Application of traditional aerial survey technologies for topographic mapping purposes has a number of principal problems. The growing worldwide acceptance of digital orthophotos has understood this need. Many trekking and expedition teams are expecting digital orthophoto and consequently 3D animation of the highest peaks and possible trekking routes, camping sites and information on how difficult the routes may be. In recent years, inexpensive computers and advance of computer technologies contributed to the rapid development of digital photogrammetry (Dowman et al., 1992; Heipke, 1995). Successful implementation of digital photogrammetric workstations in mapping have been found in various disciplines (Chen et al., 1998; Skalet et al., 1992). This paper highlights the results of the conventional photogrammetry and the possible advantages of digital photogrammetry over these and also the problems, issues and implications during digital Photogrammetric processing of high mountainous region in Asia.
항공사진이나 위성영상으로부터 건물, 도로 등과 같은 인공지물을 추출하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔으며, 최근 수치항공사진의 해상도가 크게 개선됨에 따라 인공지물 추출 시 종종 원치 않는 잡영들이 검출되곤 한다. 본 연구에서는 이러한 잡영 문제를 보완하고 필요로 하는 대상물을 추출해 내기 위한 목적으로 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 RGB영상의 채널을 분리하고 채널간의 차연산을 수행한 후 각 결과를 이진화하고 잡영제거 및 형태복원을 통하여 경계를 추출하도록 구성되었다. 경계 검출을 수행하기에 앞서 실험에 사용될 수치항공칼라사진에 대하여 광속조정, 수치지형모형 추출, 수치정사사진 생성 및 모자이크 작업 등의 사전처리 과정을 거쳤으며, 이렇게 하여 얻어진 수치정사사진 상에서 소형건물의 지붕경계를 본 연구에서 개발한 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 또한 지붕경계 추출 결과를 종래의 방법으로 얻어진 결과와 비교함으로써 알고리즘의 타당성이 입증될 수 있었다.
지본 연구에서는 장기해안선변화를 조사, 해석함에 있어서 정사사진해석에 비해 비교적 손쉬운 affine 변환 해석방법을 이용하여 항공사진 자료를 분석하고, 정확도 평가를 수행하였다. 검토결과, 대상해안은 과거에 비해 해안선이 현저히 후퇴하여 침식되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 정확도 평가 분석에서 나타난 RMS 오차는 1∼2m 미만의 오차에 불과하다는 것이 확인되었다. 항공사진측량작업내규에서 제시하는 최대허용오차범위가 2m인 점을 감안한다면, 본 연구에서 도출된 해안선변화 분석결과는 신뢰성이 높은 것이라 사료된다.
우리나라 산림행정 업무의 대부분은 서류 및 대장에 의존하고 있는 실정으로 신속, 정확하고 다양한 업무 처리를 위해서는 첨단의 공간정보기술을 이용한 과학적인 산림정보 관리시스템의 개발이 시급하다. 특히 지리정보시스템(GIS)과 항공사진 활용기술의 도입은 산림이용기본계획이나 산지개발, 산림자원 관리 및 산림보호 정책 등의 의사결정지원에 효율적으로 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 GIS와 항공사진(1998년도 촬영)을 기반으로 주요 산림정보인 수치지도, 수치임상도, 임야도 및 관련 속성데이터 등을 가공하여 DBMS(data base management system) 내에 저장하였으며, 이를 기반으로 세부 응용시스템인 지번별 임야정보 검색, 산지이용개발 정보관리, 법정제한림 정보관리, 산림자원 정보검색 등의 인터페이스를 개발함으로써 산림 관련 실무자가 산림정보의 종합적인 공간분석 및 질의 검색이 가능한 산림정보 관리시스템을 구축하였다. 본 시스템의 구축으로 산림의 효율적 관리는 물론 경제적인 산림자원 및 임산업 육성과 쾌적한 산림환경을 조성할 수 있을 뿐만 아니라 관련 부서들 간의 표준화된 공간 자료 공유와 과학적인 정보체계의 연동으로 산림자원 관리를 위한 집약된 공간 및 전자 정보화 인프라 구축의 기반을 마련할 것으로 사료된다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
The cadastral rehabilitation project, which has been implemented since 2012, is a project to re-examine the national land that is not in conformity with the cadastral map, There is a lot of trouble in securing financial resources for business execution. This study examines the utility of UAS(Unmanned Aerial System) image - based cadastral demarcation as an alternative to budget reduction in the current state of cadastral rehabilitation, reasonable boundary adjustment, UAV(Unmanned Aerial Vehicles) is used to create 3D models and orthoimages of business districts, and to check accuracy by superimposing and comparing with digital maps of NGII(National Geographic Information Institute). As a result of the study, the accuracy of the 3D model and the orthoimage through the SfM(Structure-from-Motion) - based image interpretation of the digital map of the NGII were derived. In particular, we confirmed the similarity of UAS-based orthoimage with the cadastral boundaries affirmation, It is anticipated that the cost saving effect of current survey and boundary survey can be expected. In addition, it is easy to prepare a report to reduce civil complaints, which is a problematic element of the adjustment.
공공건설 공사 계획단계에서 편입되는 개인 사유 재산에 대한 보상문제는 민감한 사항으로 매우 중요하다 특히, 댐건설공사는 계획면이 저수면이므로 타 공사시의 토지보상과는 달리 저수고의 변화에 따라 수몰면적이 달라지고 사업계획이 공식 발표되게 되면 보상가의 상승을 목적으로 공사지역내의 토지이용에 인위적인 변화와 민원이 발생하기 때문에 더욱 합리적인 계획이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 합리적으로 해결하고 신속한 보상업무를 위해 항공사진에 기반을 둔 정사영상의 활용방안을 모색하였다. 항공사진은 토지이용 변화를 위한 판독자료로써 사용하였으며 이를 이용하여 정사영상을 제작하였다 또한 정사영상을 수치지적도 및 수치지형도와 중첩하여 기간 별 지번에 대한 토지이용의 변화여부 파악과 계획 저수고에 따른 편입용지를 분석하였으며 경관분석을 위해 계획수면에 해당하는 유역 모델링 및 3차원 시뮬레이션도 실시하였다.
최근 컴퓨터 분야의 발달과 사진측량의 발전으로 수치사진측량시스템은 GIS의 기본도 구축, 3차원 지형정보 및 DEM 획득, 수치정사투영영상 생성, 3차원 투시 등 광범위한 분야에 이용됨에 따라 이에 대한 수요가 급증하고 있지만, 이 모든 시스템들은 외국기술에 의존하고 있어서 국내기술개발이 절실하다. 본 연구에서는 수치사진측량기법을 Visual C++ 언어를 이용하여 항공측량용 사진기에 의해 촬영된 한 쌍의 입체사진으로부터 내부표정, Epipolar Line 생성, 탐색영역 설정, 영상정합 등을 이용하여 3차원 좌표를 추출 할 수 있는 PC용 윈도우즈 수치사진측량시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 국가지리정보체계 구축사업의 일환으로 국립지리원에서 제작되고 있는 수치지도를 생성 및 수정할 수 있는 모듈을 개발하였고, 3차원적 입체분석을 위해 여색입체시를 이용하여 모니터상에서 3차원적으로 볼 수 있는 모듈을 개발함으로써 도시의 효율적인 관리를 위한 유용한 기능과 전문적인 수치사진측량시스템을 지원할 수 있는 모듈을 개발하였다.
일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.
위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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