• 제목/요약/키워드: Drone images

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드론영상 기반 고밀 도심지의 3차원 공간모형의 정밀도에 관한 연구 (A Study on Precision of 3D Spatial Model of a Highly Dense Urban Area based on Drone Images)

  • 최연우;윤혜원;추미진;윤동근
    • 한국측량학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.69-77
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    • 2022
  • 3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.

드론과 이미지 분석기법을 활용한 구조물 외관점검 기술 연구 (Study on Structure Visual Inspection Technology using Drones and Image Analysis Techniques)

  • 김종우;정영우;임홍철
    • 한국건축시공학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.545-557
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    • 2017
  • 이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.

드론 영상을 이용한 리기다소나무림의 개체목 및 수고 추출 (Extraction of Individual Trees and Tree Heights for Pinus rigida Forests Using UAV Images)

  • 송찬;김성용;이선주;장용환;이영진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1731-1738
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    • 2021
  • 본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

전통조경 보존·관리를 위한 3차원 공간정보 적용방안 (A Measures to Implements the Conservation and Management of Traditional Landscape Architecture using Aerial Photogrammetry and 3D Scanning)

  • 김재웅
    • 한국전통조경학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.77-84
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    • 2020
  • 본 연구에서는 명승 및 전통정원과 같이 면적으로 구성된 전통조경공간에 대한 효율적인 보존관리를 위한 3차원 공간정보구축에 활용되는 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 생성된 공간정보데이터의 비교를 통해 전통조경공간별 3차원공간정보를 적용하기 위한 연구로 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소형드론을 이용한 항공사진측량은 대면적의 전통조경공간에 GSD 3cm급 이하의 3차원공간정보 구축이 가능하였음을 확인하였다. 또한 항공사진측량 데이터는 3D스캐너에 비해 정확도는 떨어지나 정사영상테이터 구축에 있어 디지털데이터를 이용한 texture 맵핑으로 3D스캐너에 비해 RGB영상의 판독을 통한 경관변화 모니터링 등에 적합한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 광한루원과 같이 일정면적으로 구성되어 있는 전통조경공간에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 시각적으로 정확하고 정밀한 결과물이 구축되었으나, 수치데이터 추출 결과 전통조경을 구성하고 있는 요소 중 하나인 수목에 대한 데이터가 추출되지 않아 수목이 밀집한 지역 등을 중심으로 3D스캔과 항공사진측량을 병행하여야 할 것으로 판단되었다. 셋째, 담양 소쇄원과 같이 작은 면적으로 구성된 전통정원에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 수목과 인접한 곳과 수목의 하단부에 대한 공간정보구축이 불가능하였으며, 주변의 수목들로 인해 지형데이터를 포함한 3차원 공간정보데이터에 다수의 오류가 발생되었다. 이는 상대적으로 좁은 공간에 건축물, 조경시설, 수목 등이 밀집하고 있어 항공사진 측량보다는 3D스캔 기술을 활용하여 정밀 실측하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 3D스캐닝은 항공사진측량에 비해 오랜 시간이 소요되나 측량데이터의 정밀성과 가상현실을 통한 보존관리가 가능하여 좁은 지역에서의 정밀한 조사가 가능한 것을 알 수 있었다. 면적으로 구성된 전통조경공간을 대상으로 시간적·공간적 제약에 자유로운 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 3차원 공간정보 구축데이터를 비교한 결과 경주 양동마을과 같은 대면적의 공간에는 항공사진측량을 통한 모니터링이 효과적이었으며, 담양 소쇄원과 같은 전통정원에는 3D스캐너를 이용한 3차원 공간구축이 효과적임을 알 수 있었다. 추후 3D 스캔데이터와 항공사진측량 데이터의 융합을 통해 자연유산 및 전통조경공간의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

드론을 활용한 도시폭염지역의 열섬 저감기법 효과 비교 분석 (Comparative Analysis of the Effects of Heat Island Reduction Techniques in Urban Heatwave Areas Using Drones)

  • 조영일;윤동현;신지영;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_3호
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    • pp.1985-1999
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.

수위변화에 따른 하상재료의 분광특성정보 분석 (An Analysis of Spectral Characteristic Information on the Water Level Changes and Bed Materials)

  • 강준구;이창훈;김지현;고동우;김종태
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제6권4호
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    • pp.243-249
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    • 2019
  • 본 연구는 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 수위변화에 대한 하상재료의 분광정보 차이를 분석하는 것이 목적이다. 하상재료는 흙, 자갈, 호박돌, 갈대, 식생을 대상으로 하였으며 5개 하상재료에 대한 초분광 영상촬영을 실시하고 각 재료의 분광정보를 비교 분석하였다. 수위 변화를 위해 유량조절이 가능한 실험수로를 제작하고 수로 내 하상재료를 설치하였다. 수위 조건은 0.0 m, 0.3 m, 0.6 m이며 수위에 따라 CASE를 구분하였다. 영상촬영 후 각 하상재료별 10개 포인트를 평균한 값을 분석 자료로 사용하였다. 분석 결과 흙, 자갈, 호박돌, 갈대의 파장별 반사율은 비슷한 유형을 보이지만 각 재료별 가시광선과 근적외선 영역에서는 분광정보의 고유특징이 나타났다. 또한 수위가 깊어질수록 가시광선과 근적외선 영역에서 반사율은 감소하고 있으며 감소 비율은 하상재료에 따라 차이가 발생하였다. 하상재료에 대한 고유정보는 향후 하천환경평가를 위한 기초연구 자료로 활용될 것으로 기대된다.

정밀도로지도 제작을 위한 모바일매핑시스템 기반 딥러닝 학습데이터의 자동 구축 (Automatic Construction of Deep Learning Training Data for High-Definition Road Maps Using Mobile Mapping System)

  • 최인하;김의명
    • 한국측량학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.133-139
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    • 2021
  • 현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

국가 재난 관리를 위한 원격탐사 자료 분석 및 활용 - 원격탐사기반 저수지 가뭄 관리를 중심으로 - (Application and Analysis of Remote Sensing Data for Disaster Management in Korea - Focused on Managing Drought of Reservoir Based on Remote Sensing -)

  • 김성삼;이준우;구슬;김용민
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1749-1760
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    • 2022
  • 현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.

딥러닝을 이용한 농경지 팜맵 판독 적용 방안 (The Application Methods of FarmMap Reading in Agricultural Land Using Deep Learning)

  • 위성승;정남수;이원석;신용태
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.77-82
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    • 2023
  • 본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

태풍 힌남노 홍수로 인한 산지 중소하천의 하도 변화 분석 - 포항 신광천 및 냉천을 사례로 - (Analysis of Channel Changes in Mountain Streams Due to Typhoon Hinnamnor Flood - A Case Study on Shingwangcheon and Naengcheon Streams in Pohang -)

  • 이찬주;안성기;장은경
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제10권4호
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    • pp.97-106
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    • 2023
  • 본 연구에서는 태풍 힌남노에 의해 발생한 홍수로 인해 초래된 포항 신광천 및 냉천 하도의 지형 변화를 분석하였다. 항공사진 및 드론 영상을 이용하여 과거로부터 최근까지 하도의 평면적 변화를 분석한 결과 1960년대 이래로 하폭이 점차 감소였으나 홍수 이후 하폭이 다시 증가한 것으로 나타났다. 드론 및 현장 조사를 통한 홍수 전후의 단면 변화를 보면 만곡부 내측에 다량의 토사가 퇴적되었고 외측에서는 하안 침식이 발생하였다. 오어저수지의 자료와 빈도홍수량을 이용하여 홍수 전 단면을 기초로 HEC-RAS를 이용하여 산정한 홍수위는 실제 관찰된 수위에 비해 크게 낮았는데, 이는 홍수로 인한 단면 변화가 반영되지 않은데 기인한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 고려할 때 중소하천의 홍수위 산정 시 토사 운반으로 인한 단면 변화를 고려하는 것이 중요하며 홍수 직후의 지형학적 변화를 조사하는 것이 필요하다.