해안지형의 자료는 장기간 해안선의 공간적 및 시간적 변화를 해석하는데 중요한 자료이다. 특히 누적된 자료를 분석하여 해빈지역의 해안침식 또는 퇴적의 추이를 이해하는 것은 향후 연안지역 관리의 측면에서 필수적이다. 본 논문에서는 경기도 안산시에 위치하고 있는 방아머리 해빈을 대상으로 2009년, 2018년, 2019년에 각각 취득된 디지탈 항공영상, 지상 레이져스캐닝 자료 그리고 드론촬영 영상과 국립해양조사원의 조위관측 자료를 이용하여 약 10년 동안의 해안선 변화를 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 처리 과정에서는 사진측량학적 기법을 적용하여 2009년의 스테레오 영상으로부터 4.40 m인 해안선을 입체도화 방식으로 추출하였다. 2018년도에는 레이져스캐너로부터 취득한 원자료를 이용하여 수치표고모형을 생성하고 해당되는 해안선을 반자동으로 추출하였다. 2019년도에는 드론영상으로부터 수치표고모형을 생성하여 해안선을 추출하였고 3개년도의 해안선을 이용하여 해안선의 변화율을 산정하였고 정성적으로 분석하였다.
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.
현재 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)는 인력에 의한 수목정보를 수집하고 있어 조사 범위와 시간의 한계가 따른다. 항공 Light Detection And Ranging (LiDAR) 및 항공 사진 등을 이용하여 넓은 지역의 수목 정보를 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 수목의 간격이 넓은 지역이거나 수목의 간격이 일정하게 배치된 지역을 대상으로 이루어지고 있어 우리나라 산림지역 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 항공 LiDAR를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM), 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 수목높이모델(Canopy Height Model, CHM) 영상을 생성한 후 local maxima 기법을 통해 수고를 추출하고 산정식을 통해 흉고직경(Diameter at Breast Height, DBH)을 산정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 추출한 수목의 검출 정확도는 매목지구별 각 88.46%, 86.14%, 84.31%로 나타났으며, 수고 값을 기반으로 산정한 DBH의 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 5 cm 내외로 나타나 제안한 방법론의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양한 유형의 산림에 대한 표준화 연구를 진행한다면 수작업으로 이루어지는 국가산림자원조사의 자동화 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 사료된다.
ASTER 위성영상을 이용하여 팽창성 점토광물인 일라이트 인자 추출 및 SVM 통계분석을 통해 산사태 취약성을 평가하였다. 연구지역의 산사태 발생지역은 항공사진 판독 및 현장 조사를 통해 분석하였다. GIS 기반 공간데이터베이스로는 지형도, 토양도, 임상도, ASTER 위성사진을 이용하였다. 수치지형도에서는 경사 및 경사방향, 곡률도, 계곡과의 거리, 도로와의 거리, 토양도에서는 유효토심, 토질, 토양지형, 토양 배수정도 및 토양 모재, 임상도에서는 경급, 영급 및 밀도를 위성사진에서는 일라이트 인자를 추출하였다. 산사태 발생요인 데이터베이스와 SVM 통계분석 및 가중치 계산을 통해 각 요소간의 상관관계 취약성도를 구하였다. AUC 검증 결과 일라이트 인자 적용결과는 76.46%의 예측 정확도를 보였으며 일라이트 인자 미적용 모델은 74.09%의 예측 정확도를 나타내었다. 이는 일라이트 인자가 산사태 취약성도 작성에 있어 중요한 자료로 사용될 수 있음을 나타낸다.
항공사진보다 경제적인 SPOT 위성의 입체영상으로부터 지형도를 제작하는 것이 가능하게 되었다. 많은 학자들이 국가기본도 수정에의 적용가능성과 결과의 정확도를 분석하여 SPOT 영상은 1/50,000에서 1/100,000까지의 지형도에 적합하다고 발표하였다. SPOT 영상으로부터 지형도, 정사사진 및 수치지형모델을 제작하기 위해서는 정확한 외부표정요소를 알아야 하지만, 동적인 선형주사 영상인 SPOT 영상의 특성 때문에 사진측량에서 이용되어온 종래의 번들조정은 직접 사용되지 못한다. 신뢰성은 내적신뢰성으로 불리는 과대오차의 검출능력과 외적신뢰성으로 불리는 검출되지 않은 과대오차가 외부표정 결과에 미치는 영향을 나타낸다. 본 연구에서는 좌표계, 궤도방향 좌표의 표현방법, 외부표정 요소의 차수 및 기준점 배치에 따라 SPOT 영상의 신뢰성이 어떻게 달라지는가를 밝히고, SPOT 영상을 이용한 작업에서의 기초자료로 제공될 수 있는 외부표정에서의 이론적인 신뢰성을 분석하였다.
수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
위성영상은 제조사별로 지상해상력이 다르고, 위성의 특성마다 모델링하는 방법이 다르다. 또한 위성영상도 항공사진처럼 스테레오 영상 형태로 제공이 되지만, 스테레오로 입체시 했을 때에 발생하는 영상상의 시차나, 모델과 모델의 인접지역에서의 위치 오차에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 최근에는 SPOT-5 위성영상을 이용한 공간정좌자료를 갱신하는 사례가 늘어나고 있다. SPOT-5 위성영상은 공간해상력이 2.5m로 1/5,000에서 1/20,000 수치지도 제작이 가능하다. 기존의 SPOT-5 위성영상의 정확도 해석은 대부분 단사진을 기반으로 자상기준점이나 모델링의 방법에 따른 정확도를 분석하는 연구가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 SPOT-5 스테레오 위성영상에 대한 궤도기반모델기법을 적용하여 입체시를 통한 SPOT-5 위성영상의 정확도를 검증하였다. 궤도기반모델은 여러 가지 위성영상을 처리하는 센서모델 중 가장 정확도가 높은 모델링 기법으로 위성의 궤도력과 천문력을 이용하여 지상좌표를 정확하게 추출하는 방법이다. 이를 통하여 수치도하기 상에서 입체시를 수행하고 입체시를 통하여 지상기준점, 모델과 모델의 인접 정확도, 수치지도 제작 정확도를 분석하였다.
정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
도시개발사업을 위한 타당성조사나 사업성 분석, 구역지정 제안 및 구역지정, 환지계획 작성 등을 위한 기존의 기초조사는 수치지도(1/1,000 또는 1/5,000) 및 이를 이용한 현장 조사, 인터넷 자료 및 문헌 등을 조사하는 방법에 의하여 자료를 분석하고 활용하고 있다. 도시개발사업의 시행방식인 사용 수용방식과 환지방식, 혼용방식 중 하나인 환지방식의 경우 본 사업 착수 전에 지형 및 건축물의 현황 등을 파악하여 환지 유형검토를 하여야 하나, 시행 전에 보안을 유지하면서 사전 자료를 확보하는데 한계가 있다. 일부 항공사진을 이용하여 기초조사를 실시하고 있으나, 이 역시 사진 촬영 시기에 따른 지형의 변화 및 건축물의 변경을 정확히 조사를 할 수 없는 단점이 있다. 기초조사를 수행하는 방법으로 본 연구에서 제시한 고해상의 융합된 영상을 기반으로 한 GIS를 구축하여 이용할 경우, 최근의 위성영상 확보 용이 및 대상 면적, 사용목적에 따른 해상도의 선택, 항공사진의 신규촬영대비 경제성, 위치정보의 확보에 따른 거리와 면적관측 가능 등의 장점과 기능이 추가되어 현재의 방법보다 더 정확한 자료에 의한 기초조사를 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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