International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.6-13
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2015
With the spread of various kinds of cameras such as digital cameras and DSLR and a growing interest in high-definition and high-resolution images, a method that synthesizes multiple images is being studied among various methods. High Dynamic Range (HDR) images store light exposure with even wider range of number than normal digital images. Therefore, it can store the intensity of light inherent in specific scenes expressed by light sources in real life quite accurately. This study suggests feature points synthesis algorithm to improve the performance of HDR panorama recognition method (algorithm) at recognition and coordination level through classifying the feature points for image recognition using more than one multi frames.
최근 무인항공기(UAV : Unmaned Aerial Vehicle)는 신속하고 정확하게 3차원 공간정보를 구축하는 새로운 기술로 다양한 분야에서 연구와 활용이 증가하고 있다. 이러한 무인항공기는 위성측량이나 기존 항공측량에 비해 경제적이며 5cm급 이하의 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인항공기와 비측량용 디지털 카메라를 이용하여 3차원 공간정보의 제작 가능성과 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성 분석을 위하여 무인항공기 전용 S/W 및 DPW(Digital Photogrammetry Workstation)를 이용해 성과품인 수치표고모델과 정사영상을 제작하고 정확도 분석을 수행하였다. UAV 전용 S/W와 DPW로 제작된 수치표고모델과 정사영상의 정확도 분석 결과 UAV 자료와 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성은 낮은 것으로 판단된다.
연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
국내에 고해상도 지도제작용 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 항공디지털카메라 영상을 이용한 수치지도의 제작 및 갱신에 많은 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 푸쉬부룸 항공디지털카메라 영상을 이용하여 기존의 1/1,000 수치지도의 갱신방법을 제시하고자 하였다. GPS측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 수치도화를 위해 수치사진측량시스템을 이용하였다. 수치도화는 건물 및 도로를 묘사하였고, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도 평가와 해석도화에 의해 제작된 수치지도를 이용하여 상대위치정확도 평가를 수행하였다. 절대위치정확도 평가결과, RMSE가 X, Y축으로 각각 ${\pm}0.172m,\;{\pm}0.127m$, 평균거리오차는 0.208m, 상대위치정확도 평가결과, RMSE가 X, Y축으로 각각 ${\pm}0.238m,\;{\pm}0.281m$, 평균거리오차는 0.337m로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제시한 항공디지털카메라 영상을 이용한 수치지도 갱신방법은 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 국가기본도 제작은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
The purpose of this study was to evaluate the applicability of small RC(radio controlled) helicopter and single lens reflect camera as SFAP(Small Format Aerial Photography) aquisition system to monitor the vegetation coverage of wetland. The system used to take pictures of small artificial wetland were a common optical camera(Nikon F80 with manual lens whose focal length was 28mm) attached to the bottom of a RC helicopter with a 50 cubic inch size glow engine. Three hundreds pictures were taken at the altitude of 50m above the ground, from 23rd June to 7th September 2005. Four from the images were selected and scanned to digital images whose dimension were 2048${\times}$1357 pixels. Those images were processed and rectified with GCP(Ground Control Poins) and digital map, and then classified by the supervised- classification module of image processing program PG-steamer Version 2.2. The major findings were as follows ; 1. The final images processed had very high spatial resolution so that the objects bigger than 30mm like lotus(Nelumbo nucifera), rock and deck were easily identified. 2. The dominant plants of the monitoring site were Monochoria ragianlis, Typha latifolia, Beckmannia syzigachne etc. Because those species have narrow and long leaves and form irregular biomass, the individuals were hardly identifiable, but the distribution of population were easily identifiable depending on the color difference. 3. The area covered by vegetation was rapidly increased during the first month of monitoring. At the beginning of the monitoring 23th June 2005, The rate of area covered by vegetation were only 34%, but after 27 and 60 days it increased to 74%, and the 86% respectively.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.750-750
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2002
The Airship PKNU is a roughly 12 m (32 ft) long blimp, filled with helium, whose two-gasoline power(3hp per engine) are independently radio controlled. The motors and propellers can be tilted and are attached to the gondola through an axle and supporting braces. Four stabilizing fins are mounted at the tail of the airship. To fill in the helium, a valve is placed at the bottom of the hull. The inaugural flight was on jul. 31.2002 at the Pusan, S.korea Most environment monitoring system\ problem use satellite image. But, Low resolution satellite image (multi-spectral) : 1km ∼ 250 m ground resolutions is lows. So, detail information acquisition is hard at the complex terrain. High resolution satellite image (black and white) 30m : The ground resolution is high. But it is high price, visit cycle and delivery time is long So. We want make high accuracy airship photogrammetry system. This airship can catch picture Multi. spectral Aerial photographing (visible, Near infrared and thermal infrared), and High resolution (over 6million pixel). It can take atmosphere datum (Temperature (wet bulb, dew point, general), Pressure (static, dynamic), Humidity, wind speed). this airship is very Quickness that aircraft install time is lower than 30 minutes, it is compact and that conveyance is easy. High-capacity save image (628 cut per 1time (over 6million and 4band(R,G,B,NIR)) and this airship can save datum this High accuracy navigatin (position and rotate angle) by DGPS tech. and Gyro system. this airship will do monitor about red-tide, sea surface temperate, and CH-A, SS and etc.
Building reconstruction attempts to generate geometric and radiometric models of existing buildings usually from sensory data, which have been traditionally aerial or satellite images, more recently airborne LIDAR data, or the combination of these data. Extensive studies on building reconstruction from these data have developed some competitive algorithms with reasonable performance and some degree of automation. Nevertheless, the level of details and completeness of the reconstructed building models often cannot reach the high standards that is now or will be required by various applications in future. Hence, the use of terrestrial sensory data that can provide higher resolution and more complete coverage has been intensively emphasized. We developed a fusion framework for building reconstruction from terrestrial sensory data, that is, points from a laser scanner, images from digital camera, and absolute coordinates from a total station. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large complex existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS with reasonable resources.
최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m2에 비하여 약 0.2%(3.3m2) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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