초록
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
Recently, as high resolution satellites data have been serviced, frequent DSM (Digital Surface Model) generation over urban areas has been possible. In addition, it is possible to detect changes using a high-resolution DSM at building level such that various methods of building change detection using DSM have been studied. In order to detect building changes using DSM, we need to generate a DSM using a stereo satellite image. The change detection method using D-DSM (Differential DSM) uses the elevation difference between two DSMs of different dates. The D-DSM method has difficulty in applying a precise vertical threshold, because between the two DSMs may have elevation errors. In this study, we focus on the urban structure change detection using D-nDSM (Differential nDSM) based on nDSM (Normalized DSM) that expresses only the height of the structures or buildings without terrain elevation. In addition, we attempted to reduce noise using a morphological filtering. Also, in order to improve the roadside buildings extraction precision, we exploited the urban road network extraction from nDSM. Experiments were conducted for high-resolution stereo satellite images of two periods. The experimental results were compared for D-DSM, D-nDSM, and D-nDSM with road extraction methods. The D-DSM method showed the accuracy of about 30% to 55% depending on the vertical threshold and the D-nDSM approaches achieved 59% and 77.9% without and with the morphological filtering, respectively. Finally, the D-nDSM with the road extraction method showed 87.2% of change detection accuracy.