수고는 산림과 관련된 다양한 업무에서 매개변수로 사용되는 정보이다. 특히 맞춤형 조림지도 제작과 같은 산림관련 주제도 제작에 이용된다. 이러한 수고 정보를 산정하기 위해서 기존에는 현장조사나 항공사진의 도화방식으로 수행하였다. 그러나 많은 시간과 비용이 투자된다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 2년 주기로 촬영되는 항공사진을 이용한 수목의 수고를 산정하는 방안을 제시하고자 하였다. 이에 무인항공사진측량을 통한 수고 산정 방안을 검증하고, 무인항공사진 및 항공사진 DB에 무인항공사진측량 기법을 적용하여 생성된 산출물을 이용해 수고를 산정하였다. 산정된 수고를 비교한 결과 본 연구에서 제시한 수고 산정 방안이 효율적인 것으로 판단되며, 항공사진 DB의 활용성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 다양한 목적으로 생성되는 무인비행체 기반의 공간정보를 서로 다른 SW로 생성하고, 정사영상 및 DSM의 위치정확도 분석과 3D mesh의 텍스처 매핑을 비교 분석하고자 하였다. 연구방법: 서로 다른 두 개의 SW를 이용하여 동일한 무인항공영상 데이터를 처리하고, 공간정보를 생성하였다. 생성된 공간정보 중 정사영상과 DSM은 수평위치 및 수직위치 오차의 RMSE를 계산함으로써 정량적 분석을 수행하고, 정성적 분석을 수행함으로써 무인항공사진측량 SW의 공간정보 생성 결과를 비교분석하고자 하였다. 연구결과: 각각의 SW로 생성된 정사영상 및 DSM의 위치정확도에서는 큰 차이가 없었으며, 3D mesh의 텍스쳐 매핑에서 차이를 보였다. 3D mesh의 생성에는 무인항공사진측량 SW가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 무인비행체 기반의 공간분석을 위한 정사영상, DSM의 생성에는 SW에 따른 영향이 없는 것으로 나타났으나 3D 가시화를 목적으로 할 경우에는 SW에 따라 텍스처 매핑 결과가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.
무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
기존의 교통정보 수집 인프라는 고속도로와 국도 위주로 구축되어 있어 그 주변지역의 좁은 도로에 대한 교통상황을 정확하게 알 수 없어 교통정보의 신뢰성이 떨어짐으로써 내비게이션 등의 교통정보를 이용하는 사용자들에게 신뢰도 높은 교통정보를 제공하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 광역의 모니터링이 가능한 비행선을 이용하여 항공영상을 수집하고, 그 수집된 데이터로부터 차량속도를 추출하는 방법을 제시하였으며, 추출된 차량속도의 정확도를 검증하기 위한 실험도 수행하였다. 본 연구에서 제시한 차량속도 추출 방법은 교통 모니터링의 수요 증대에 따른 새로운 접근의 교통정보를 추출하는데 이용이 가능하며, 항공영상을 이용한 차량 및 교통정보 추출 기술에 있어 새로운 연구 트렌드로 자리매김할 것으로 예상된다.
An UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is a flight system that is designed to conduct missions without a pilot. Compared to traditional airborne-based photogrammetry, UAV-based photogrammetry is inexpensive and can obtain high-spatial resolution data quickly. In this study, we aimed to classify the land cover using high-spatial resolution images obtained using a UAV. An RGB camera was used to obtain high-spatial resolution orthoimage. For accurate classification, multispectral image about same areas were obtained using a multispectral sensor. A DSM (Digital Surface Model) and a modified NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) were generated using images obtained using the RGB camera and multispectral sensor. Pixel-based classification was performed for twelve classes by using the RF (Random Forest) method. The classification accuracy was evaluated based on the error matrix, and it was confirmed that the proposed method effectively classified the area compared to supervised classification using only the RGB image.
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
무인항공기는 최근 공간정보 분야 수요 증가에 따라 측량, 지도제작, 공간분석 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 신속한 데이터 취득이 가능하고, 경제성이 뛰어나기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 무인항공사진측량을 도시방재정보 구축 분야에 적용하고자 하였다. 연구대상지에 대한 PPK(Post Processed Kinematic) GNSS 기반의 무인항공영상 취득 및 데이터 처리를 통해 수치표고모델과 정사영상을 생성하고, 결과물을 이용한 공간분석을 수행하였다. 또한 PPK GNSS 방법을 적용한 무인항공사진측량의 업무흐름을 기존 방법과 비교하였다. 연구를 통해 대상지역에 대한 도시방재정보를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 기존 무인항공사진측량과 비교를 통해 PPK GNSS 방법의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 도시방재정보 구축 분야의 무인항공사진측량 활용에 있어 PPK GNSS 기법을 활용한다면 신속한 데이터 취득 및 처리로 관련 업무의 효율성을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.
Seong, Jonghyeun;Cho, Sun Il;Xu, Chunxu;Yun, Hee Cheon
한국측량학회지
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제39권5호
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pp.279-288
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2021
In the era of the 4th industrial revolution, smart construction, in which new technologies such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle) are fused, is attracting attention in the construction field. However, the method of estimating earthwork volume using DEM generated by UAV survey according to practical regulations such as construction design guidelines or standard product counting is not officially recognized and needs to be improved. In this study, different types of UAV were measured and DEM was obtained using this data. The DEM (Digital Elevation Model) thus obtained was analyzed for changes in the amount of earthworks according to the size of the GSD (Ground Sample Distance). In addition, the amount of earthwork by DEM and the amount of earthwork by existing design drawings were compared and analyzed. As a result of the study, it was suggested that images with a GSD of 5cm or less are effective to generate a high-quality DEM. Next, as a result of comparing the earthwork volume calculation method using DEM and the earthwork volume based on the existing 2D design drawings, a difference of about 1% was shown. In addition, when the design earthwork amount calculated by the double-section averaging method was compared with the designed earthwork amount using DEM data by UAV survey, a difference of about 1% was found. Therefore, it is suggested that the method of calculating the amount of earthworks using UAV is an efficient method that can replace the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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