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nDSM 및 도로망 추출 기법을 적용한 도심지 건물 변화탐지 (Urban Building Change Detection Using nDSM and Road Extraction)

  • 장영재;오재홍;이창노
    • 한국측량학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.237-246
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    • 2020
  • 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.

전시 공간에서 다중 인터랙션을 위한 개인식별 위치 측위 기술 연구 (The Individual Discrimination Location Tracking Technology for Multimodal Interaction at the Exhibition)

  • 정현철;김남진;최이권
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.19-28
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    • 2012
  • 전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

무인항공기 영상 활용 자동 정합점 추출을 통한 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC 보정 (RPC Correction of KOMPSAT-3A Satellite Image through Automatic Matching Point Extraction Using Unmanned AerialVehicle Imagery)

  • 박주언;김태헌;이창희;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1135-1147
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    • 2021
  • 고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

Sentinel-2A/B 위성영상의 주기합성을 위한 구름 및 구름 그림자 탐지 기법 개발 (Development of Cloud and Shadow Detection Algorithm for Periodic Composite of Sentinel-2A/B Satellite Images)

  • 김선화;은정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.989-998
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    • 2021
  • 구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.

드론을 활용한 도시폭염지역의 열섬 저감기법 효과 비교 분석 (Comparative Analysis of the Effects of Heat Island Reduction Techniques in Urban Heatwave Areas Using Drones)

  • 조영일;윤동현;신지영;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_3호
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    • pp.1985-1999
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.