This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.
Planting trees is a very common practice in the coastal dunefields of South Korea as a way to stabilize dune landscapes and protect inland residential areas from strong winds and blown sands. On the other hand, disturbing the original foredune environment may deteriorate the ability of coastal landsto recover from coastal erosion after storms, causing a retreat of coastline. However, there is little information of this sort on the surface of forested dunefields. Airborne LiDAR or drone-based mapping is not easily applicable in such areas. In this study, we developed a digital terrain model of Dasari dunefields, Chungnam Province, based on direct topographic surveys with real-time kinematic GPS and total stations. We also analyzed previous two aerial photographs taken in 1947 and 1966, in order to detect an older landforms of the dunefields. Results suggested that there have been little changes in geomorphology of the Dasari dunefields for the last 50 years, despite continued tree plantings. Today, there are remains of U-shaped structures such as blowouts and parabolic dunes in the dunefields.
In The process from design to construction in the existing construction work was less efficient due to the contradictory approach of identifying the 3D state in the plan view and the repeated generation of surveys, floor plans, drawings. Accurate 3D design data is essential for smart construction. However, most of the existing related studies have focused on explaining the development method and main functions of equipment or improving the productivity of smart construction. Therefore, in this study, the utility of 3D design model generation for smart construction and construction survey using 3D laser scanner was evaluated. Plane and vertical road alignment were created using the specifications of the road. The generated road alignment was created as a three-dimensional corridor design using cross-sections at intervals of 20m. In addition, it was possible to create a DTM (Digital Terrain Model) using a digital map and effectively create a 3D design model for the study area through overlapping. Construction survey using a 3D laser scanner showed accuracy within 10cm as a result of the accuracy evaluation. These results proved that construction surveying using a 3D laser scanner is possible because it satisfies the acceptable accuracy of the relevant regulations modeling of target areas using 3D design and construction survey using 3D laser scanner can be a way to address shortcomings of existing GNSS (Global Navigation Satellite System) methods. And accurate 3D data will be used as essential data as basic data for smart construction.
최근 동해안의 연안 침식이 가속화되면서 광역의 지역에 대한 과학적이며 정량적인 연안침식 모니터링 기술의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 연안의 변화를 관측하는 주요 기술은 현장 측량에 의존한 정밀모니터링이 주로 수행되었지만 소규모 지역에 대해서만 적용이 가능하였다. 항공수심라이다(Airborne Bathymetric LiDAR, ABL) 시스템은 광역의 해변 및 해저 지형에 대한 경제적인 측량이 가능한 기술이다. 특히 해수의 유동이 심하고 파랑에너지가 높아 연안침식 모니터링에서 주요 관심 대상 지역인 조간대에 대해 해저 지형자료의 구축이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 씨호크(Seahawk) ABL 시스템을 활용하여 2021년 8월과 2022년 3월에 표사계 GW36 연안에 대해 측량 데이터를 취득하고 연안침식에 의한 기선 길이 및 종단 변화, 해안선 변화, Digital Terrain Model 변화를 정량적으로 관측하였다. 연구결과 항공수심라이다 데이터를 연안침식 모니터링에 효과적으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.
본 연구에서는 실시간 동적 GPS 측량의 응용을 위해 우선 전국에 분포된 상시관측점들의 공경기준계 성과를 도출하고, 후처리에 의한 연속 동적 GPS 방법과 실시간 동적 GPS 방법을 적용하여 육상과 해상지역에 대한 지형 해석을 시도하였다. 실시간 동적 GPS 측량을 위한 초기 조건과 관측 시간대를 고려한 다음, 후처리에 의한 연속 동적 GPS 측량과 실시간 동적 GPS 측량을 수행하였으며, 본 연구를 의해 실시간으로 GPS 관측자료를 저장할 수 있는 프로그램을 개발하여 결과값을 동시에 저장하고 controller를 통해 관측 당시의 위성 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 실시간으로 관측된 GPS관측값의 위치 정확도는 후처리에 의한 정확도와 같은 정도로 획득할 수 있었으며, 항만의 매립, 준설공사나 하천에서의 유사량 변화 탐지등에 매우 높은 정확도로 수치지형모형을 구축할 수 있었고, 해안 지형의 특성해석에 유용하게 응용될 것으로 기대된다.
본 연구는 상호가시성 분석을 통해 신라산성의 입지와 감시체계를 해석하였다. 분석을 위해 Arcview 3.2에서 $10{\times}10m$ 그리드의 지형표고모형이 제작되고, 명활산성, 남산신성, 서형산성 등의 위치가 표시되었다. 4개의 연구결과가 도출되었다. 첫째, 신라 왕도(538개 조망점)의 누적가시도(cumulative visibility, 累積可視度)에서 왕도에 면한 산성구간이 높은 피시빈도(被視頻度)를 보였다. 이는 산성이 왕도에 대한 가시를 확보하고 있음을 의미한다. 둘째, 3개 산성별 누적가시도에서 산성의 내부지역은 전시에 지휘가 유리하고, 외부지역은 산성간 상호감시체계가 형성되었음을 밝혔다. 셋째, 3개 산성 합산 누적가시도에서 산성이 없는 왕도 북쪽에서 높은 피시빈도가 나타났다. 왕도 북쪽은 명활과 서형산성에서 적군의 감시와 지원이 용이한 4km 내외에 포함된다. 신라 왕도는 산성으로 인해 견고한 감시체계를 형성하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 효율적인 감시와 방어를 위해 산성이 왕도에서 봉우리로 상승하며 입지되었음을 추론하였다. 이는 7~8부 능선 입지설을 대체할 수 있는 실용적 산성 입지설이 될 것이다. 본 연구에서 사용한 누적가시도 분석기법은 추후 경관고고학적 입지 분석에 실증적인 도구가 될 것이다.
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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