• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1209-1220
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• 2020

산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.