In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.
Most research materials (data), which are used for the study of digital mapping and digital elevation model (DEM) in the field of Remote Sensing and Aerial Photogrammetry are aerial photographs and satellite images. Additionally, they are also used for National land mapping, National land management, environment management, military purposes, resource exploration and Earth surface analysis etc. Although aerial photographs have high resolution, the data, which they contain, are not used for environment exploration that requires continuous observation because of problems caused by its coastline, as well as single - spectral and long-term periodic image. In addition to this, they are difficult to interpret precisely because Satellite Images are influenced by atmospheric phenomena at the time of photographing, and have by far much lower resolution than existing aerial photographs, while they have a great practical usability because they are mulitispectral images. The PKNU 2 is an aerial photographing system that is made to compensate with the weak points of existing aerial photograph and satellite images. It is able to take pictures of very high resolution using a color digital camera with 6 million pixels and a color infrared camera, and can take perpendicular photographs because PKNU 2 system has equipment that makes the cameras stay level. Moreover, it is very cheap to take pictures by using super light aircraft as a platform. It has much higher resolution than exiting aerial photographs and satellite images because it flies at a low altitude about 800m. The PKNU 2 can obtain multispectral images of visible to near infrared band so that it is good to manage environment and to make a classified diagram of vegetation.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
정사영상은 DSM(Digital Surface Model; 수치표면모델)을 이용하여 항공영상의 왜곡과 기복변위 등으로 발생하게 되는 기하학적 변위를 제거함으로써 제작된다. 따라서 원영상의 해상도와 DSM의 정확도는 정사영상의 정확도에 큰 영향을 미치게 된다. 최근 제공되고 있는 DMCII250 항공영상은 GSD 5cm급 고해상도의 영상을 제공함으로써 고밀도 점군자료의 생성과 함께 정사영상의 품질 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 DMCII250 항공영상으로부터 고밀도의 점군자료를 추출하여 DSM을 제작하고 이를 이용하여 정사영상을 생성함으로써 고밀도 DSM 제공에 따른 고품질 정사영상의 제작 가능성과 그 정확도를 검토하고자 하였다. 연구결과 기존 수치지형도 또는 DSM정보를 이용하여 제작한 정사영상에 비하여 높은 정도의 위치정확도와 고품질의 정사영상의 확보가 가능함을 확인할 수 있었다.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has several advantages over conventional remote sensing techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude, they can obtain good quality images even in cloudy weather. In this paper, we discussed the state-of-the-art of the domestic and international use of UAV in agricultural sector as well as assessed its utilization and applicability for agricultural environment in Korea. Association of robotic, computer vision and geomatic technologies have established a new paradigm of low-altitude aerial remote sensing that has now been receiving attention from researchers all over the world. In a field study, it has been found that use of UAV imagery in an agricultural subsidy program can reduce the farmers' complain and provide objective evidence. UAV high resolution photography can also be helpful in monitoring the disposal zone for animal carcasses. Due to its expeditiousness and accuracy, UAV imagery can be a very useful tool to evaluate the damage in case of an agricultural disaster for both parties insurance companies and the farmers. Also high spatial and temporal resolution in UAV system can increase the prediction accuracy which in turn help to maintain the agricultural supply and demand chain.
In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.
다양한 분야에서 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 많은 고해상도 인공위성이 발사되고 있으며 발사예정에 있다. 본 논문은 DEM과 항공사진영상을 이용하여 임의의 궤도정보와 자세정보를 가지는 인공위성에 대하여 모의위성영상을 제작할 수 있는 두 가지 방법을 제안하였다. 제작된 모의위성영상의 센서모델에서 자세는 변화가 없는 것으로 가정하였고, 투영중심의 위치는 위성의 진행방향에 따라 변화하는 모델을 사용하였다. 또한 자세와 위치에 변화를 준 모의위성영상을 제작하여 입체시 가능성을 실험하였으며, 제작된 모의위성영상의 정확도를 검증하기 위해 공간전방 교회를 이용하여 검증하였다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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