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.
본 연구에서는 그라디언트(gradient) 공식을 사용하여 무인항공사진의 선명도 분석을 실시하고, 작업자가 간단하게 사용할 수 있도록 MATLAB GUI(Graphical User Interface) 기반 선명도 분석 tool 제작에 대하여 소개하였다. 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 상용 software인 Agisoft사의 Metashape로 무인항공영상의 선명도를 측정한 결과와 비교하였다. 총 10장의 영상을 대상으로 두 가지 tool로 선명도를 각각 측정한 결과 동일 영상에 대하여 선명도 수치의 값들은 서로 상이하였다. 하지만 두 결괏값 간에는 0.11 ~ 0.20 정도의 일정한 편이(bias)가 존재하여 이를 소거하면 동일한 선명도를 나타내어 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 입증하였다. 또한, 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 검증하기 위하여 선명도가 낮은 무인항공사진을 저품질의 영상으로 분류한 후, 각각 이를 포함한 정사영상과 이를 제외하고 제작한 정사영상의 품질을 비교하였다. 실험결과, 저품질의 무인항공사진을 포함하고 있는 정사영상은 해상도 타겟 부분의 흐림 현상으로 품질 분석이 불가하였다. 하지만 저품질의 무인항공사진을 제외하고 제작한 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)는 해상도 타겟이 선명하게 관측 가능하여 bar target은 3.2cm, siemens star는 4.0cm이었다. 이 결과는 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 입증하였다.
본 연구에서는 UAV를 이용한 국공유지 실태조사 필지의 효율성과 정확성을 평가하기 위해 지적현황측량 검사점의 정확성과 경제적 비용측면에서 제시하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정사영상의 위치오차는 평균적으로 X오차 0.033m, Y오차 0.023m로 나타나 평면거리 연결교차로 계산하면 RMSE 평균은 0.046m로 나타났다. 둘째, 정사영상과 VRS-GNSS 성과비교에서는 UAV 정사영상 이미지 검사점의 최대 RMSE는 0.076m이고 최소 RMSE는 0.042m로 나타났다. 세째, 모든 검사점이 현행 지적측량규정에 명시된 1/1,200의 축척에 해당하는 0.360m 이내의 오차범위를 만족하였다. 끝으로 국공유지 실태조사를 위한 경제성 평가에서는, UAV 활용방법이 지적현황측량 방법보다 26,497,436원이 더 적게 들어가는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구결과 국공유지 실태조사에서 UAV를 활용하는 방법은 정확도 측면에서도 법적 기준을 충족하며, 경제성 측면 역시 지자체의 예산을 더욱 줄일 수 있는 방법으로 나타났다.
모든 생애주기에서 건설현장을 3D 데이터로 관리하게 되는 스마트건설에 있어서 드론의 역할은 날로 증대하고 있다. 드론을 통하여 건설현장에 대하여 얻게 되는 수치표면모델과 정사영상이 모두 포인트 클라우드 데이터로 이루어지기 때문이다. 본 연구는 고속도로 건설현장에서 드론 활용을 보다 체계적으로 하기 위하여 드론 활용을 위한 표준공종을 개발하는 것이다. 연구를 위하여 우리나라 고속도로 건설현장 두 곳을 테스트베드로 설정하고 드론 촬영 시범사업을 통하여 드론 적용이 가능한 공종을 도출하고 검증하였다. 연구결과 도로계획, 도로설계 및 유지관리부분에 각각 세 개의 공종을 개발하였고, 도로시공에 있어서는 다섯개의 공종에 21개의 세부공종을 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 '고속도로 건설현장 드론활용 표준공종'을 활용한다면 고속도로 건설현장뿐 아니라 다른 도로 건설현장에서도 드론을 활용하여 보다 체계적으로 건설현장을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
This study addresses a photogrammetric approach to generate Mars topographic products from mapping data of Mars Global Surveyor (MGS). High-resolution stereo images and laser altimetry data collected from the MGS mission are combined and processed to produce Digital Elevation Models (DEM) and orthoimages. First, altimeter data is registered to high resolution images and considerable registration offset (around 325 m) is discovered on high resolution stereo images. Altimetry data, exterior orientation elements of the camera and conjugate points are used for bundle adjustment to solve this mis-registration and detennine the ground coordinates. The mis-registration of altimetry data are effectively eliminated after the bundle adjustment. Using the adjusted exterior orientation the ground coordinates of conjugate points are detennined. A sufficient number of corresponding points collected through image matching and their precise 3-D ground coordinates are used to generate DEM and orthoimages. A posteriori standard deviations of ground points after bundle adjustment indicate the accuracy of OEM generated in this study. This paper addresses the photogrammetric procedure: the registration of altimetry data to stereo pair images, the bundle adjustment and the evaluation, and the generation of OEM and orthoimages.
This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.
Geospatial Information Systems (GIS) have been employed to systematically manage and design land use in urban areas. This has increased the need for more accurate vector and raster data. In Korea, l/l,000-scale digital maps are used as vector data for the facility management in urban areas. This has increased the need for large scale orthoimages. Orthoimages generated from aerial imagery can provide accurate information, making possible the more effective city management. However, there is a large problem in using the orthoimages, i.e., currently available conventional orthoimages have not been generated based on Digital Elevation Model (DEM) that takes into account the building heights. So this causes the displacements of building image in large scale orthoimages. The present study is an attempt to generate the large scale orthoimages based on building DEM. The semiautomatic building extraction method can detect building outlines by mouse clicking on either building roofs or corners. Building DEM, based on the outline and calculated building height, was used to produce the large scale orthoimages with the corrected building occlusion.
라인빙식의 항공디지털 카메라인 ADS 80의 후방(backward)영상으로 정사영성을 제작하고 건물의 기복 변위와 폐색영역을 보정 후, True Ortho Photo을 제작하였다. 또한 제작된 정사영상과 True Ortho-Photo을 검증을 위해 지상검사점, 사진기준점을 이용하여 평면 위치정확도 평가 및 분석한 결과, 프레임방식과 비교하여 상대적으로 소량의 지상기준점을 이용하여 고품질의 정사영상을 제작할 수 있었다. 또한 라인 방식 카메라의 True Ortho Photo 제작 시, 종중복도가 100%이므로 폐색영역 보정시에 효과적임을 검증 할 수 있었다.
자동화 공정에 의한 항공사진이나 위성영상의 획득과는 달리 지상사진측량에 의한 영상 획득은 대상물의 요구정확도와 해석 범위에 따라 각기 다른 번거로운 수행 과정을 거쳐야 한다. 이에, 본 연구에서는 단사진의 활용성을 증대시키기 위해 무반사경 토털스테이션을 이용하여 지상 구조물인 문화재에 대한 수치표면모형 및 정사영상을 생성하였으며 입체영상을 이용한 방법과 비교 분석하였다. 입체 영상의 획득과 도화의 어려움을 배제하고 생성한 정사영상을 이용하여 다양한 기하학적, 시각적 분석을 수행하므로써 고정밀도를 요하지 않는 문화재의 도면 작성이나 사면의 안정성 검토 등을 위한 측정방법으로 단사진의 활용방안을 제시 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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