항공사진이나 위성영상으로부터 건물, 도로 등과 같은 인공지물을 추출하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔으며, 최근 수치항공사진의 해상도가 크게 개선됨에 따라 인공지물 추출 시 종종 원치 않는 잡영들이 검출되곤 한다. 본 연구에서는 이러한 잡영 문제를 보완하고 필요로 하는 대상물을 추출해 내기 위한 목적으로 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 RGB영상의 채널을 분리하고 채널간의 차연산을 수행한 후 각 결과를 이진화하고 잡영제거 및 형태복원을 통하여 경계를 추출하도록 구성되었다. 경계 검출을 수행하기에 앞서 실험에 사용될 수치항공칼라사진에 대하여 광속조정, 수치지형모형 추출, 수치정사사진 생성 및 모자이크 작업 등의 사전처리 과정을 거쳤으며, 이렇게 하여 얻어진 수치정사사진 상에서 소형건물의 지붕경계를 본 연구에서 개발한 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 또한 지붕경계 추출 결과를 종래의 방법으로 얻어진 결과와 비교함으로써 알고리즘의 타당성이 입증될 수 있었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.273-273
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2002
Masan barber was situated in S.Korean southern central coast. And it is contributing greatly in S.korea's economy development to international trading port of Heaven's blessing that possess natural, geographical situation. Also, because there are Masan free tax area and chanwon heavy industrial complex, sachon air industrial complex etc. on back, it is important permanency in our country. Specially, because inland transport routes such as southern highway, Guma highway and national road system are developed well, the importance is very high. Masan harbor 1899.05.01 be that opened, the 1st and 2nd (central pier) was build 1938∼1944 year, and the 3rd pier was 1973∼1978 year. the 4th pier was 1974∼1983 year, 5th pier was 1984∼1988, 6th pier (west pier) was 1985∼1992 year. it was developed over 100 years. But, it did great many harbor and bay development of last 100 yens but research about coastline change and seashore reclamation is insufficient. Therefore, this research executed research about coastline change of Masan bay of last 100 years, In this study, we analyzed aerial photographs and tide data for the past 100 years using digital aerial photo analysis and GIS techniques for each 3-year interval. We abstracted beach DEM (digital elevation model) and ortho aerial photographs, and conducted a space analysis. As a result, we were able to identify changes in the area As a result, we drew 10 years cycle coastline change of Masan bay. and we can detect bay coastal line change and calculate refill rate.
항공사진을 이용해 산지토사재해 구간의 DTM(Digital Terrain Model)을 제작할 경우 수목이 재해구간을 가리는 경우가 많아 연속적이고 정밀한 DTM을 얻기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결해 보고자 디지털항공사진을 이용하여 moving window 형태의 필터링방법을 제시하였으며 DTM을 추출하였다. 또한 산지토사재해 구간에서 적정한 필터링의 window 크기에 따른 수목영향제거의 효과를 알아보기 위해 상용 수치사진측량 S/W인 Socet set의 Adaptive 필터링한 DTM과 LiDAR(Light Detection And Ranging)에서 획득한 DTM을 비교하였다. 그 결과 LiDAR에서 획득한 DTM보다는 정확도가 낮았지만 Adaptive 필터링보다는 정확도가 약 6m 정도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
This paper provides a new geomorphological approach for survey of potential flood damages and for preparation of cartographically accurate flood maps. floods are possibly the worst disasters we have recorded in he past and may expect in the future. Interpretation of aerial photographs of river basin enables us to determine the nature of floods by investigating the maximum extent of inundated areas in the past. Most of the typical dangerous spots, highly susceptible for flood disasters can be systematically identified by analyzin lithologic, structural, and geomorphic cycle.
경사지에서 아파트, 주택, 학교의 건설은 많은 문제를 가지고 있으며, 시공중에도 피해가 있게 된다. 산사태의 모델 현장은 1991년 부산지방에서 발생한 것으로서 두 곳의 아파트와 학교가 있는 곳이다. 본 논문에서는 항공사진의 사진판독으로 산사태의 예측에 대하여 기술하였다.
This paper covers research on terrain construction for unmanned aerial vehicle simulators using spatial information that was distributed by public institutions. Aerial photography, DEM, vector maps and 3D model data were used in order to create a realistic terrain simulator. A data converting method was suggested while researching, so it was generated to automatically arrange and build city models (vWorld provided) and classification methods so that realistic images could be generated by 3D objects. For example: rivers, forests, roads, fields and so on, were arranged by aerial photographs, vector map (land cover map) and terrain construction based on the tile map used by DEM. In order to verify the terrain data of unmanned aircraft simulators produced by the proposed method, the location accuracy was verified by mounting onto Unreal Engine and checked location accuracy.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
최근 비약적인 기술발전을 통해 8,000만 화소급 디지털 카메라가 등장했으며, 비측량용 디지털 카메라가 사진 측량 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공사진과 지상기준점을 이용하여 렌즈 캘리브레이션을 수행하였다. 항공사진은 35mm 렌즈가 장착된 CMOS 2,110만 화소급 비측량용 디지털 카메라를 헬리콥터에 설치하여 취득하였고, 지상기준점은 1:1,000 도화원도에서 선점하였다. 그 결과 렌즈에 대한 초점거리, PPA, 방사왜곡계수를 계산할 수 있었다. 또한 렌즈 캘리브레이션 전후에 항공삼각측량을 수행하여 지상기준점의 평균제곱근오차와 최대 잔차를 비교하였으며, 캘리브레이션 후 정확도가 매우 큰 폭으로 향상됨을 알 수 있었다.
도시화가 진행되면서 상대적(相對的)으로 삼림면적(森林面積)이 감소(減少)되어 환경(環境)이 파괴(破壞)되고 있다. 사진영상에 있는 대상물을 알아내기 위하여 일반적으로 형상 및 크기, 음영, 색조, 색채, 질감, 모양 등으로 판독한다. 촬영시간대에 따른 다양한 정보를 가지고 있는 항공사진(航空寫眞)의 판독(判讀)에 의한 지형정보(地形情報)를 자료기반화하면 경년(經年)의 자연환경변화(自然環境變化)를 알 수 있다. 본 연구에서는 부산직할시 금정구에 위치한 부산대학교(釜山大學校)를 모형지역으로 선정하였다. 경련(經年)의 삼림감소율(森林減少率)을 알기 위해 1980년과 1990년 10년 간격의 삼림면적(森林面積)을 비교(比較)한 결과 감소율(減少率)이 41%에 달하였으며 건설에 있어 단순한 계획이 아닌 보존적(保存的) 차원(次元)의 고려(考慮)가 있어야 함을 알 수 있었다.
본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치표고모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하고 좌우 영상간의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 수치표고모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치표고모형 생성 방법은 입체위성영상 또는 항공사진을 이용하는 방법이 있으며 컬러항공사진의 경우 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 컬러항공사진의 수치표고모형 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였다. 각 밴드별 수치표고모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였고, 정확도 분석을 수행하였다. 정확도의 원인을 검증하고자 각 밴드의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하였으며, 그 결과 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치표고모형을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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