항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.
도시와 같은 광범위한 영역에 대한 지형, 지물의 기하 정보를 추출 또는 복원하는 기술은 공간 영상정보 시스템을 비롯한 다양한 응용분야에서 사용되고 있으며, 이러한 필요에 따라 중요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문은 위성 영상에서 건물의 footprint와 rooftop, 그림자 정보를 이용하여 건물을 반 자동으로 모델링하고, 이를 지형에 정합하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 직접적인 조작과 자동으로 이루어는 부분을 조합하여, 최소한의 사용자 조작으로 건물을 모델링하고, 지형에 의한 요소를 고려하여 건물의 실제 위치를 보정하여 지형과 정합을 수행한다.
도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.3-8
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2001
인공위성 영상이나 항공영상에서 도로를 추출하는 시스템을 구현하는 연구는 지난 20년 동안 많이 진행되어 왔다. 본 논문은 해상도가 1m-2m 정도되는 도시영상에서 직각으로 구성된 도로를 추출하는 시스템의 구현에 관한 것이다. 도시영상에서는 도시내의 가로수나 건물들이 도로를 가리게 되고, 또한 높은 건물의 그림자에 의하여 도로의 많은 부분이 가려지게 되는데, 이러한 경우에 고로를 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 또한 도로상의 중앙 분리선이나 차선 분리선은 건물의 외곽선에 비하여 매우 약하게 나타나므로 영상에서 상대적으로 약하게 나타나는 이러한 도로의 표식을 검출하여 도로를 추출하는 기법에 대하여서도 기술한다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 세밀한 DEM 제작을 위해, 토지피복 특성에 따른 혼합 정합 방법을 제안하였다. 이를 위해, 고해상도 위성의 다밴드 영상에서 건물, 도로, 논 밭, 산림, 그림자 물로 이루어진 토지피복도를 제작하였으며, 흑백영상에서 에지와 포인터를 추출하였다. 정합수행 전에 5가지 분류항목을 자동 선별토록 하였으며, 이로부터 건물은 그리드와 에지 정합을, 도로는 그리드와 포인터 정합을, 논 밭과 산림지역은 그리드 정합만을 수행하고, 그림자 물은 정합대상에서 제외하였다. 그 결과, 기존 방법에 비해 지형 경계선을 보다 선명하게 표현하였으며, 건물이나 주거지 또한 더욱 잘 묘사하였다.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.
텔레메틱스, 위치정보서비스, 유비쿼터스 등의 발전과 더불어 3차원 GIS의 활용은 급격히 증가할 것으로 기대된다. 특히 도시모델은 이러한 3D GIS의 근간을 이루며, 이에 도시모델의 획득과 지속적인 수정에 대한 수요 증가도 필연적이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 도시모델 구축방법과 달리 보다 효율적이고 정밀한 도시모델을 구축하는 방법을 제시하고 실험적으로 검증하고자 하였다. 제시된 방법은 항공사진과 라이다데이터를 이용하여 지표면모델을 생성하고, 지상사진을 이용하여 건물의 정교한 3차원 모델을 생성하는 것을 핵심으로 한다. 서울시립대학교를 실험대상지역으로 선택하여 전체 23개의 건물을 포함하는 27만 $600m^2$면적의 영역에 대한 도시모델을 구축하였다. 생성된 모델에 대한 검사를 통해 건물과 지표면의 기하학적 구조가 정확하게 재현된 것을 알 수 있었다. 그러나 건물의 외벽 texture는 영상 촬영 시 나무 등에 의해 가려지는 문제, 주변 지물들에 의한 그림자 영향 등으로 깔끔하게 처리되지 못한 것을 볼 수 있었다. 결론적으로 3차원 모델 구축에 있어 texture 추출에 대한 알고리즘 개선이 요구되었고, 건물 내부도 모델링함으로써 더욱 다양한 활용방안도 생각해야 할 것이다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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