초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

본 연구는 증가하는 3차원 공간정보의 수요와 데이터융합 기술의 발전으로 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 상호정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 정합방법은 크게 정합요소의 추출, 상호일치성 수립, 영상의 외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 본 연구는 수평 및 수직방향을 분리하여 ...

본 연구는 증가하는 3차원 공간정보의 수요와 데이터융합 기술의 발전으로 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상과 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 상호정합 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 정합방법은 크게 정합요소의 추출, 상호일치성 수립, 영상의 외부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 본 연구는 수평 및 수직방향을 분리하여 제어하기 위해 데이터의 특성을 고려하여 제어지역을 선정한다. 그리고 항공영상으로부터 객체점과 연결에지 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 추출하고 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 마지막으로 이것을 광속조정법에 확률제약조건으로 적용하여 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소의 위치 및 자세변수 모두가 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 영상과 라이다데이터 사이에 존재하던 수평, 수직방향으로 약 1.5m, 2.5m 의 기하학적 불일치가 조정 후에 각각 0.09m, 0.33m 이하로 감소된 것으로 분석되었다. 그리고 외부표정요소의 조정에 사용된 모델의 검증을 위하여 대비되는 조정모델을 설정하고 실 데이터를 동일한 방법으로 적용하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안된 모델의 우수성을 검증할 수 있었고 항공영상과 라이다데이터의 새로운 상호정합기법을 정립할 수 있었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 판단된다.

주제어