본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
고해상도 위성영상의 제공이 증가함에 따라 위성영상의 위치정확도 향상이 요구되고 있다. 이를 위해 기복변위를 제거하고 인공지물의 정위가 수립된 정사영상 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 건물 높이 데이터베이스를 이용하여 원본 위성영상에서의 건물 옥상면과 건물포함영역을 자동으로 추출하였다. 이후 추출된 건물 옥상면을 정위치 편집하여 건물 정위 레이어(layer)를 생성하였다. 추출된 건물포함영역을 이용하여 위성영상에서 건물영역을 공백 처리하여 비건물 정위 레이어를 생성하였다. 이후, 실감정사 건물레이어와 실감정사 비건물레이어를 중첩하여 최종 정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A 위성영상을 이용해 실험하였으며, 실험 결과를 수치지형도와 중첩하여 검증을 수행하였다. 실험결과 건물 정위 레이어는 0.4 m의 위치 오차를 가지는 것으로 나타났다. 제안 방법을 통해 도심지역에 대한 자동 실감정사영상 생성의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 우리나라 민 군 겸용 비행장의 고도제한의 기준이 되는 군용항공기지법을 중심으로 비행안전구역을 분석하기 위한 방법을 연구하여 개발사업 시행시에 제한 지역을 분석할 수 있는 효과적인 방법을 제시하고 최근 대두되고 있는 비행장 주변지역의 고도제한에 따른 문제 해결에 도움을 주고자 한다. 이를 위해서 지리정보체계(GIS) 기법을 활용하여 항공기 지법에서 규정하고 있는 비행안전구역의 3차원 모형을 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제시하고, 비행안전구역 내에서 자연지형 및 인공지물로 인한 장애지역과 대상을 자동으로 식별하기 위한 기법을 제시하였다. 제시한 방법을 실제적으로 적용해보기 위하여 실험지역으로 선정한 비행장에 대하여 상용의 수치지도 자료와 위성영상을 기반으로 지형공간정보를 생성하기 위한 단계적인 방법을 제시하였으며 실험지역 비행장의 비행안전구역 모형을 생성하고, 장애지역과 대상을 식별하여 비행장 비행안전구역 분석을 위한 통합 모형을 가시화함으로써 제시한 방법들의 활용성을 보였다.
최근 1m 내외의 공간해상도를 가지는 고해상도 위성영상이 일반인에게 공개되고 상업적으로 이용이 가능해짐에 따라 고해상도 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고 지도제작과 갱신 및 지형공간정보체계의 자료기반으로 활용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고, 인공지물중 도시지역에서 많은 분포를 나타내고 있는 건물을 자동 추출하는 처리기법을 정립하고, 관련된 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 연구결과 전체 건물중 72%를 자동 추출할 수 있었으며, 대상영상과 중첩, 대상지역의 수치지도 및 수동으로 도화한 결과와 비교함으로써 오류발생의 경향을 분석하고, 본 연구에서 제시한 기법이 건물의 자동 추출에 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
3차원 도시 모델은 여러 가지 인공구조물, 자연 지물 요소로 구성되며, 이 중에서 대부분을 차지하고 있는 것은 건물이다. 따라서 건물을 얼마나 정확하고 신속하게 추출하여 기존의 데이터베이스를 갱신할 수 있느냐는 중요한 문제라 할 수 있다. 이러한 문제의 해결 방안으로 DTM으로부터 추출한 건물 정보로 DTM을 재구성한다면, 이를 하나의 3차원 도시 모델로 이용할 수 있다. 따라서 본 연구는 고해상도 DTM과 항공사진의 edge 정보에 수리형태학(mathematical morphology) 및 영상분할 기법 등을 적용하여 건물의 윤곽선 및 높이 정보를 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과, 수리형태학의 opening 연산을 통해 건물의 추출이 가능하였으며, 항공사진에서 추출한 edge 정보를 이용하여 건물 추출의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.
인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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