A Study on the Improvement of Orthophoto Accuracy According to the Flight Photographing Technique and GCP Location Distance in Orthophoto Generation Using UAV

무인항공기를 활용한 정사영상제작에서 지상기준점 위치간격과 비행촬영기법에 따른 정사영상정확도 향상에 관한 연구

Abstract

It is conservative to say that lots of research is performed as measures to use UAV for application to the rapid spatial information and its application is faced with settlement stage to some extent. In addition, Korea Land and Geospatial Informatix Corporation autonomously produces work regulation which is applied to every kind of orders and National Geographic Information Institute (2018) has notified public surveying work instructions about unmanned aerial device for the rapid spatial information construction. The results acquired by UAV are comprised of contents about accuracy improvements for the orthophoto when reviewing pertinent regulations. The results acquired by UAV are comprised of contents about accuracy improvements for the orthophoto when reviewing pertinent regulations. As a result, it is known that error amount has been sharply increased from 400m separation distance, and this study proposes that cross flight is able to reduce irregular error occurrence as measures to acquire stable results.

1. 서론

무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle: UAV)를 활용하여 공간정보 분야에 적용하기 위한 연구는 4차 산업혁명 시대에 서 다양하게 진행되고 있다. 특히 국토교통부, 한국국토정보공사, 한국토지주택공사 등에서 무인항공기를 활용하여 업무에 적용하기 위한 각종 연구들이 다양한 각도로 진행되고 있는 현실이다. 초기에는 전경촬영, 시계열 분석 등 간단한 분야에 활용되었으나 이제는 공간정보 분야에 완전히 적용하기 위한 정착기에 접어들었다고 판단하고 있다. Yun and Lee(2014)는 국내에 신속한 공간정보 구축을 위한 각종 규정을 조사하여 적용방안을 제시하였으며, Lee and Yun(2016)은 무인항공기에 규격화된 공간정보의 활용을 위하여 작업규정과 표준품셈(안)을 제시하여 무인항공기를 이용한 신속한 공간정보 발전에 기반을 조성하였다. 또한 최근 국토지리정보원⁸⁾에서는 공공측량 분야에 무인항공기에서 제작한 성과물을 활용하기 위한 방안으로 항공법규의 정합성을 검토하고 공공측량, 일반측량 등에 대한 작업규정을 검토하여 무인비행장치에 대한 측량 작업지침서를 제시하였다. 또한 활용방안으로 수치지형도 제작에 대한 성과검증을 실시하여 무인비행장치를 활용한 공공측량과 일반측량 분야의 발전방안을 제시하였다. 최근에 Lee et al(2018)는 카메라의 다양한 각도에 의한 정사영상과 3차원 모델에 대한 정확도를 분석하여 정사영상 제작에 대한 중요성이 부각하였으며 Yun and Sung (2018)은 정사영상의 품질향상을 위하여 지상기준점 개수 변화에 따른 정확도 분석결과를 제시하여 정사영상 제작에 최적방안을 제시하였다.

이러한 연구들은 정사영상 결과에 따른 중요성을 인지한 결과이며 활용도에 많은 영향을 줄 수 있는 결과로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 정사영상제작에서 지상기준점의 이격거리 변화정도에 따라 검사점에 대한 정확도 결과를 분석하여 최적의 지상기준점 최적 간격을 제시하고 촬영기법에 의한 최적의 촬영 방법을 제안하고자 한다.

2. 연구방법 및 자료처리

2.1 연구방법

무인비행체를 이용한 정사영상제작에서 최적의 정사영상을 구현하기 위한 방안으로 지상기준점의 최적간격과 최적의 촬영방안을 구현하기 위해 다음과 같은 방법으로 현장실험을 실시하였다. 현장 지상기준점과 검사점을 설치하기 위해서 개활지에서 실험하였으며 일정한 간격과 지반고의 변화량을 분석하기 위하여 개활지역과 고도변화가 일정한 평탄한 지역으로 연구대상지로 선정하였으며 지상기준점의 개수는 작업규정(안) 보다 적은 수의 지상기준점의 수로 정상영상을 제작하여 오차량을 유발하여 확연한 차이로 분석하고자 하였다. 즉 지상기준점의 개수는 드론을 활용한 정사영상제작에 규정²⁾하고 있는 9점보다 적은 6점을 Fig. 1과 같이 VRS-RTK(Virtual Reference Station-Real Time Kinematic) 방법으로 설치하였다. 회전익 무인항공기를 이용하여 고도 100m, 130m 로 촬영을 각각 실시하여 신뢰성 검토를 실시하고자 하였다.

Fig. 1 VRS-RTK Survey

촬영기법으로는 일반적인 촬영방법과 크로스 비행을 실시한 결과물과 정사영상을 각각 비교하여하여 각각의 RMSE(Root Mean Square Deviation)를 각각 분석하고자 하였다.

2.2 연구대상지역

본 연구의 대상지역은 Fig. 2와 같이 경남 김해시 화목동에 있는 평야지역으로 선정하여 실험을 실시하였다. 촬영면적은 약 950m × 950m 이며 고도차이는 1.3m 정도차이를 두고 있다. 연구대상지역내 6개의 지상기준점과 20개의 검사점을 Figure 1과 같은 VRS-GPS 측량방법으로 지상측량을 실시하였다.

Fig. 2 Study area (source: www.naver.com)

연구대상지역의 지상기준점과 검사점의 위치는 아래의 Fig. 3과 같으며 정사영상을 제작하기 위한 지상기준점 6점은 빨간색으로 표기하였으며 검사점은 파란색으로 표기한 사각형 안에 20점을 VRS-GPS(Global Positioning System)측량 장비로 관측하여 정사영상에서 추출한 3차원 좌표와 잔차량 분석, RMSE 분석 등을 실시하고자 하였다.

Fig. 3 Distribution of GCPs and CPs

2.3 영상취득 및 처리

본 연구의 촬영에 사용된 무인비행체는 Fig. 4와 같이 회전익 비행체로 DJI사의 인스파이어 2를 이용하였으며 사용된 카메라는 동일사의 Zenmuse X5S 카메라로 촬영을 실시하였다. 카메라의 성능사양은 Table 1에 보여주고 있다. 카메라의 영상해상력은 20.8 MP(5280×3956)이며 초점거리는 9mm∼45mm 픽셀의 크기는 3.4μm 센서는 CMOS로 되어 있다.

Fig. 4 Inspire 2

Table 1. Flight parameters for UAV images

촬영고도는 100m, 130m로 각각 촬영하였으며, 촬영영상의 면적, 매수, GSD, 중복도를 Table 1에 나타내었다. 촬영 영상처리는 Agisoft사의 photoscan을 사용하여 AT 작업과 Dense image매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다(Agisoft, 2014). Fig. 5와 Fig. 6에는 가독성을 위하여 대표적인 성과물을 나타내었다. 그리고 촬영기법에 대한 정확도 분석을 위하여 교차 비행에 대한 결과를 Fig. 7 Fig. 8에 나타내었다.

Fig. 5 Orthoimages and DSM <H=100m>

Fig. 6 Orthoimages and DSM <H=130m>

Fig. 7 Orthoimages and DSM <H=100m Cross>

Fig. 8 Orthoimages and DSM <H=130m Cross>

따라서 촬영은 일반적인 촬영방법으로 고도별 2회 촬영을 실시하였고 고도별 교차(Cross)촬영을 실시하여 총 4회 촬영을 실시하였다. 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)자료에서 수평위치정보와 수직위치정보를 취득하여 RMSE 분석을 실시하고자 하였다.

3. 결과처리 분석

3.1 분석방법

지상기준점과의 이격거리에 따른 정확도 분석과 촬영기법에 따른 정확도 분석을 실시하고자 지상기준점은 6점을 사용하였으며 Table 3과 같이 자료처리를 실시하였다.

Table 2. Analysis data (unit:m)

Table 3. Accuracy of CP in Flight <H=100m> (unit: m)

검사점의 간격은 Fig. 9와 같이 약50m 간격으로 설치되어 관측하였으며 지상기준점 간격은 최대 900m로 설치하여 그 사이에 검사점을 설치하여 지상기준점과의 거리차이를 둘 수 있도록 하였다. 따라서 가장자리에서는 지상기준점과 가까운 형태에서 정사영상 가운데에 있는 검사점은 가장 검사점과 이격거리를 가장 크게 설계하여 실험을 실시하였다.

Fig. 9 Field overview

즉 100m, 200m 고도에서 Fig. 10과 같이 일반적인 촬영기법과 별도로 Fig. 11과 같은 방법인 교차비행에서 취득한 자료를 활용하여 분석을 달리하였다.

Fig. 10 General flight

Fig. 11 Cross Flight

Fig. 11은 일반적인 비행노선을 포함하여 교차비행코스를 Fig. 9와 같이 2회 왕복 촬영을 실시하여 정확도 향상에 대한 연구를 진행하고자 실시하였다.

3.2 일반적인촬영 영상분석

일반적인 촬영노선으로 Table 4와같이 고도 100m, Table 5와같이 130m에서 잔차를 추출하고 RMSE를 분석하고자 하였다.

Table 4. Accuracy of CP in Flight <H=130m> (unit: m)

Table 5. RMSE Analysis (General flight)

그리고 각각의 결과를 Fig. 12와 Fig. 13에 도식화 하였다.

Fig. 12 Accuracy of CP in Flight <H=100m>

Fig. 13 Accuracy of CP in Flight <H=130m>

Fig. 12와 같이 고도 100m에서는 결과를 도식화한 결과 지상기준점(GCP)과 검사점(CP)에 대한 이격거리가 길어질수록 정확도가 낮아지는 양상을 나타내고 있다. 즉 1번 검사점과 20번 검사점 가까이 지상기준점이 설치되어 있으며 간격은 40∼50m로 되어 있다. 따라서 지상기준점으로부터 약 250m 부터는 Fig. 12박스에 표기된 것과 같이 정확도에 불안정 양상을 보여주고 있다.

Fig. 13에서의 도식화는 고도 130m에서 촬영하여 이격거리를 분석하였으나 지상기준점 개수에 비해 고도에 따른 정확도 불안정으로 정확도는 100m고도에 비해 현저히 떨어져 있으나 이격거리로 인한 오차로 판단하기에는 불규칙적인 오차로 신뢰성이 부족하나 이격거리 변화에 따른 오차발생요인은 판단할 수 있었다. 이는 고도변화가 해상력에 주는 영향으로 발생된 결과물로 판단된다.

일반적인 비행노선으로 실시하여 취득한 정사영상의 RMSE값을 고도별로 Table 6에 나타내었다.

Table 6. Accuracy of CP in Cross Flight <H=100m> (unit: m)

3.3 교차촬영 영상분석

교차 촬영한 영상을 동일한 조건으로 100m 130m의 고도로 각각 정사영상을 제작하였다. 또한 동일한 검사점을 활용하여 고도별로 잔차를 취득하여 그 결과를 Table 7과 8에 나타내었으며 Fig. 14와 15와 같이 도식화 하여 전반적인 정확도의 패턴을 분석하고자 하였다.

Fig. 14 Accuracy of CP in Cross Flight <H=100m> (unit: m)

Table 7. Accuracy of CP in Cross Flight <H=130m> (unit: m)

Fig. 15 Accuracy of CP in Cross Flight <H=130m> (unit: m)

Fig 14와 같이 고도 100m에서 교차 비행한 검사점 결과값을 도식화 결과 일반적인 비행노선으로 촬영한 결과값 보다 비교적 안정적인 결과값의 양상을 나타내고 있으며 특히 지상기준점과 가장 이격거리가 큰 검사점점 10, 11, 12, 13에 대한 정확도가 현저히 낮은 형태를 나타내고 있다.

또한 일반적인 촬영기법에서 불규칙적으로 과도하게 발생되는 과대오차가 교차비행에서 촬영한 영상에서는 나타내지 않고 있다. 그 결과를 Fig 14에 나타내었다. 그 결과를 보면 비교적 안정적인 결과로 나타내고 있다.

또한 Table 8과 같이 고도 130m에서 고도 100m와 같은 형태로 지상기준점과 가장 이격거리가 큰 검사점 8번에서 13번까지가 과도한 오차를 나타내고 있다. 또한 일반적인 촬영기법에서 취득한 정확도 결과값 보다는 불규칙적인 과대오차는 발생하지 않은 것이 특징이다.

Table 8. RMSE Analysis (Cross flight) (m)

교차 비행을 실시하여 취득한 정사영상의 RMSE값을 고도별로 Table 9에 나타내었다.

3.4 비교분석

일반적인 촬영기법에서 검사점을 촬영하여 취득한 결과값과 교차비행을 실시하여 취득한 검사점의 결과값을 RMSE로 비교분석한 결과를 Fig 16에 도식화 하여 나타내었다.

Fig. 16 RMSE Analysis by type

본 연구에서 진행된 촬영은 일반적인 무인항공기의 촬영기법과 교차비행을 포함하여 취득한 결과값을 비교분석한 결과 100m 고도에서는 수평위치 오차가 0.018m, Z축에서는 0.013m의 향상된 결과값을 취득하였으며, 고도 130m에서는 수평위치오차 0.034m, Z축에서는 0.006m의 향상된 RMSE를 취득하였다.

4. 결론

본 연구는 무인항공기를 활용하여 비교적 안정적인 공간정보의 자료를 취득하기 위하여 지상기준점과의 이격거리에 대한 정확도 관계를 정량적으로 제시하고 촬영기법에 따른 정확도 향상을 위하여 연구를 진행하였다. 그 결과를 다음과 같이 나타내었다.

첫째, 지상 기준점과 검사점간의 이격거리를 분석한 결과 400∼500m에서 오차가 현저히 크게 발생 된다. 이러한 결과는 무인항공기를 이용하여 정사영상제작을 목적으로 현장측량 시 지상기준점 설치 간격을 400m 이상을 초과하지 않아야 한다.

둘째, 일반적인 촬영기법에서 교차비행을 추가하였을 때 정확도와 정밀도가 15∼20% 향상된 결과 값으로 나타내었다. 무인항공기를 이용하여 고정밀의 정사영상을 취득하기 위한 방안으로 활용하기에는 좋은 기법으로 판단된다.

셋째, 일반적인 무인항공기의 촬영기법에서는 불규칙 적인 과대오차가 발생됨으로 성과물 관리에 많은 어려움이 있으나 일반촬영 노선에 교차비행을 실시하여 분석한 결과 비교적 안정적인 정밀도를 취득할 수 있는 좋은 방안으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

향후 고도변화에 따른 지상기준점의 최적 개수에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서도 동일한 지상기준점으로 고도변화를 달리하였을 때 기준점에 대한 기준이 없어 최적의 조건으로 성과물 취득에 어려움 있다는 것으로 판단되었다.

따라서 이러한 최적 결과물을 산출하기 위한 방안으로 고도높이 또는 해상력에 따른 최적의 지상기준점 개수를 결정할 수 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.