최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
최근 상시관측소와 네트워크 기반 RTK를 활용하여 GPS/INS를 해석하고 이를 통해 항공사진측량에 필요한 외부표정요소를 획득하는 방법은 널리 알려져 있다. 본 연구에서는 외부표정요소를 계산함에 있어 지상기준국을 활용하는 방법과 상시관측소과 방송력 및 IGS 정밀력을 결합해 SmartBase를 이용하는 방법, 각각의 상시관측소를 이용하는 방법을 비교하였으며, 지상기준국으로 계산한 성과를 기준으로 외부표정요소의 잔차를 계산하였다. 그 결과 SmartBase를 활용하여 외부표정요소를 획득한 경우는 상시관측소만을 활용한 경우보다 X, Y, K에서 더 높은 정확도를 획득할 수 있었다. 또한 지상기준국을 중심으로 상시관측소의 거리와 방향이 외부표정요소에 영향을 미치며, 항공사진 코스에 따라 각각 다른 형태의 잔차가 나타남을 알 수 있었다.
항공삼각측량(AT: Aerial Triangulation)은 정사영상을 제작하기 위해 필수적인 과정으로 현장측량을 통해 얻어진 지상기준점 성과와 GPS/INS를 통해 얻어진 외부표정요소를 기준좌표로 이용하여 사진상의 모든 좌표를 지상좌표화 하는 과정이다. 이 과정에서 요구되는 지상기준점은 GPS 및 토탈스테이션 등을 이용한 직접측량과 수치지형도를 이용한 간접측량 등의 방법으로 좌표를 취득한다. GPS 및 토탈스테이션을 이용한 직접측량은 현장에서 소요되는 인원, 시간, 비용 등의 경제적인 비용이 많이 소비되므로 효과적이지 않은 반면, 수치지형도로부터 지상기준점을 추출하는 경우는 수치지형도를 활용하여 직접 선점해야하는 수동적인 작업방식으로 인해 오차가 발생되며, 정확도 확보에 한계가 있다. 본 연구에서는 효과적인 항공삼각측량을 위해 LiDAR의 반사강도와 LiDAR DSM을 활용하여 식별이 가능한 도로경계선, 방지턱, 건물 등으로 지상기준점을 선점 후, 직접 측량을 통해 얻어진 지상기준점과 비교 분석하고, 수치지형도의 허용오차를 기준으로 정확도 평가를 실시하였다. 또한 각각의 경우에서 얻어진 지상기준점을 이용하여 항공삼각측량을 실시하고 오차 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.
현재 대축척 수치지도의 경우 비용 및 공정 등의 문제로 수시 수정이 어려우며, 갱신주기별로 항공사진촬영을 통하여 이루어지고 있는 실정이다. 이러한 5년의 갱신주기로는 정보화 시대가 요구하는 정확한 데이터의 제공이 어려운 현실이다. 본 연구는 도로기반의 수치지도의 수시 수정 및 갱신하기 위한 GPS-Van 시스템의 적용 가능성 및 영향을 제시하고자 하였다. GPS-Van으로 위치정보를 취득하고 각 구간별 데이터 취득 환경과 이에 따른 정확도를 분석하였다. 오차 원인을 분석한 결과 GPS 데이터 수신 장애 지역의 경우 INS 데이터의 성능에 영향을 받았지만 작업지침에 따른 철저한 측량계획을 수립함으로써 양호한 정확도를 유지할 수 있었다. 따라서 수치지도의 수정 갱신시 GPS-Van과 현장조사를 병행함으로써 경제적 및 시간적인 측면에서 많은 절감 효과를 얻을 수 있으며 신속하고 정확한 도로기반의 수치지도를 제공할 수 있으리라 기대된다.
급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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