A Study on the Accuracy Improvement of Orthophoto using Low-Cost UAV

저가형 무인비행체를 활용한 정사영상 정확도 향상에 관한 연구

Abstract

Various studies and business investments have been performed on UAV in the field of spatial information industry, and it is judged that this industry has being evolved into an expansion stage as a legalization progresses. In addition, public institutions such as Korea Land and Geospatial Information Corporation, Korea Expressway Corporation, and Korea Land and Housing Corporation which have relatively much utilized spatial information work have entered into the stage of settling with active introduction for reasons of work efficiency and business management. However, surveying drones are still classified as expensive equipment, which is a burden on general business application and technology popularization. Moreover, the stabilization of reliability of various location information acquired from UAV is a part of ongoing research and supplementation. Therefore, in this study, to use image information acquired from low-cost UAV as reliable spatial information data, the flight altitude was changed and compared with the result of double transverse flight with conventional photographing technique. As a result, there was no change in the result value at low altitude, but the result showed more than 30% accuracy and accuracy improvement for the X, Y value at the altitude of 130m or higher than the conventional method.

1. 서론

현재 무인항공기(UAV)는 각종 제어장비와 센서 제작 및 영상정보 취득과 처리기술 등 전 세계 상업용 드론 시장이 매년 성장하고 있으며 국내에서도 이러한 세계적 동향에 대비하여 미래부 주관으로 범국가적 협의체를 구성하고 관련 부처 합동으로 무인이동체 발전 5개년 계획을 수립하는 추세에 공간정보 산업 전 분야에도 급속히 활용되고 있다. 그뿐만 아니라 공간정보 산업 분야를 리더하는 한국국토정보공사, 토지주택공사, 도로공사에서는 무인 비행체를 업무에 활용하고 적용하기위해서 많은 연구와 인력을 투자하여 고도화 단계에 진입하고 있는 현실이며 관련 규정 또한 제정되어 산업확산이 가속화되고 있다. 또한 Yun은(2014년) 국내에 신속한 공간정보 구축을 위한 각종 규정을 조사하여 적용방안을 제시하였으며, 국토지리정보원(2017)에서는 공공측량 분야에 무인항공기를 도입하는 방안으로 항공법규의 정합성을 검토하고 공공측량, 일반측량 등에 대한 작업규정을 검토하여 무인비행장치에 대한 측량 작업지침서를 제시하였다. 하지만 공간정보 산업분야에 무인비행체를 활용한 산업 확대를 위해서는 아직도 고가의 장비로 분류되어있는 측량용 무인비행체에서 저가형 무인비행체에서도 신뢰성 있는 영상품질을 취득할 수 있다면 공간정보 산업분야에 기대할 수 있을 것으로 판단되어 Hwang은(2016년) 저가형 UAV를 이용한 대축척 수치지도 정확도 평가를 실시하여 저가형 드론에 한계를 증명한 바 있으며, Yoo는(2018) 산림지역 개발행위를 위해 저가형 드론의 활용방안을 발표하여 저가형 드론의 활용성을 제시하였다. 계속적인 저가형 무인 비행체에 대한 연구는 공간정보 분야에 급속한 확산으로 이어질것이며 산업 전분야에 새로운 페러다임으로 자리매김할 것으로 판단된다. 따라서 본연구에서는 저가형 무인비행체를 활용하여 다양한 촬영기법으로 취득한 영상으로 정확도 및 정밀도를 분석하여 취득자료에 대한 신뢰성 향상 방안을 위한 촬영기법을 제시하고자 하였다.

2. 연구방법 및 자료처리

2.1 연구대상지역

실험지역은 Fig. 1과 같이 주택과 답, 소하천이 포함되어 있는 개활지역을 선택하여 Fig. 2와 같이 1.3 km × 1.1 km 지역내 지상기준점 9점과 검사점 44점을 포함하였다.

Fig. 1 Study area (source: www.daum.net)

Fig. 2 Distribution of GCPs and CPs

검사점 설치는 개활지역에 Fig. 3과 같이 네트워크GPS를 활용하여 비교적 견교한 바닥을 활용하여 설치하였으며 검사점 타켓에 이동 및 변형을 방지하기 위하여 바닥에 도색작업을 실시하여 검사점과 기준점을 설치하였다.

Fig. 3 VRS-RTK Survey

2.2 연구방법

동일한 지역에서 동일한 기준점과 검사점을 활용하여 각각 70m, 130m 고도에서 촬영을 실시하였으며 각각의 고도로 Fig. 4와 같은 일반적인 비행노선과 Fig. 5와 같은 이중교차를 추가 실시한 비행노선 두가지 방법으로 촬영을 실시하였다. 단, 크로스 비행에서는 지상 기준점이 촬영이 되도록 비행을 실시하였다. 따라서 취득한 영상으로 정사영상과 DSM을 제작하여 디지타이징 방식으로 검사점의 정량적 결과값(x, y, z)을 추출하고자 하였다.

Fig. 4 General Flight

Fig. 5 Double Cross Flight

2.3 영상촬영 및 처리

본 연구의 촬영에 사용된 무인비행체는 Fig. 6과 같이 비교적 대중적이 회전익 비행체로 DJI사의 팬텀 4 프로를 이용하였으며 사용된 카메라의 사양은 2,000만 화소 CMOS이미지센서로 탑재되어 있으며 초점거리는 24mm 되어 있다. 촬영고도는 70m, 130m로 각각 촬영을 실시하였으며 촬영영상의 면적, 매수, GSD, 종중복 횡중복도를 Table 1에 나타내었으며 실제 비행노선 중 일반적인 촬영 기법은 Fig. 7에 이중교차로 촬영한 기법은 Fig. 8에 나타내었다.

Fig. 6 DJI Pantom 4pro

Table 1. Flight parameters for UAV images

Fig. 7 General Flight

Fig. 8 Double Cross Flight

촬영 영상처리는 상용프로그램인 Pix4D Mapper를 사용하여 AT 작업과 Dense image매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다(www.pix4d.com). Fig. 9는 일반적인 촬영기법으로 70m 고도에서 취득한 성과물을 나타내었으며 Fig. 10은 이 중 교차비행을 실시한 성과물을 나타내고 Fig. 11은 130m 고도에서 이중교차 촬영한 성과물을 나타내었다. 따라서 취득한 성과물은 Table 2와 같으며 각각의 정사영상과 DSM 자료에서 수평위치정보와 수직위치정보를 취득하여 잔차량과 RMSE 분석을 실시하고자 하였다.

Fig. 9 Orthoimages and DSM <H=70m>

Fig. 10 Orthoimages and DSM <H=70m Double Cross>

Fig. 11 Orthoimages and DSM <H=130m Double Cross>

Table 2. Final product

3. 결과처리 분석

3.1 분석방법

지상에 설치한 검사점을 이용하여 고도 70m에 일반적인 촬영기법 정량적 위치자료(xyz)와 이중교차비행하여 취득한 위치자료값을 추출하고 고도 130m에서도 일반적인 촬영기법 정량적 위치자료와 이중교차비행하여 취득한 위치 자료값을 각각 추출하였다. 그리고 Fig. 12와 같은 신뢰성에 문제가 되는 검사점들은 영상 처리전에 삭제처리 하여 42개의 검사점으로 분석을 실시하였다. 분석 방법은 검사점에서 실시한 네트워크-GPS 결과값을 참값으로 가정하여 잔차량 분석을 하였으며 결과를 기준으로 RMSE분석을 실시하고자 하였다.

Fig. 12 Bad target

3.2 영상분석(정확도)

고도 70m에서 촬영된 영상을 활용하여 취득한 자료를 Table 3에 표로 나타내었으며 촬영된 영상에 이중교차 촬영영상을 포함하여 처리한 결과값을 Table 4에 표로 나타내었다.

Table 3. Accuracy of CP in Flight <H=70m> (unit: m)

Table 4. Accuracy of CP in Cross Flight <H=70m> (unit: m)

그 결과를 Fig. 12와 13에 도식화 하여 분석한 결과 고도 70m에서 비슷한 양상을 나타내고 있으며 Table 5에 잔차량의 평균값을 나타내었으며 Fig. 14에 잔차량을 도식화 하였다. 그 결과 고도 70m에서는 동일한 결과값을 나타내었다.

Fig. 13 Accuracy of CP in Flight <H=70m> (unit: m)

Fig. 14 Accuracy of CP in Cross Flight <H=70m> (unit: m)

Table 5. Accuracy Analysis H=70 (unit: m)

Fig. 15 Accuracy Analysis (unit: m)

고도 130m에서 촬영된 영상을 활용하여 취득한 자료를 Table 6에 나타내었으며 촬영된 영상에 이중교차 촬영영상을 포함하여 처리한 결과값을 Table 7에 나타내었으며 그 결과를 Fig. 16과 17에 도식화 하여 나타내었다.

Table 6. Accuracy of CP in Flight <H=130m> (unit: m)

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

Fig. 16 Accuracy of CP in Flight <H=130m> (unit: m)

Fig. 17 Accuracy of CP in Cross Flight <H=130m> (unit: m)

도식화된 Fig. 16과 17을 비교하였을 때 고도 130m에 경우에서는 일반적인 촬영기법으로 취득한 결과값보다 이중으로 교차촬영한 결과값이 더 안정적인 결과를 나타내고 있다. 그 결과를 평균한 결과를 Table 8에 나타내었으며 그 결과를 Fig. 18과 같이 도식화 하였다. 고도 130m에서는 일반적인 촬영기법보다 이중교차 방식의 촬영기법이 x=0.012m, y= 0.006m 만큼 향상된 정확도를 나타내었고 높이값 z는 동일한 결과값을 나타내었다.

Table 8. Accuracy Analysis H=130m (unit: m)

Fig. 18 Accuracy Analysis (unit: m)

도식화된 Fig. 16과 17을 비교하였을 때 고도 130m에 경우에서는 일반적인 촬영기법으로 취득한 결과값보다 이중으로 교차촬영한 결과값이 더 안정적인 결과를 나타내고 있다. 그 결과를 평균한 결과를 Table 8에 나타내었으며 그 결과를 Fig. 18과 같이 도식화 하였다. 고도 130m에서는 일반적인 촬영기법보다 이중교차 방식의 촬영기법이 x=0.012m, y= 0.006m 만큼 향상된 정확도를 나타내었고 높이값 z는 동일한 결과값을 나타내었다.

3.3 영상분석(정밀도)

고도 70m와 고도 130m에서 취득한 각각에 잔차량을 이용하여 RMSE를 분석하였다. Table 9는 고도 70m에서 일반적인 촬영방법과 이중교차 방식에 결과를 나타내었으며 고도 130m에서 일반적인 촬영방법과 이중교차 방식에 결과를 Table 10에 나타내었으며 그 결과를 Fig. 19와 20에 각각 도식화 하였다.

Table 9. RMSE Analysis H=70m (unit: m)

Fig. 19 RMSE Analysis H=70m (unit: m)

Table 10. RMSE Analysis H=130m (unit: m)

Fig. 20 RMSE Analysis H=130m (unit: m)

그 결과 고도 70m에서 일반적인 촬영방법과 이중교차방식 촬영방법을 비교 했을 때 비슷한 양상을 나타내었으나 고도 130m에서는 일반적인 촬영방법 보다 이중교차방식에 촬영방법과 비교 했을 때x=0.042m y=0.015m의 향상된 정밀도의 결과값을 나타내었고 높이값 z는 동일한 결과값으로 나타내었다.

4. 결론

본 연구는 저가형 무인비행체를 공간정보분야에 적용하는데 정량적 자료 추출에 있어서 정확도 및 정밀도에 대한 신뢰성에 대한 안정성을 검토하고자 하였으며 촬영기법을 달리하여 정확도 및 정밀도 향상을 위하여 연구를 진행하였다. 그 결과를 다음과 같이나타내었다.

첫째, 저가형 무인비행체를 활용하는데 있어서 고도 70m에서의 평면위치 정확도의 평균적인 값은 0.01m에 양호한 값을 나타내었으며 정밀도에서 평면위치는 0.08m로 비교적 안정적인 결과를 나타내었다.

둘째, 고도 130m에서의 정확도의 평균적인 값은 0.025m 정밀도 분석에서 평면위치는 0.123m로 불규칙적인 과대오차가 발생됨으로 성과물 관리에 많은 어려우며 안정적인 자료추출에는 미흡한 부분이다.

셋째, 고도 130m에서 실시한 이중 교차 방식에서 추출한 결과값은 고도 70m에서의 정확도와 정밀도는 비슷한 결과값을 나타내었으나 고도 130m에서는 일반적인 촬영방법에서 평면위치값은 0.123m, 이중교차 방식의 촬영값은 0.08m로 안정적인 결과값으로 취득할 수 있었다.

넷째, 고도 70m에서 z값의 잔차량 평균값은 0.02m, RMSE 값은 0.137m, 고도 130m에서 잔차량 평균값은 0.017m, RMSE 값은 0.094m로 높이값에 대한 전반적으로 불규칙적인 과대오차가 발생됨으로 불안정적 요소가 포함되어 있다. 따라서 저가형 드론을 공간정보 분야 활용에 있어서 높이값에대한 성과물 적용은 많은 문제점이 포함되어 있다.

향후, 저가형 무인비행체를 활용하기 위해서는 높이값에 대한 안적적인 자료추출에 대한 계속적인 연구가 필요하다. 높이값에 대한 안적적인 결과값을 위해서 최적에 비행고도와 최적의 기준점 개수 등에 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.