최근 국내의 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 정사영상 및 수치지도를 포함한 지리정보제작에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 항공디지털사진의 정사영상을 제작하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고자 하였다. GPS 측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 항공 Lidar DEM을 이용하여 정사영상을 제작하였으며, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도평가, 수치지도의 건물레이어에 대해서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 상대위치정확도평가를 수행하였다. 정사영상에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.076m,\;{\pm}0.294m$가 발생하였으며, 수치지도에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.250m,\;{\pm}0.210m$이 발생하였으므로, 항공디지털사진의 정사영상을 이용한 수치지도의 건물레이어 갱신결과는 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 기본지리정보 구축은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
고해상도 항공 디지털 사진기와 고밀도 3차원 데이터를 획득할 수 있는 항공 레이저 스캐너의 보급은 사진측량 및 공간정보 분야에 큰 발전을 가져왔다. 본 연구는 패치기반의 정사영상을 생생하여 폐색지역을 탐색하고 정사영상에서 발생하는 폐색지역을 복원하여 정밀정사영상을 생성하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 정사영상에서 발생하는 폐색지역의 처리를 위하여 대상지역을 포함하고 있는 다중 영상들을 이용하여 상호 복원하는 방법을 개발하였다. 제시된 방법을 적용하면 폐색지역이 많이 발생하는 도심지역의 정밀정사영상을 효율적으로 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
The problem in orthoimage generation is to recover occlusion areas. In this study, occlusion areas - double mapping regions of the building roofs - were mutually corrected by using multiple images. The proposed method could be efficient for generating true orthoimages in urban areas.
입체위성영상을 사용하여 생성된 수치표고모델과 정사영상의 위치정확도에 영향을 미치는 여러 가지 요인이 있다. 특히 지상기준점의 수량이 영상모델링과 수치표고모델, 정사영상의 위치정확도에 주는 영향에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수치영상처리 방법으로 공간해상도가 10m 인 SPOT 흑백영상을 사용하여, 지상기준점 수량을 10∼30개까지 5개 단위로 증가하여 각각의 모델링과 수치표고모델, 정사영상을 생성하였다. 정확도평가는 20개의 검사점을 사용하여 정사영상상에서 이루어졌다. 그 결과 지상기준점 수가 10∼30개 사이에서 모델링의 표준오차는 1화소 미만으로 나타났다. 정사영상을 사용한 수평ㆍ수직오차는 기준점수가 증가할수록 줄어드는 경향을 보였으며, 지상기준점 10∼15개가 가장 경제적인 것으로 나타났다. 또한 지상기준점 개수와 정사영상 위치정확도의 상관관계를 분석하고 향후 개선방안과 연구과제를 제시하였다.
UAV(unmanned aerial vehicle)은 적은 비용으로 고해상도 정사영상과 DSM(digital surface model)을 빠르게 생성할 수 있다. 그러나, UAV에 의하여 획득된 정사영상과 DSM의 수직 및 수평위치 정확도는 영상처리 기술, 항공사진의 품질, GCPs(ground control points)의 개수와 위치, 촬영경로 상의 중복도에 영향을 받는다. 본 연구에서는, 정사영상과 DSM의 생성에 있어 중복도와 GCP의 개수가 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 위치정확도는 9쌍의 자료를 이용한 RMSE(root mean square error)을 기반으로 평가하였다. 실험결과, GCP의 개수와 중복도는 수평위치 및 수직위치 정확도에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
최근 항공사진 정사영상의 활용이 증가하고 있으며, 이에 맞추어 고해상도 위성영상을 이용한 지리정보시스템 구축을 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 또한 공간해상도가 6.6m급인 아리랑 1호 위성영상을 이용한 많은 연구가 시행중인 이즈음, 항공사진과 위성영상간의 판독성에 대한 평가가 필요하다. 이 연구에서는 항공사진을 스캔한 영상, 그 항공사진을 이용하여 아리랑 1호와 동일한 해상도로 재배열한 영상, 그리고 아리랑 1호 위성영상을 실험 영상으로 이용하여 각각 정사영상을 제작하고, 판독하려는 지형지물을 분류하였으며, 각각의 정사영상에서 그 분류항목에 대한 판독이 어느 수준까지 가능한지에 대한 평가를 하였다. 판독 분석결과, 판독을 위해 분류한 지형지물 중 항공사진을 이용한 정사영상에서 판독할 수 있는 지형지물의 양에 비해 항공사진 영상을 재배열한 영상의 정사영상에서는 대략 61%, 아리랑 1호 위성영상의 정사영상에서는 대략 41%를 판독할 수 있었으며, 이와 같은 실험연구를 통해 아리랑 1호 위성 영상은 지도갱신, 비접근지역에 대한 지형정보 획득, 환경감시 등의 분야에 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.
Direct Georeferencing을 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS와 INS로 센서의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 측량 시에 항측기에 GPS와 INS 및 CCD 카메라를 탑재하여 동시에 측량을 하고, Direct Georeferencing에 의한 CCD 영상으로 수치정사영상을 제작하여, 수치정사영상의 적용 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 Direct Georeferencing에 의하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. Direct Georeferencing에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정·갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
다중센서 결합에 의한 외부표정요소 결정기법은 항공기에 탑재한 GPS와 INS로 센서의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다중센서 결합과 동시에 CCD 카메라를 탑재하여 동시에 측량을 하고, 외부표정요소 직접결정 기법에 의한 CCD 영상으로 수치정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상검사점을 기본으로 하여 외부표정요소 직접결정 기법에 의하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. 다중센서에 의한 제작된 수치정사영상의 정확도는 소수의 기준점을 사용한 경우, 축척 1:1,000 지도의 정확도 기준을 만족시켰으며, 기준점이 없이 제작된 정사영상의 정확도는 축척 1:5,000 지도의 정확도 기준을 만족함을 알 수 있었다.
본 연구는 수치사진측량의 기본이론을 토대로 디지털 항공카메라 ADS40에 의한 디지털 영상의 획득과 정사영상 생성실험을 수행하여 정사영상 제작공정을 체계화하였으며, 수치지형도와 수치지적도와의 중첩에 의하여 정확도를 분석 및 평가하는데 목적이 있다. 축척 1/5,000 수치지형도와 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}0.364m$, Y에서 ${\pm}0.413m$, 수치지적도를 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}1.283m$ Y에서 ${\pm}1.085m$의 오차가 나타남을 알 수 있었다. 최신의 디지털 항공카메라영상의 활용을 위해서는 앞으로 GPS/IMU 데이터와 영상데이터의 동기화, 영상처리시 면적당 지상기준점 수량과 해상도 기준 등에 대한 연구가 필요하다.
최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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