무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.
갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.
수문조사를 통한 유량자료는 물의 이수, 치수, 환경 등 홍수피해 방지, 수자원의 관리 및 계획을 위한 기초자료로 이용되고 있다. 하지만 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 홍수기의 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 홍수기 계획지점 이외 지점에서 측정은 위와 같은 문제로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 드론을 활용하여 유량을 측정할 수 있는 방법을 도입하였다. 드론을 활용한 유량측정방법은 드론 사진측량 개념에서 접근하였으며 드론 사진측량의 정확도는 다양한 분야에서 많은 연구를 통해 입증된 바가 있다. 본 연구의 대상지점은 중랑천 상류에 위치한 의정부시(신곡교) 지점에서 보급형 회전익 드론 (DJI, 팬텀4 pro)을 활용하여 검증 목적을 위해 측정하였다. 유량측정은 드론으로 촬영된 항공사진 상에서 지상에 위치확인 가능한 지상기준점(GCP, Ground Control Point) 4개점을 선점하고 RTK-VRS 장비를 이용하여 측량을 수행하였다. 항공사진 촬영은 드론을 일정높이의 공중에 정지되어 있는 호버링(Hovering) 상태에서 카메라 타임랩스 기능으로 3초 간격 하도 내 수표면을 촬영하였다. 항공사진 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 이동위치와 GCP 자료를 활용하여 X, Y 좌표 분석을 통해 3초간 이동거리를 표면유속으로 산정하고 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 이와 같이 드론 사진측량으로 산정된 유량과 일반적인 유량측정 방법을 통해 개발된 수위-유량관계곡선식과의 비교를 통해 드론을 활용한 유량측정 방법의 적용성을 확인하였다. 다만, 드론이라는 기계적인 장비의 한계로 야간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 의해 측정의 제한이 있을 것으로 판단된다.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구는 지방하천의 하류구간을 대상으로 위성항법시스템(GNSS)과 드론 RGB (D-RGB), 드론 LiDAR (D-LiDAR) 측량성과 비교를 통해 측량방법의 정확도와 수공 실무의 드론 실용화를 검증하고자 한다. 이를 위해 지상기준점(GCP)과 검사점(CP) 좌표 값 측량결과의 우수성을 확인하고 그 결과를 HEC-RAS 모형에 적용하여 수리특성을 분석하고자 한다. 본 연구는 소유역인 연구대상지역을 세 방법의 정확도 비교를 위해 6개 GCP와 3개 CP를 설치하고 측량오차의 정확도 평가를 수행함으로써 D-LiDAR 측량성과가 우수한 것을 확인하였다. 이들 방법에 의한 소하천 수로구간의 100년 빈도 계획 홍수량에서 평균 하상고의 D-RGB와 D-LiDAR 성과는 2.30 m, 1.80 m, 평균 홍수위 성과는 4.73 m, 4.25 m로 D-LiDAR 성과가 우수하였다. 따라서 소하천 수로구간의 지형공간정보 획득에 드론 장비를 이용한 측량기법으로 D-LiDAR 측량이 유용한 방법이며 효율적인 방안으로 추천한다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
The subjects of this study are to examine and to apply the methods of making 1:5,000 scale maps using 1m resolution stereo images of IKONOS for the Munsan area of Paju-city where aerial photo surveying cannot possible because of security conditions. GCP(Ground Control Point) were acquired from GPS surveying and were to perform geometric corrections on images. Digital Map used IKONOS stereo images and it worked from the digital analytical stereoplotter. From field investigation, RMSE errors of the plane and vertical positions are estimated to 1.706m and 1.231m, respectively. The plane accuracy is better than an accuracy required by NGIS (national GIS) programs. Local information from field investigation was added and the resulting maps should be good as digital map under the scale of 1/5,000.
This presentation summarizes the development of the integration information search system for a Test-bed area located in Daejeon. It will be used for the validation of software components developed for the high resolution satellite image processing. The system development utilizes the Java programming language and implements the web browse capabilities to search, manage, and augment the satellite image data, the Ground Control Point(GCP) data, the spectral information on land cover types, the atmospheric data, and the topographical map.
2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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