It is recently enlarged to necessity of 3D spatial information model in urban areas. and in order to that, It is increased to use the terrestrial LiDAR. The Point clouds which are received by terrestrial LiDAR take a relateive coordinate. For transform into absolute coordinate, it carry out GPS surveying. However, it is difficult to geo-referencing of point clouds using the GPS due to high buildings and facilities in urban area. This study suggests a methodology, that is geo-referencing of point clouds which is received from terresstrial LiDAR in urban area and then verified accuracy of geo-referencing of point clouds. In order to geo-Referencing of point clouds which are received in Engineering building of Yonsei Univ., it was be setout through GPS surveying, and then obtained absolute coordinate of real building. Using this coordinate, It was operated geo-referencing of point clouds, verified accuracy between check point and geo-referenced point clouds. As a result, RMSE of check point shows that GPS surveying is 6.9~8.0cm.
As Advanced Air Mobility (AAM) technologies evolve, ensuring accurate navigation and localization in complex urban airspaces has become crucial. Because the Global Navigation Satellite System (GNSS) is prone to vulnerabilities in urban flight environment, an alternative localization technique is required. This paper examines vision-based localization technologies to enhance GNSS-free navigation. In addition, we explore various geo-referencing studies that utilize pre-existing spatial databases to improve the accuracy of vision-based localization under GNSS-denied conditions. This paper discusses the various types of onboard vision camera sensors, vision-based localization, spatial information databases, feature extraction methods, and matching techniques that contribute to the development of a vision-based localization and geo-referencing system for AAM, ensuring safety and reliability in urban operations.
The positions, attitudes, and internal orientation parameters of three line scanners are critical factors in order to acquire the accurate location of objects on the ground. Based on the assumption that positions and attitudes of the sensors are derived either from direct geo-referencing which of using Global Positioning Systems (GPS) and Inertial Navigation Systems (INS), or from indirect geo-referencing which of using Ground Control Points (GCPs), this paper describes on biased effects of Internal Orientation Parameter (IOP) on the ground. The research concentrated on geometrical explanations of effects from different focal length biases on the ground. The Synthetic data was collected by reasonable flight trajectories and attitudes of three line scanners. The result of experiments demonstrated that the focal length bias in case of indirect geo-referencing does not have critical influences on the quality of reconstructed ground space. Also, the relationships between IO parameters and EO parameters were found by the correlation analysis. In fact, the focal length bias in case of the direct geo-referencing caused significant errors on coordinates of reconstructed objects. The RMSE values along the vertical direction and the amount of focal length bias turned out to be almost perfect linear relationship.
본 연구에서는, 건물이 밀집한 도심지를 대상으로 취득한 지상 LiDAR 자료의 geo-referencing을 위해 필요한 특정정의 절대좌표를 효율적으로 취득할 수 있는 방안을 모색하였다. 도심지에서는 GPS 신호 수신의 문제점, 다각측량 및 수준측량을 통한 원거리 기준점 측량의 비용적 문제점 등이 발생할 수 있으며 이를 극복하기 위하여 건물의 옥상에서 GPS 측량을 통해 기준점을 설치하고 특징점의 절대좌표를 취득하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식에서는 옥상에서의 지상 레이저 스캐닝이 가능할 경우 기준점 자체를 특징점으로 사용함으로써 별도의 특징점 선정 및 측량을 필요로 하지 않으며 안정적인 스캐닝도 보장받을 수 있다. 실제 대상지역에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 방식이 기존 방식에 비하여 충분히 비용 효율적일 수 있다는 가능성을 확인하였다.
Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
드론영상은 소규모 지역의 공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 장점을 가지고 있어 빠른 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 이러한 드론영상을 지상좌표계가 설정되어 있는 정사영상에 자동으로 영상등록할 수 있는 기하보정 기법이 적용된다면 다양한 분석에 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 선형정보와 특징점 정보를 이용하여 시 공간해상도에 차이가 있더라도 드론을 이용하여 촬영된 단일 영상 및 연속영상을 기하보정할 수 있는 방법론을 제안하였다. 선형정보를 이용하는 방법을 통해서 영상간의 초기 기하보정을 위한 투영변환 매개변수를 결정한 후 영상에서 다수 추출할 수 있는 특징점에 대한 템플릿 정합을 통해서 최종적으로 영상의 기하보정을 수행하였다. 실험을 통하여 지형의 기복이 많이 있지 않은 지역에서는 기하보정의 정확도가 높게 나타났다. 이에 반해 지형의 변화가 많은 지역에서는 정량적인 측면에서 다소 오차가 크게 나타났으나 정성적인 분석에는 연속영상의 기하보정 결과를 충분히 활용가능한 것으로 판단된다.
건설 CAD 자료와 GIS 자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계로 표현되거나 경우에 따라 좌표정보를 가지고 있지 않은 CAD 자료에 지도좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 일반적으로 이러한 과정들은 수작업에 의하여 결정된 공액 꼭지점을 이용하지만 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 VASM 알고리즘을 이용하여 건설 CAD 자료와 수치지도에서 건물 객체의 형상 정합을 수행함으로써 공액 꼭지점을 반자동 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 이렇게 추출된 공액 꼭지점을 이용하여 상사변환에 기반한 지도좌표 부여 함수를 유도할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 지도좌표가 부여된 서울대학교 공과대학 건물들의 건설 CAD 도면을 수치지도에 중첩해보았고, 그 결과를 바탕으로 제안된 기법을 평가해 보았다.
우리나라는 1960년대부터 급속한 도시화가 이루어졌으나, 현재까지 활용되어온 위성영상들은 1970년대 이후에 얻어진 영상들이기 때문에 과거 1960년대 한반도 지역의 지형정보를 제공해 줄 수 있는 자료가 거의 없다. 최근에 일반인에게 공개된 CORONA 영상은 과거 1960년대의 한반도 지형정보를 고해상도 및 광역적 범위로 제공할 수 있는 영상으로써, 도시, 산림, 환경 등 여러 분야의 변화탐지 자료로 활용성이 크다. 본 연구에서는 1960년대의 CORONA 영상을 이용한 과거 한반도 지역 모자이크 영상의 제작을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 기하보정 방법으로 1차, 2차, 3차 다항식과 변형된 공선조건식에 대한 정확도를 평가하였다. 정확도를 평가한 결과 엄밀식의 정확도가 가장 높았으나 지상 기준점 취득의 문제로 인해 20개의 기준점을 사용한 2차 다항식으로 기하보정을 수행한 후 한반도 모자이크 영상을 제작하는 것이 효율적이라는 결론을 얻었다. 이를 바탕으로 1960년대 한반도 지역을 모두 포함하는 CORONA 모자이크 영상을 생성하였으며, 생성된 모자이크 영상은 도시계획이나 변화탐지와 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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