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.
In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.
Recently, many studies have been conducted to utilize the digital aerial photogrammetry method in the field of cadastral surveying. The representative models of digital cameras currently used for aerial photogrammetry are classified into line-type and convex-type cameras, so the representative models were selected and analyzed. The purpose of this study was to analyze whether the accuracy suggested by the cadastral survey enforcement rules was satisfied by comparing the orthogonal and ortho image performance. As a result, there were some representative false points that exceeded the acceptable range, but the results extracted from most of the images were shown to satisfy the acceptable range. Therefore, it can be said that the application of digital aerial photogrammetry to the cadastral field in the technical aspect has sufficient potential.
본 연구에서는 경기도 대부도에 위치하고 있는 방아머리 해빈 인근 지역을 대상으로 과거의 디지털 항공영상을 이용하여 장기간의 해안선 변화 관측을 위한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 약 9년 동안의 시간적 간격이 존재하는 항공영상을 취득하였고 항공삼각측량 수행을 위한 GPS-VRS 측량으로 정확한 지상기준점을 취득하였다. 또한 국립해양조사원에서 2013년도에 제공된 2차원 디지털 해안선 지도를 활용하였다. 이러한 다중 자료원을 이용하여 장기간의 방아머리 해빈의 해안선 변화율 산정을 통하여 연안침식에 관한 정량적 분석을 수행하였으며 그 결과 표고 2 m의 경우 최대 수평위치가 약 0.31 m 후퇴한 것으로 나타났으며 해안침식이 발생하였음을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.899-902
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2006
For a quick and accurate 3D modelling of a building, laser scanning data, digital maps, aerial photographs and satellite images should be fusioned. Moreover, library establishment according to a standard structure of a building and effective texturing method are required in order to determine the structure of a building. In this study, we made a standard library by categorizing Korean village forms and presented a model that can predict a structure of a building from a shape of the roof on an aerial photo image. We made an ortho image using the high-definition digital image and considerable amount of ground scanning point cloud and mapped this image. These methods enabled a more quick and accurate building modelling.
From the view point of data fusion, we integrate LIDAR data and digital aerial images to perform 3D building modeling in this study. The proposed scheme comprises two major parts: (1) building block extraction and (2) building model reconstruction. In the first step, height differences are analyzed to detect the above ground areas. Color analysis is then performed for the exclusion of tree areas. Potential building blocks are selected first followed by the refinement of building areas. In the second step, through edge detection and extracting the height information from LIDAR data, accurate 3D edges in object space is calculated. The accurate 3D edges are combined with the already developed SMS method for building modeling. LIDAR data acquired by Leica ALS 40 in Hsin-Chu Science-based Industrial Park of north Taiwan will be used in the test.
In this study, we performed three dimensional(3-D) modeling and simulation of terrain surfaces by using large scale aerial photographs. The objectives of this study are to use landscape analysis including 3-D database of built environments. The test area is selected around Olympic stadium located in Susung-gu, Daegu. A 1:5,000 scale of ortho-photo map is generated by photogrammetric procedures from 1:20,000 scale of aerial photographs, Digital Elevation Model (DEM) is also extracted from stereo aerial photographs or digital maps. The heights of buildings are determined using GPS control survey and aerial photographs in the test area, DEMs are extracted from the digital map. And then the two are combined three-dimensional changes of landscape views of buildings with terrain are simulated.
정사영상은 DSM(Digital Surface Model; 수치표면모델)을 이용하여 항공영상의 왜곡과 기복변위 등으로 발생하게 되는 기하학적 변위를 제거함으로써 제작된다. 따라서 원영상의 해상도와 DSM의 정확도는 정사영상의 정확도에 큰 영향을 미치게 된다. 최근 제공되고 있는 DMCII250 항공영상은 GSD 5cm급 고해상도의 영상을 제공함으로써 고밀도 점군자료의 생성과 함께 정사영상의 품질 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 DMCII250 항공영상으로부터 고밀도의 점군자료를 추출하여 DSM을 제작하고 이를 이용하여 정사영상을 생성함으로써 고밀도 DSM 제공에 따른 고품질 정사영상의 제작 가능성과 그 정확도를 검토하고자 하였다. 연구결과 기존 수치지형도 또는 DSM정보를 이용하여 제작한 정사영상에 비하여 높은 정도의 위치정확도와 고품질의 정사영상의 확보가 가능함을 확인할 수 있었다.
GPS(Global Positioning System) is widely used for the position estimation of an aerial vehicle. However, GPS may not be available due to hostile jamming or strategic reasons. A vision-based position estimation method can be effective if GPS does not work properly. In mountainous areas without any man-made landmark, a horizon is a good feature for estimating the position of an aerial vehicle. In this paper, we present a new method to estimate the position of the aerial vehicle equipped with a forward-looking infrared camera. It is assumed that INS(Inertial Navigation System) provides the attitudes of an aerial vehicle and a camera. The horizon extracted from an infrared image is compared with horizon models generated from DEM(Digital Elevation Map). Because of a narrow field of view of the camera, two images with a different camera view are utilized to estimate a position. The algorithm is tested using real infrared images acquired on the ground. The experimental results show that the method can be used for estimating the position of an aerial vehicle.
농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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