본 연구에서는 레이저스캐닝 데이터의 일종인 LIDAR 데이터를 이용하여 수치정사사진 제작에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 LIDAR를 이용하여 얻은 XYZ 절점자료(point data)로부터 TIN(Triangular Irregular Network)을 형성한 후. 이로부터 DSM(Digital Surface Model) 을 제작하였다. 그러나 이 과정에서 수치정사사진의 품질에 악영향을 줄 수 있는 절단선(break line)에서의 노이즈가 DSM에서 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 절단선에서의 노이즈를 처리할 수 있는 여러 가지 기법을 적용하였다. 그 결과 건물을 추출하여 저지대(低地帶)에 대한 LIDAR DEM과 합성하는 기법이 가장 적절하다는 결론을 도출하였으며, 이렇게 제작된 LIDAR DSM으로 수치정사사진을 제작하고 품질을 평가해 본 결과 도화축척 1:5,000보다 높은 위치정확도를 지닌 수치정사사진의 제작이 가능하였다.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
수치표면모형은 어떤 지역 표면의 고도를 표현하는 수치모형이다 이것은 항공사진으로부터 정사영상생성을 생성하는데 필수적인 것이며, 최근에는 항공사진에서 건물과 같은 인공구조물의 추출에도 자주 응용되고 있다 영상정합기술을 사용하면 수치표면모형을 자동적으로 생성할 수 있다. 이 연구에서는 건물지역에 대하여 수치표면모형을 자동적으로 생성하는데 적용할 수 있는 영상정합 방법을 제안하였다. 제안된 정합방법은 중복촬영된 항공사진상에서 공액점과 공액선을 찾아낸다. 공액점을 탐지하는데 있어서는 화소 값간의 상관계수뿐만 아니라 공액점쌍일가능성이 있는 것들간의 위치관계도 비교된다. 공액선 탐지에 있어서는 선 측면의 컬러 속성값, 선의 모양, 인접하는 점 및 선들간의 위치관계, 그리고 선들간의 연결관계가 비교된다. 제안된 정합방법은 건물지역을 포함하는 대상지역의 수치표면모형 자동생성에 유용할 것으로 생각된다.
최근 초경량무인비행장치(UAV)의 활용과 영상처리 기술 발달로 인해 정사영상과 수치모형 등을 활용한 응용 분야가 다양해지고 있다. 특히 토지측량분야에서도 이러한 결과물을 활용하여 위험지역분석과 같은 공간정보 활용이 활발해지고 있다. 본 연구에서는 UAV 고해상도 영상을 활용하여 고저차가 심한 경사지에서 정사영상의 위치정확도와 수치표면모델의 수직위치 정확도를 분석하고자 하였다. 연구 결과 대상지역 전역에 고르게 분포한 지상기준점(GCP)인 경우 2차원 정사영상에서 평면위치 오차는 크지 않았다. DSM의 수직위치의 경우 GCP의 선점위치를 점 간 고도차를 약 10m, 20m, 30m, 40m로 구분하여 전체를 포괄하는 각 8점의 GCP와 검사점을 대상으로 분석한 결과 비행코스별 고르게 분포되고 GCP 점 간 높이차가 30m일 경우(RMSEZ=0.07m) 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구지역과 유사한 대상지역을 UAV를 활용하여 수치모형을 제작할 경우 GCP 위치선정과 수직위치 정확도 향상에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
UAV(unmanned aerial vehicle)은 적은 비용으로 고해상도 정사영상과 DSM(digital surface model)을 빠르게 생성할 수 있다. 그러나, UAV에 의하여 획득된 정사영상과 DSM의 수직 및 수평위치 정확도는 영상처리 기술, 항공사진의 품질, GCPs(ground control points)의 개수와 위치, 촬영경로 상의 중복도에 영향을 받는다. 본 연구에서는, 정사영상과 DSM의 생성에 있어 중복도와 GCP의 개수가 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 위치정확도는 9쌍의 자료를 이용한 RMSE(root mean square error)을 기반으로 평가하였다. 실험결과, GCP의 개수와 중복도는 수평위치 및 수직위치 정확도에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
In this study, the Digital Surface Models of various spatial resolutions were constructed using LIDAR point data on Digital Photogrammetric System. Then, the accuracies of each DSM's were evaluated using GPS surveying data. And also, observable features were classified and their accuracies were evaluated to verify the availability for Ground Control Point. On Socet Set, Digial Photogrametric System 5 DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.5m, 1.0m, 2.5m and 5.0m were constructed and the accuracies of eahc DSM's evaluated in RMSE. The RMSE's of each DSM's were 0.03m, 0.05m, 0.08m, 0.12m and 0,19m. The building feature was observable in DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.30m and 0.50m. On the contrary, it could hardly be observed in those of other spatial resolutions. In comparison with the digital map at the scale of 1:1,000, the DSM at the spatial resolution of 0.lim was shifted horizaltally by 0.6m-0.7m of RMSE in each X, Y direction. Therefore, GCP of which horizontal RMSE is better than 1m can be obtained from the DSM at the spatial resolution of 0.15m, of which vertical RMSE is 0.03m-0.19m as the RMSE of DSM. This point cannot be used in aerial triangulation of cartography but can be used for GCP in modeling of satellite image at the moderate resolution.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System: MMS) 센서를 이용한 3차원 정밀지도의 구축은 자율주행 자동차 개발에 필요한 기술이다. 본 논문은 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 획득한 점군자료를 이용하여 도로주변의 3차원 객체 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선, MMS LiDAR 점군자료 이용하여 수치표면모형(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고, 생성된 DSM을 기반으로 경사도 지도를 제작하였다. 추출된 경사도 정보를 이용하여 도로주변의 3차원 객체를 식별하였고, 모폴로지 필터링 기법을 이용하여 도로주변의 3차원 객체 중 총 97%의 객체를 추출하였다. 본 연구는 MMS 센서를 이용하여 획득한 공간정보자료를 기반으로 도로 주변의 3차원 객체를 추출함으로써 최근 주목받고 있는 자율주행기술의 활용성에 관한 방안을 제시하였다는데 의의가 있다.
레이더 전파고도계는 레이더 신호를 지표면으로 송신하여 반사되어 돌아오는 신호로 항공기에서 지표면까지의 거리를 측정하는 센서이다. 이러한 레이더 전파고도계의 특성 분석을 위하여 비행 시험을 통해 레이더 전파고도계와 LiDAR를 동시에 획득하여 LiDAR DSM을 레이더 전파고도계 분석을 위한 참조자료로 사용하였다. LiDAR로 획득한 지표면의 점 자료들은 격자로 보간하여 DSM을 제작하였다. 비행 시험은 2012년 6월에 수행하였으며, 레이더 전파고도계 자료에 대하여 레이더 방정식에서 거리(range) 및 RCS와 관련된 반사되는 지표면의 면적에 따른 특성 측면에서 해석하였다. 결과적으로 빔폭이 넓은 항공기용 레이더 전파고도계는 가까운 거리에 있는 최근점의 영향보다는 RCS와 관련이 있는 지표면의 면적이나 반사도에 더 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 스페인 Terrassa 지역의 WorldView-1 고해상도 스테레오 위성영상으로부터 DSM (Digital Surface Model) 제작을 위해 SGM을 적용하였다. SGM (Semi Global Matching)은 스테레오 영상에 대한 매칭 Cost를 여러 방향에서 계산하고, 계산된 Cost를 순차적으로 누적시킨 후, 누적된 Cost의 최소(또는 최대) 값에 해당하는 시차를 계산하는 영상매칭 알고리즘이다. SGM 적용을 위한 Cost는 MI (Mutual Information, NCC (Normalized Cross-Correlation), CT (Census Transform)를 적용하였으며, 각각의 Cost별 DSM에서 지형지물의 외곽선 표현결과 정확도와 그 성능을 제시하였다. 사용 영상과 실험 대상지역을 토대로, CT Cost 결과 정확도가 가장 우수하였으며, 외곽선 표현 또한 가장 선명하게 묘사되었다. 아울러 SGM 방법은 기존 소프트웨어에 비해 보다 세밀한 외곽선을 표현한 반면 수계지역에서는 많은 오류가 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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