무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.
최근 건설, 도시계획 등 다양한 분야에서 1/1,000 수치지형도 제작에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 고가의 항공사진측량 장비를 대체하는 저가의 비측정용 카메라 활용이 요청되고 있다. 국내에서도 좁은 대상지역을 비측정용 카메라로 촬영하여 대축척 수치지형도를 제작하기 위한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 그러나 비측정용 카메라 정확도의 한계로 입체사진을 이용한 수치도화는 어려운 상황이다. 본 연구에서는 비측정용 카메라를 공공측량에 활용하기 위해 대축척 수치도화 가능성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 비측정용 카메라를 이용하여 수치도화한 성과와 지도제작용 DMC카메라를 이용한 성과의 정확도를 비교분석하였다. 표준부가매개변수 8개를 포함한 현장 자체검정을 수행한 후 1/1,000 축척으로 도화한 결과 RMSE가 평면 ${\pm}0.145m$, 표고 ${\pm}0.153m$로 공공측량 정확도에 적합한 것을 확인하였다.
무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.
종래에 아날로그 방식의 사진측량에서는 중복된 영상을 도화기를 통해 표정과정을 거쳐 입체모델을 생성하고 이를 바탕으로 도화과정을 수행함으로써 최종도면을 획득하였다. 그러나 이러한 과정을 소형컴퓨터를 통해 일괄처리 함으로써 처리과정의 자동화를 꾀할 수 있으며 입체 모델은 생성하지 않고 해석적인 방법을 통해 3차원 수치자료를 쉽게 획득 할 수 있다. 따라서 본 연구는 수치영상을 이용하여 3차원 위치측정이 가능한 측량시스템을 구축하여 기준점 측량작업 및 촬영조건을 획기적으로 줄임으로써 보다 효율적으로 수치도면을 제작하는데 도움을 주고자 한다. 그 결과 비교적 저가의 디지털 카메라로 사진측량이 이루어지고 컴퓨터만으로도 수치도면을 작성할 수 있다. 따라서 소규모 지역에서는 일반측량보다 경제적으로 수치 도면을 작성할 수 있으므로 시설물 관리를 위한 도면제작 등에 활용 될 수 있을 것이다.
It is transformed map data of different coordinate system into unique system and We triedto make topographic map on non-accessible area. We transformed Russian map coordinates(Krassovsky, G-K projection) intoWGS-84, TM projection and assessed accuracy. The RMSE(in East and West bearings : ${\pm}$13.67m, in North and South bearings : ${\pm}$14.67m) using only SCP(Survey Control Point) is more accurate than that(in East and West bearings : ${\pm}$24.26m, in North and South bearings : ${\pm}$25.32m) using SCP, intersection of road, bridge. Exterior orientation parameters are estimated using rigorous modelling and GCPs are classified with SCP, intersection of road, bridge. Rigorous modelling is performed with each classified GCP. The modelling result usingonly SCP(in East and West bearings : ${\pm}$13.53m, in North and South bearings : ${\pm}$14.22m) is more accurate than that using intersection of road(in East and West bearings : ${\pm}$16.l1m, in North and South bearings: ${\pm}$23.85m), bridge(in East and West bearings : ${\pm}$17.21m, in North and South bearings : ${\pm}$21.82m). The results means that SCP is more accurate than intersection of road, bridge because of edit to generate map. therefore, SCP is suitable for object of GCP in paper map(1:50,000). Geographic information on non-accessible area and analysis is performed. The results of stereoscopic plotting is well matched old map data on road, railroad but, many objects are generally editted. It is possible to update on new objects(building, tributary ‥‥etc). Ability of description using SPOT-5(stereo) is more than features and items included in 1:50,000 topographic map. Therefore, it is possible to make large scale map than 1:50,000 topographic map using SPOT-5 imagery. But, there are many problems(accurate GCPs, obtain of high resolution stereoscopic satellite imagery in a period ‥‥ etc) to make topographic map on non-accessible area. It is actually difficult to solve these problems. therefore, it is possible to update 1:50,000 topographic map in part of topographic map generation.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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