• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.505-513
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• 2014

2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제12권1호
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• pp.53-59
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• 1994

본 연구는 지하시설물의 효율적 유지관리를 위한 지형공간정보시스템의 활용에 그 목적이 있다. 임의의 대상지역을 선정하여 제반 설계도면을 수집하고 도근점측량을 통해 기준점 좌표를 획득하였다. 수집한 자료로부터 공간정보와 속성정보를 분류하여 데이타 베이스를 구축하였다. 또한 공간자료와 연계, 각각의 레이어를 중첩시켜 출력하고 시설물의 위치적 정확도를 비교하였다. 연구의 결과로부터 지하시설물의 각종 도면이나 대장의 보존, 변경내역등의 공간 및 속성 데이타를 데이타 베이스화하여 지형공간정보 시스템을 구축하므로서 저장된 정보를 쉽게 검색, 편집, 분석할 수 있으므로 효율적으로 지하시설물을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.355-369
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• 2018

LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.605-612
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• 2010

광범위한 지역을 관측하기 위한 많은 종류의 위성들이 발사되어 지구를 관측하고 있다. 이러한 위성들은 영상정보 이외에 천체력 자료, RPC 계수 등과 같은 위성궤도와 관련 정보들을 제공하고 있다. 위성에서 제공하는 이러한 궤도정보를 활용할 경우 영상의 가하보정에 요구되는 기준점을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 RADARSAT-l SAR 위성영상을 대상으로 동일궤도에서 촬영된 다중 위성영상들의 효과적인 기하보정을 위하여 기준영상에서 단일기준점 및 천제력자료를 활용하여 위성궤도를 모델링하고, 이를 기반으로 동일궤도상에서 취득된 인접영상의 기하보정기법을 기술하였다. 정확도 평가를 위해서 본 연구에서 제시한 기법으로 생성된 기하보정영상을 Erdas Imagine에서 처리한 기하보정영상과 비교하여 정확도를 평가하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.69-74
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• 2004

도시화로 인한 사회기반시설의 확충으로 인해 각종 시설물의 관리에 새로운 차원의 관리기술이 요구되고 있다. 90년대부터 GIS는 시설물관리와 계획에 효과적인 기술로 평가되어 정부 및 지자체에서 중장기 계획을 수립하여 시설물 관리시스템을 구축하고 있으며, 관련분야기술을 발전시키기 위한 연구가 지속적으로 이뤄지고 있다. 이런 측면에서 GIS구축 시 수치지도나 영상을 기본도로 사용하는 단점을 개선하기 위해 동영상자료를 이용한 정보시스템구축에 관심이 높아지고 있다. 동영상자료를 이용할 경우 실 세계적인 정보를 사용자에게 제공할 수 있어서 GIS의 사용효과를 더욱 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 비행선에서 촬영된 비디오동영상과 GPS 위치자료를 이용하여 비디오영상을 수치지도와 연계시키고, 동영상에 나타나는 시설물에 대한 객체추적 및 속성자료 연결을 통해 시설물을 효과적으로 관리할 수 있는 시설물관리시스템을 프로토 타입으로 개발하였다. 제시된 시스템의 기능을 통하여 동영상자료를 이용한 시설물관리시스템의 구축 가능성과 활용성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.216-219
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• 2004

In this study, the concept and techniques to generate the level lA, lB and 2A image products have been reviewed. In particular, radiometric and geometric corrections and bands registration used to generate level lA, lB and 2A products have been focused in this study. Radiometric correction is performed to take into account radiometric gain and offset calculated by compensating the detector response non-uniformity. And, in order to compensate satellite altitude, attitude, skew effects, earth rotation and earth curvature, some geometric parameters for geometric corrections are computed and applied. Bands registration process using the matching function between a geometry, which is called 'reference geometry', and another one which is corresponds to the image to be registered is applied to images in case of multi-spectral imaging mode. In order to generate level-lA image products, a simple radiometric processing is applied to a level-0 image. Level-lB image has the same radiometry correction as a level-lA image, but is also issued from some geometric corrections in order to compensate skew effects, Earth rotation effects and spectral misregistration. Level-2A image is generated using some geo-referencing parameters computed by ephemeris data, orbit attitudes and sensor angles. Level lA image is tested by visual analysis. The difference between distances calculated level 1 B image and distances of real coordinate is tested. Level 2A image is tested Using checking points.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제5권1호
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• pp.7-19
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• 2005

Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.

• 환경영향평가
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• 제27권5호
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• pp.475-488
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• 2018

현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.