearby objects. The wires are installed on a rights-of-way that is a strip of land used by electrical utilities to maintain the transmission line facilities. Trees and plants around transmission lines must be managed to keep the operation of these lines safe and reliable. This study proposed the use of a low-cost drone photogrammetry for the transmission line rights-of-way mapping. Aerial photogrammetry is carried out to generate a dense point cloud around the transmission lines from which a DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) are created. The lines and nearby objects are separated using nDSM (normalized Digital Surface Model) and the noises are suppressed in the multiple image space for the geospatial analysis. The experimental result with drone images over two spans of transmission lines on a mountain area showed that the proposed method successfully generate the rights-of-way map with hazard nearby objects.
Jo, Hyeon Jeong;Jang, Yeong Jae;Lee, Jae Wang;Oh, Jae Hong
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.73-79
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2021
Recently there are growing interests on the energy conservation and emission reduction. In the fields of architecture and civil engineering, the energy monitoring of structures is required to response the energy issues. In perspective of thermal monitoring, thermal images gains popularity for their rich visual information. With the rapid development of the drone platform, aerial thermal images acquired using drone can be used to monitor not only a part of structure, but wider coverage. In addition, the stereo photogrammetric process is expected to generate 3D point cloud with thermal information. However thermal images show very poor in resolution with narrow field of view that limit the use of drone-based thermal photogrammety. In the study, we aimed to generate 3D thermal point cloud using visible and thermal images. The visible images show high spatial resolution being able to generate precise and dense point clouds. Then we extract thermal information from thermal images to assign them onto the point clouds by precisely establishing photogrammetric collinearity between the point clouds and thermal images. From the experiment, we successfully generate dense 3D thermal point cloud showing 3D thermal distribution over the building structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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