이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.
기존의 넓은 면적 지역에 대한 정사영상은 항공사진측량을 이용하였으나 이 방법은 작은 면적 지역에 대한 정사영상 및 짧은 주기의 지속적인 변화 관측 측면에서는 비경제적이다. 드론은 군사목적으로 개발되어 활용되었으나 최근 농작물 관리 및 분석, 방송 중계, 기상 관측 그리고 재난 조사등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 드론은 가격이 비싼 상업용 드론을 이용한 사례가 많았다. 본 연구에서는 Orthomosaic과 DSM을 제작하기 위하여 소규모 지역에서 활용이 유용한 저가형 조립식 드론, 일반 디지털카메라와 오픈 소스 프로그램인 Mission planner를 이용하여 영상을 취득하고 후처리 작업은 Pix4d 소프트웨어를 사용하였으며 제작된 정사영상의 GCP는 각각 평균 오차 X 좌표는 3.4cm, Y 좌표는 2.4cm, Z 좌표는 4.2cm로 나타났다. 조립식 소형 드론은 소규모 지역에서의 조립식 드론은 빠르게 영상을 취득하고 다양하게 활용 할 수 있을 것으로 보인다.
드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
Cho, Sun Il;Lim, Jae Hyoung;Lim, Soo Bong;Yun, Hee Cheon
한국측량학회지
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제38권2호
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pp.131-140
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2020
Recently the importance of BIM (Building Information Modeling) that enables 3D location-based design and construction work is being highlighted around the world. In Korea, the road map has been established to settle the design based on BIM using drone survey results by 2025. As the first step, BIM would be applied to road construction projects worth more than 50 billion Korean Won from 2020. On the other hand, drone survey regulation has been enacted and the data for drone survey cost were also included on Standard of construction estimate in 2020. However, more careful improvement is required to reflect drone survey results in BIM design and construction. Currently, Engineering instructions and Standard of construction estimate specifies that earthwork volume must be calculated by cross section method only. So it is required to add the method of DEM (Digital Elevation Model) based volume calculation on these regulations to realize BIM application. In order for that, this study verified the method of DEM based earthwork volume calculation. To get an accurate DEM for accurate volume computation, drone survey was carried out according to the drone survey regulation and then could get an accurate DEM data which have errors less than 3cm in X, Y and 6.8cm in H. As each DEM cell has 3D coordinate component, the volume of each cell can be calculated by obtaining the height of area of the cell then total volume is calculated by multiplying total number of cells by volume of each cell for the construction area. Verification for the new calculation method compare with existing method was carried out. The difference between DEM based volume by drone survey and cross section based volume by traditional survey was less than 1.33% and it can be seen that new DEM method will be able to be applied to BIM design and construction instead of cross section method.
Lim, Ye Seul;La, Phu Hien;Park, Jong Soo;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jee-In
한국측량학회지
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제33권6호
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pp.605-614
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2015
Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.
최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.
Jang, Yeong Jae;Jo, Hyeon Jeong;Oh, Jae Hong;Lee, Chang No
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.93-101
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2021
Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.
한국지질자원연구원에서 구축하고 있는 드론 플랫폼을 소개하였다. 구축중인 플랫폼은 사진측량, 원격탐사, 물리탐사 등을 위한 다양한 드론 시스템과 현장에서 각 시스템을 운용하기 위한 방안과 차량형 드론관제센터, 그리고 취득한 자료의 저장, 공유, 분석, 시각화 등을 위한 드론 데이터 플랫폼 등으로 구성된다. 구축한 드론 시스템의 개별적 적용 또는 복합적 적용을 통해 획득한 결과들로부터 그 성능을 검증하였으며 지질조사 및 광물자원탐사를 위한 KIGAM 드론 플랫폼의 활용 가능성에 대해 고찰하였다.
Electric transmission towers are facilities to transport electrical power from a plant to an electrical substation. The towers are connected using power lines that are installed with a proper sag by loosening the cable to lower the tension and to secure the sufficient clearance from the ground or nearby objects. The power line sag may extend over the tolerance due to the weather such as strong winds, temperature changes, and a heavy snowfall. Therefore the periodical mapping of the power lines is required but the poor accessibility to the power lines limit the work because most power lines are placed at the mountain area. In addition, the manual mapping of the power lines is also time-consuming either using the terrestrial surveying or the aerial surveying. Therefore we utilized multiple overlapping images acquired from a low-cost drone to automatically reconstruct the power lines in the object space. Two overlapping images are selected for epipolar image resampling, followed by the line extraction for the resampled images and the redundant images. The extracted lines from the epipolar images are matched together and reconstructed for the power lines primitive that are noisy because of the multiple line matches. They are filtered using the extracted line information from the redundant images for final power lines points. The experiment result showed that the proposed method successfully generated parabolic curves of power lines by interpolating the power lines points though the line extraction and reconstruction were not complete in some part due to the lack of the image contrast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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