• 제목/요약/키워드: Drone photogrammetry

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드론영상을 이용한 하천 제방 매핑에 관한 연구 (A Study on Mapping Levees Using Drone Imagery)

  • 정윤재;박현철;최수영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.30-30
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    • 2018
  • 제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.

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드론사진측량을 이용한 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 (Change Monitoring in Ecological Restoration Area of Open-Pit Mine Using Drone Photogrammetry)

  • 이동국;유영걸;유지호;이현직
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.97-104
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    • 2016
  • 본 연구에서는 강원도에 존재하는 노천 채굴 방식의 석회석 광산 내부에 존재하는 생태복원지역에 대한 변화 분석 및 모니터링을 수행하고자 고해상도의 다시기 정사영상을 이용하여 식생 분포 지역의 식생 분포 변화 분석을 수행하고자 하였으며, DEM을 이용한 지형의 변화 분석을 수행하였고, 드론 사진측량의 활용성을 검토하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 2014년 항공레이저측량 및 2015년 고정익 드론사진측량으로 제작된 정사영상과 포인트 클라우드를 수집하였다. 또한 2016년 회전익 드론사진측량을 이용하여 정사영상 및 포인트 클라우드를 제작하고, 이를 이용하여 생태복원지역의 변화 분석을 수행하였다. 그 결과 유인 항공측량시스템보다 단시간, 저비용으로 지형공간정보를 생성하고 이를 이용하여 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 수행이 가능하였다. RGB 정사영상을 활용하여 식생 분포 지역을 추출하는 nEGI 및 VARI를 통해 식생 분포 지역을 추출한 결과 식생 분포 지역이 대상지역의 면적 대비 약 10~30%가 증가하여 생태복원이 원활하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. DEM을 이용해 제작된 단면과 복원 계획선을 비교 분석한 결과 드론의 활용으로 제작된 단면과 복원 계획선이 ${\pm}10cm$의 오차로 유사한 형태를 나타냈으며, 토공량 분석이 가능하였다.

드론 사진측량과 지적정보를 융합한 하천부지 점용 조사방법 (A Study on the Survey Methodology in Riverbed Private Use using Integration Drone Photogrammetry and Cadastral Information)

  • 오이균
    • 지적과 국토정보
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    • 제47권2호
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    • pp.135-144
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    • 2017
  • 하천부지는 각종 재해에 노출되어 있고 주변 사람들의 무단점용에 의해 다양한 문제가 발생되고 있다. 본 연구에서는 하천부지의 무분별한 사용에 의한 하천 환경 및 경관의 훼손 및 국유지 무단점용 등을 방지하고자 지속적으로 변화하는 하천 공간의 현황 정보를 조사하고자 하였다. 드론(drone)과 항공사진, 정사영상, DSM (Digital Surface Model), 수치지형도 및 지적정보를 GIS 기술을 적용 융합하여, 홍수 등 재난취역지역과 지속적으로 변화하는 하천의 환경 변화를 조사하였고, 지적정보를 활용한 하천부지의 이용 및 점용실태를 조사 분석하였다. 그 결과 하천부지의 분석 자료들은 종합적인 하천의 관리에 있어 효율적인 기본 자료 제공이 가능 하였으며, 하천 점용 실태 파악 등에 유용하게 사용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.

Improved Image Matching Method Based on Affine Transformation Using Nadir and Oblique-Looking Drone Imagery

  • Jang, Hyo Seon;Kim, Sang Kyun;Lee, Ji Sang;Yoo, Su Hong;Hong, Seung Hwan;Kim, Mi Kyeong;Sohn, Hong Gyoo
    • 한국측량학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.477-486
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    • 2020
  • Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.

선형 대상지에 대한 저가의 무인항공기 사진측량 정확도 평가 (Accuracy Analysis of Low-cost UAV Photogrammetry for Corridor Mapping)

  • 오재홍;장영재;이창노
    • 한국측량학회지
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    • 제36권6호
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    • pp.565-572
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    • 2018
  • 최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.

드론 항공사진측량 기반 포인트 클라우드 데이터를 활용한 가로환경 조사 가능성 연구 (Applicability Review of Street Dimensional Data Survey Using Point Clouds Generated from Drone Photogrammetry)

  • 오성훈;김명조
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.401-408
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    • 2021
  • 2021년 보행안전법 개정안이 발의되면서 보행자 안전의 근간이 되는 보행자길에 대한 전수조사의 법제화 및 의무화 가능성이 높아졌다. 이에 본 연구에서는 보급형 드론과 상용프로그램을 사용하여 사진측량 기법으로 가로공간의 포인트 클라우드 데이터를 생성하고 분석하는 적정비용의 조사방법론을 제시하고자 하였다. 또한 전국 지자체에서 자체적으로 보행안전법상 보행자길에 대한 전수조사를 자체적으로 실시할 수 있는지 여부에 대한 가능성을 살펴보았다. 이를 위해 실험 대상지 내 다양한 가로시설물 실측을 수행하여 드론촬영으로 획득된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 측정된 결과물의 정확도를 비교분석하였다. 분석결과 측정 오차범위가 공공측량 작업지침을 만족하는 것으로 나타났다. 고가의 장비나 소프트웨어를 제외하는 취지에서 무료오픈소스 프로그램으로 촬영결과를 분석하였으며, 실제 보도 관련 설계지침의 기준치들을 고려할 때 활용이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면, 향후 개별 지자체에서 보행환경개선을 위해 필요한 보행자길 전수조사를 용이하게 시행할 수 있을 것으로 보인다.

드론 영상을 이용한 특징점 추출 알고리즘 간의 성능 비교 (Performance Comparison and Analysis between Keypoints Extraction Algorithms using Drone Images)

  • 이충호;김의명
    • 한국측량학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.79-89
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    • 2022
  • 드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

Accuracy Assessment of Topographic Volume Estimation Using Kompsat-3 and 3-A Stereo Data

  • Oh, Jae-Hong;Lee, Chang-No
    • 한국측량학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.261-268
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    • 2017
  • The topographic volume estimation is carried out for the earth work of a construction site and quarry excavation monitoring. The topographic surveying using instruments such as engineering levels, total stations, and GNSS (Global Navigation Satellite Systems) receivers have traditionally been used and the photogrammetric approach using drone systems has recently been introduced. However, these methods cannot be adopted for inaccessible areas where high resolution satellite images can be an alternative. We carried out experiments using Kompsat-3/3A data to estimate topographic volume for a quarry and checked the accuracy. We generated DEMs (Digital Elevation Model) using newly acquired Kompsat-3/3A data and checked the accuracy of the topographic volume estimation by comparing them to a reference DEM generated by timely operating a drone system. The experimental results showed that geometric differences between stereo images significantly lower the quality of the volume estimation. The tested Kompsat-3 data showed one meter level of elevation accuracy with the volume estimation error less than 1% while the tested Kompsat-3A data showed lower results because of the large geometric difference.

Automatic Classification of Drone Images Using Deep Learning and SVM with Multiple Grid Sizes

  • Kim, Sun Woong;Kang, Min Soo;Song, Junyoung;Park, Wan Yong;Eo, Yang Dam;Pyeon, Mu Wook
    • 한국측량학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.407-414
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    • 2020
  • SVM (Support vector machine) analysis was performed after applying a deep learning technique based on an Inception-based model (GoogLeNet). The accuracy of automatic image classification was analyzed using an SVM with multiple virtual grid sizes. Six classes were selected from a standard land cover map. Cars were added as a separate item to increase the classification accuracy of roads. The virtual grid size was 2-5 m for natural areas, 5-10 m for traffic areas, and 10-15 m for building areas, based on the size of items and the resolution of input images. The results demonstrate that automatic classification accuracy can be increased by adopting an integrated approach that utilizes weighted virtual grid sizes for different classes.

드론 열적외선 영상을 이용한 3차원 열공간 모델링 (3D Thermo-Spatial Modeling Using Drone Thermal Infrared Images)

  • 신영하;손경완;임수봉;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.223-233
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    • 2021
  • 건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.