스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.
최근 북극지역은 지구온난화에 따른 각종개발 및 기후변화 연구 등을 위하여 수치표고모델 수요가 증가되고 있기 때문에 수치표고모델을 활용하기 위해서는 정확도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 대부분이 빙하로 덮여 있는 그린란드에 구축된 수치표고모델 중 ASTER GDEM과 GIMP DEM을 검증하였다. 수치표고모델을 검증하기 위하여 토지피복도를 사용하여 그린란드를 내륙빙상지역과 해안비빙상지역으로 나누었으며, 두 수치표고모델과 ICESat 표고값과의 차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 그 결과 내륙빙상지역에서는 GIMP DEM의 정확도가 더 높았으며, 해안비빙상지역에서는 ASTER GDEM의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)은 원격 탐사 기술의 발전으로 제작이 용이해졌다. 최근에는 작업의 요구사항에 따라 무인항공기(UAV)를 이용해서도 고해상도의 수치표고모델을 생산할 수 있지만, 고해상도는 데이터 저장 및 처리에 대한 시간과 비용의 문제를 동반한다. 본 연구에서는 수치표고모델 해상도의 효과를 확인하기 위하여 춘천을 대상 지역으로 하여 다양한 해상도의 수치표고모델로부터 얻은 6개의 지형적 매개변수를 비교하였다. 비교 분석은 지형의 기울기, 곡률, 유수의 방향, 유수의 축적(flow accumulation), 유수의 거리 및 유역에 대한 통계 분석을 기반으로 하였다. 그 결과, 수치표고모델의 표고와 유수의 축적 영역에는 변화가 없음을 확인할 수 있었으나, 기울기, 곡률, 유수의 거리 및 유역의 수는 픽셀 크기가 증가함에 따라 감소하였다. 따라서, 수치표고모델의 해상도는 요구되는 정밀도에 따라 신중하게 선택되어야 한다.
본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.
유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
지형의 표고값물 격자간격으로 표현하는 수치표고모델(DEM)은 지형분석을 위한 GIS데이터 활용과 휴대전화 중계안테나의 영향권 분석, 정밀지오이드 계산을 위한 지형효과계산 등 여러 가지 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 이렇게 활용성이 증가하고 있는 수치표고모델을 수집하고 또 진주시 지역을 대상으로 LiDAR촬영을 통한 LiDAR 수치표고모델을 구축하여 그 정확도를 분석하고자 하였다. 연구에 활용된 수치표고모델은 GTOPO30, SRTM-3, 지형도(1/50,000) 독취 DEM, 환경부 DEM, 항공사진에 의해 생성된 DEM, 그리고 LiDAR DEM의 6가지이며, 정확도 분석을 위해 GPS측량과 수준측량이 동시에 실시된 409점의 진주시 3차원 도시기준점 성과를 이용하였다.
일반적으로 수치표고모델은 데이타 획득의 자동화 및 관리가 용이한 격자망의 형태로 구성되어져 왔다. 그러나 격자형 수치표고모델은 일정한 간격으로 데이타를 추출하기 때문에 지형의 특성을 정확하고 상세하게 나타내기 위하여는 많은 데이타 용량을 필요로 한다. 본 연구는 격자형 수치표고모델로부터 지형을 대표할 수 있는 중심점을 추출함으로써 압축된 수치표고 모델을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 지형의 중심점이 1차미분 연산자 및 라플라스 연산자에 의한 하이-패스 필터링에 의하여 추적되어 진다. 본 연구의 결과 압축된 수치표고모델을 구축하는데 있어서 라플라스 연산자가 1차미분 연산자보다 더 효과적인 하이-패스 필터임을 알 수 있었다.
최근 디지털 항공사진을 이용한 수치도화가 보편화 되었으며 이로 인해 지표에 대한 3차원 데이터를 정확하게 획득하고 있다. 도화원도는 도화사가 지표를 육안으로 확인하여 제작한 신뢰 있는 3차원 데이터이며 등고선과 표고점 이외에도 지형지물에 대해 3차원 좌표를 가지고 있는 점, 선으로 표현되었을 뿐 아니라 레이어로 분류되어 활용성이 매우 크다. 본 연구에서는 도화원도를 이용해 정밀하고 정확한 수치표고모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 수치지형도에서 등고선과 표고점 레이어를 추출하였고 도화원도에서 Break Line을 추출하여 각각 수치표고모델을 제작하였으며 이 두 결과를 비교하였다. 비교를 위해 주거지, 산지, 농경지, 제방 등 경사가 완만하거나 복잡한 지형을 연구지역으로 선정하여 최적의 수치표모델이 제작될 때까지 반복적으로 레이어를 삭제하면서 Break Line을 추출하였다. 그 결과 도화원도에서 등고선과 표고점 레이어를 비롯해 8개의 도로 레이어 및 2개의 경계 레이어를 Break Line으로 추출하였으며 이를 이용해 더욱 정밀한 수치표고모델을 획득할 수 있었다. 또한 교차하거나 접하는 Break Line을 편집하여 복잡하고 변위가 급격한 지형에서 수치표고모델의 왜곡현상을 최소화할 수 있었다.
영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.
지형의 기복변화를 수치적으로 표현하는 수치표고모델에서 보간 기준점의 선정방법은 매우 중요하다. 하지만 아직까지 정확한 기준이 정해진 것 없이 사용자가 임의로 선정하여 보간을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치표고모델을 보다 정확하고 효과적으로 구축하기 위한 보간 기준점 선정방법을 연구하였다. 점의 수를 적용한 선정 방법과 비정규적으로 분포되어 있는 점들을 정규 격자형태로 가정하고 구한 점들간의 평균거리를 적용한 기준점 선정 방법이 분석되었다. 그 결과 점들간 평균거리를 적용한 크리깅 방법이 수치표고모델을 구축하는데 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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