본 연구에서는 보급형 회전익 무인항공기(드론, DJI 팬텀2 비전 플러스)를 이용하여 국내 소규모 석회석 노천광산 현장(대성MDI(주) 석교사업소)의 지형측량을 수행하였다. 고도 100 m, 속도 3 m/s 조건으로 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 총 89장의 항공사진을 획득할 수 있었다. 현장에서 취득한 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 총 3,400만 개의 3차원 점군 데이터가 추출되었고, 이로부터 5 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 5개 지상기준점에 대해서 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 회전익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 세 방향 모두 10 cm 내외로 나타났다. 따라서 보급형 회전익 무인항공기 사진측량시스템이 기존의 지형측량 장비들을 대체하거나 보완할 수 있는 기술로서 소규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.
본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
This paper indirectly created high density point cloud data using unmanned aerial vehicle image. Then, we tried to suggest new concept of classification technique where particular objects from point cloud data can be selectively classified. For this, we established the classification technique that can be used as search factor in classifying color information in point cloud data. Then, using suggested classification technique, we implemented object classification and analyzed classification accuracy by relative comparison with self-created proof resource. As a result, the possibility of point cloud data classification was observable using the image's information. Furthermore, it was possible to classify particular object's point cloud data in high classification accuracy.
The demand for human security significantly promotes the development of surveillance applications using a multi-sensor integrated UAV system. For more sophisticated operations, the system should provide a sequence of images rectified in a ground coordinate system in realtime. This rectification requires accurate position and attitude of the camera at the time of exposure of each image, which can be estimated through an Aerial Triangulation process using the GPS/INS data and tie points between adjacent images. In this work, the KLT tracker is utilized to obtain the tie points. To satisfy the realtime requirements, we present an approach to speed up the tracker by supplying the initial guessed positions of tie points based on the exterior orientation. The experimental results show that, when the guessed positions are supplied, the KLT tracker consumed less computational time than the ordinary KLT which is more suitable to be incorporated into the realtime image georeferencing process.
본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.
Drone has been continuously studied in the field of geography and remote sensing. The basic researches have been actively carried out before the utilization in the field of photogrammetry. In Korea, it is necessary to study the actual way of research in accordance with the drone utilization environment. In particular, analysis on the characteristics of DSM (Digital Surface Model) generated through drone are needed. In this study, the characteristic of drone DSM as a data acquisition method was analyzed for coastal management. The coastal area was selected as the study area, and data was acquired by using drone. As a result of the study, the terrain model and the ortho image of coastal area were produced. The accuracy of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) results were very high about 10cm at check points. However, concavo-convex shapes appeared in very flat areas such as tidal flats and roads. To correct this terrain model distortion, a new terrain model was created through data processing and the results were evaluated. If additional studies are carried out and the construction and analysis of terrain model using drone image is done, drone data for coastal management will be available.
본 연구의 목적은 회전익 UAV를 이용하여 1cm 미만의 GSD를 갖는 초고해상도 영상을 취득하기 위해 비행고도, 비행속도, 카메라 셔터의 노출시간, 자동초점조절 사용 여부가 영상의 시각적 해상도에 미치는 영향을 객관적으로 분석하는 것이다. 아울러 다양한 형태의 항공표적에 대한 인식 용이성을 평가하는 것도 목표로 한다. 이를 위해 35mm 크기의 7952*5304 화소 CMOS 센서와 55mm 단렌즈를 이용하여 비행고도 20m부터 120m에서 20m 간격으로 촬영하고 영상의 시각적 해상도를 분석하였다. 결과로 자동초점조절을 사용한 경우 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 1.1~1.6배로 나타났고, 자동초점조절을 사용하지 않은 경우 1.5~3.5배로 나타났다. 다음으로 비행고도 80m에서 5m/s로 정속 비행하면서 카메라의 노출 시간을 1/60sec에서 1/2000sec까지 1/2씩 줄이면서 촬영하고 시각적 해상도를 분석하였다. 허용 흐려짐을 1 화소로 가정할 때 최장 노출 시간을 준수한 경우 시각적 해상도 는 이론적인 GSD이 비하여 1.3~1.5배로 나타났고, 초과한 경우 1.4~3.0배로 나타났다. A4 용지에 항공표적을 출력하여 비행고도 80m 이내에서 촬영하면 상용소프트웨어를 이용하여 코드화된 항공표적을 자동으로 인식할 수 있으며, 자동 인식이 불가능한 고도에서도 다양한 형태의 일반 항공표적 및 코드화된 항공표적을 큰 어려움 없이 수동으로 인식할 수 있었다.
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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