• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-235
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제21권1호
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• pp.27-36
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• 2003

일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.43-53
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• 2006

1995년부터 국가GIS사업의 일환으로 지형공간정보의 효용성이 증대되고 있으며, 수치지형도는 행정, 실생활 그리고 산업전반에 걸쳐 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 실세계정보와 수치지형도 간에 차이가 발생되고 이를 갱신하기 위해서 많은 비용과 시간이 소요되기 때문에 도시 시설물 관리에 활용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 정보를 직접 취득할 수 있고 정확도가 높은 LiDAR 자료와 디지털 항공영상을 연계하여 추출된 건물정보의 진위를 판단하고 기존의 수치지형도와 비교하여 건물정보를 추가 및 삭제함으로서 도시지역의 수치지형도 건물레이어를 갱신하는 방안을 제시하였다. 향 후 LiDAR 자료를 이용한 건물레이어생성 및 갱신의 자동화를 위해서 미소 및 수목폴리곤의 제거 및 건물진위판단 등에 대한 자동화기술이 추가적으로 연구되어야 할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제4권2호
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• pp.39-45
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• 2004

Building reconstruction attempts to generate geometric and radiometric models of existing buildings usually from sensory data, which have been traditionally aerial or satellite images, more recently airborne LIDAR data, or the combination of these data. Extensive studies on building reconstruction from these data have developed some competitive algorithms with reasonable performance and some degree of automation. Nevertheless, the level of details and completeness of the reconstructed building models often cannot reach the high standards that is now or will be required by various applications in future. Hence, the use of terrestrial sensory data that can provide higher resolution and more complete coverage has been intensively emphasized. We developed a fusion framework for building reconstruction from terrestrial sensory data, that is, points from a laser scanner, images from digital camera, and absolute coordinates from a total station. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large complex existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS with reasonable resources.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.257-264
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• 2020

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.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.343-347
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• 2004

Landuse information is used to plan land use, urban and environmental management as base data. And, demand for landuse information is rising due to ecological consideration in urban area. But existing method to extract landuse information from aerial photographs or satellite images is difficulte to describe sufficient urban landuses. Also landuse information need to be linked with statistical data because statistical data is used to make decision for urban planning and management with landuse. Therefore this study aims to examine the landuse classification method using statistical unit data and 1:1,000 digital topographic data. for the purpose, the method was applied to a part of metropolitan Seoul. The results of study shows that total accuracy is 95%. For the future, the method will be effectively applicable for the city maintenance.

• ETRI Journal
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• 제41권3호
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• pp.277-288
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• 2019

VWorld is run by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport of South Korea and provides national spatial information, such as aerial images, digital elevation models, and 3D structural models. We propose herein an open platform for 3D spatial information based on WebGL using spatial information from VWorld. WebGL is a web-based graphics library and has the advantage of being compatible with various web browsers. Our open platform is also compatible with various web browsers. Accordingly, it is easily accessible via the VWorld site and uses the three-dimensional (3D) map program. In this study, we describe the proposed platform configuration, and the requests, management, and visualization approaches for VWorld spatial information data. Our aim is to establish an approach that will provide a stable rendering speed even on a low-end personal computer without a graphics processing unit based on a quadtree structure. We expect that users will be able to visualize 3D spatial information through the VWorld open platform, and that the proposed platform will become the basis for various applications.

• 한국측량학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2000

최근 들어 정사투영영상에 대한 필요성과 그 효용성이 급격히 늘어나고 있으며, 정사사진지도 뿐만 아니라 여러가지 응용분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 특별한 수치지도 도화장비 없이 수치정사투영영상만을 이용하여 수치지도를 제작할 수 있도록 도형정보를 자동으로 추출하고 분류하고자 한다. 이를 위하여 영상처리의 여러 가지 기법들과 퍼지이론을 적용하여, 도로경계와 차선 그리고 건물의 종류에 따라 자동으로 레이어가 부여되도록 하였다. 특히 건물의 경우 화소 단위로 추출된 외곽 벡터라인이 상당히 복잡한 형태를 지니고 있으나 모서리간은 1차원 선형을 지니도록 프로그램을 개발하였다. 연구결과 자동으로 모든 대상물을 일시에 추출하여 인식하지는 못하였으나, 반자동을 가미하였을때 50 cm내외의 오차를 보이고 있었다. 따라서 1/5,000축척의 수치지도를 제작하는 데 있어서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.525-533
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• 2019

무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권2호
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• pp.126-137
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• 2016

Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.