최근 범국가적인 GIS구축사업을 위한 효율적인 지형공간정보취득기법에 대한 요구가 날로 증가하고 있다. 이는 HW, SW 및 데이터로 구성되는 GIS구축에서 지형자료가 차지하는 비중과 이의 취득에 필요한 노력이 매우 중요함을 반증하고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 재래식측량기법의 자동화/현대화에서부터 GPS측량기술의 도입, Airborne-항공사진측량기법의 개발 및 고해상도위성영상의 활용방안에 이르기까지 새로운 측량기술에 대한 다양한 연구와 기술축적을 서두르고 있는 실정이다. 그러나 위의 어떠한 측량기법도 단독으로는 정확도, 신속성, 경제성, 현재성 등 GIS 자료취득의 모든 요구조건을 만족하는 Total Solution이 되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 매핑과 GIS-자료취득에 활용되고 있는 여러 가지 항공측량기술의 현황과 장단점을 살펴보았다. 또한 위성에 의한 위치결정시스템인 GPS와 관성항행장치인 INS를 결합하여 항공측량 분야에 필요한 센서의 위치와 회전각을 결정하므로서 시너지(Synergy)효과를 높이는 기법을 소개한다.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
본 연구에서는 GPS/INS 항공사진측량 기술을 이용하여 1/1,000 수준의 대축척 수치지형도를 제작하고 전통적인 항공사진측량과의 차이점, 즉 정확도, 경제성 등을 평가하여 GPS/INS 항측의 효율성을 평가하였다. 연구결과, 지상 기준점측량 공정에서 약 40%의 작업량 절감효과가 발생한 것으로 나타났으며, 작업지역의 크기에 따른 작업효율성은 1/5,000 항측의 경우 전통적인 방법과 동일한 정확도를 유지하는 것을 기준으로 할 때 대략 10모델과 20모델 블록에서는 55%, 30모델 블록의 경우 60%의 지상기준점이 감소함을 확인하였다.
IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.
The issues were studied of an open-source scaling drone imagery platform, called WebODM. It is known that processing drone images has a high demand for resources because of many preprocessing and post-processing steps involved in image loading, orthophoto, georeferencing, texturing, meshing, and other procedures. By default, WebODM allocates one node for processing. We explored methods to expand the platform's capability to handle many processing requests, which should be beneficial to platform designers. Our primary objective was to enhance WebODM's performance to support concurrent users through the use of container technology. We modified the original process to scale the task vertically and horizontally utilizing the Kubernetes cluster. The effectiveness of the scaling approaches enabled handling more concurrent users. The response time per active thread and the number of responses per second were measured. Compared to the original WebODM, our modified version sometimes had a longer response time by 1.9%. Nonetheless, the processing throughput was improved by up to 101% over the original WebODM's with some differences in the drone image processing results. Finally, we discussed the integration with the infrastructure as code to automate the scaling is discussed.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.400-406
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2002
Recently, the enormous increase in the volume of remotely sensed data is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites. The combining of diversely sourced imagery together is an important requirement in many applications such as data fusion, city modeling and object recognition. Aerial triangulation is a procedure to reconstruct object space from imagery. However, since the different kinds of imagery have their own sensor model, characteristics, and resolution, the previous approach in aerial triangulation (or georeferencing) is performed on a sensor model separately. This study evaluated the advantages of aerial triangulation of large number of images from multi-sensors simultaneously. The incorporated multi-sensors are frame, push broom, and whisky broom cameras. The limits and problems of push-broom or whisky broom sensor models can be compensated by combined triangulation with frame imagery and vise versa. The reconstructed object space from multi-sensor triangulation is more accurate than that from a single model. Experiments conducted in this study show the more accurately reconstructed object space from multi-sensor triangulation.
Recently, the enormous increase in the volume of remotely sensed data is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites. The combining of diversely sourced imagery together is an important requirement in many applications such as data fusion, city modeling and object recognition. Aerial triangulation is a procedure to reconstruct object space from imagery. However, since the different kinds of imagery have their own sensor model, characteristics, and resolution, the previous approach in aerial triangulation (or georeferencing) is purformed on a sensor model separately. This study evaluated the advantages of aerial triangulation of large number of images from multi-sensors simultaneously. The incorporated multi-sensors are frame, push broom, and whisky broom cameras. The limits and problems of push-broom or whisky broom sensor models can be compensated by combined triangulation with other sensors The reconstructed object space from multi-sensor triangulation is more accurate than that from a single model. Experiments conducted in this study show the more accurately reconstructed object space from multi-sensor triangulation.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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