선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이에 직접측량을 할 수 없을 경우에 보편적으로 사용되고 있는 수치지도로부터 지상 기준점을 추출하는 경우도 수치지도 자체가 가지는 오차와 사람이 직접 눈과 손을 이용하여 선점하는 수동적인 작업방식으로 인해 발생하는 오차로 인해 정확도에 한계가 있으며, 선점 과정에서도 실제 영상과 수치지도에서 공통되는 지점을 쉽게 식별하기 어렵다는 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 들어 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있는 라이다 데이터의 반사강도로부터 지상기준점을 추출하여 영상의 AT과정에 적용하며, 그 정확도를 평가 하고자 한다. 이를 위하여 수원시 일부 지역을 실험지역으로 선정하였으며 라이다 측량과 1/1,000 수치 지형도, 검사점 측량 등을 수행하였다.
제안 방법
- 1. 라이다 반사강도로부터 가장 구별이 쉬우면서도 높이 오차가 적은 화단이나 보도블럭과 같은 낮은 지물을 지상기준점으로 선점하여, AT를 수행하여 검사점과의 차이를 비교하였다. 그 결과, X좌표의 평균 제곱근오차는 36cm, Y좌표의 평균제곱근오차는 22cm, 평균 XY오 차는 1.
- AT는 촬영하는 항공기에 GPS수신기를 설치하고 촬영시 동적 GPS 관측을 실시함으로서 각 노출점의 3차원 좌표를 블록조정에 사용하여 지상기준점의 수를 크게 줄일 수 있는 GPS-번들조정법을 사용하여 수행하였으며 10개의 수치지도 추출 지상기준점과 10개의 직접 측량 지상 기준점을 사용하였다. <표 1>을 보면 01번부터 10번까지는 직접 측량한 지상기준점이므로 본 연구에서 수치지도 및 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점과의 비교를 위해서 검사점으로 사용하였으며, 그 값은 AT계산시에는 사용되지 않는다.
- 때문에 DSM 영상으로부터 정확한 위치를 파악하고 반사강도에서 지상기준점을 추출하여 항공영상의 AT를 수행하였다. 그 다음에, 1:1,000 수치지도로부터 지상기준점을 추출하여 영상의 AT를 수행한 후 그 값을 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점과 비교하였다. AT 결과를 절대적으로 평가하기 위해서 각 지상기준점은 평면기준점으로 설정하였고, 현지측량으로 실측한 지상기준점을 검사점으로 사용하였으며, 반사강도와 수치지도에서 추출한 지상기준점의 정확도를 검사점을 사용하여 RMSE값을 기준으로 비교 평가를 수행하였다.
- 하지만 이러한 라이다 반사강도는 반사강도 값의 강․약으로만 컬러링이 가능하기 때문에 높이에 의한 건물이나 지표면을 색상별로 구분하기는 쉽지 않다. 그러므로 먼저 높이에 의한 분류가 가능한 항공 LiDAR 데이터에서 지상기준점을 추출하는 과정을 선행하여, 지상의 모든 지형지물이 혼합되어 있는 라이다 원시데이터를 각각 지표면, 식생, 건물로 분류하였다.
- 반사강도는 백색과 회색으로 이루어진 영상이기 때문에 지상기준점 선점시에 지형 및지물을 구별하기 힘들 수 있다. 때문에 DSM 영상으로부터 정확한 위치를 파악하고 반사강도에서 지상기준점을 추출하여 항공영상의 AT를 수행하였다. 그 다음에, 1:1,000 수치지도로부터 지상기준점을 추출하여 영상의 AT를 수행한 후 그 값을 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점과 비교하였다.
- 하지만 산악 및 도서 지역과 같은 접근불능지역이나 넓은 평야나 사막, 갯벌 등 측량이 어려운 지역에 대하여 지상기준점을 추출하기가 용이하지 않다. 본 연구에서는 라이다 반사강도를 이용하여 추출된 지상기준점을 사용 하여 AT를 수행한 후 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용하여 수행한 결과를 현지측량한 지상기준점과 비교, 평가하였다.
- 이에 본 연구에서는 최근 들어 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있는 라이다 데이터의 반사강도로부터 지상기준점을 추출하여 영상의 AT과정에 적용하며, 그 정확도를 평가 하고자 한다. 이를 위하여 수원시 일부 지역을 실험지역으로 선정하였으며 라이다 측량과 1/1,000 수치 지형도, 검사점 측량 등을 수행하였다.
- 정량적인 분석을 위해서 수치지도에서 추출한 지상기준점과 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 사용해서 각각 AT를 수행하였으며, 그 결과물에 대한 결과값은 아래 표 3와 같다.
- 라이다 반사강도로부터 추출한 지상기준점을 이용한 영상의 AT에 대한 정확도를 평가하기 위한 연구 방법은 그림 2와 같다. 평가를 위하여 중해상도 디지털 카메라로 취득한 영상에 내부표정을 실시하고, 동일한 지역에서 취득한 라이다 반사강도 데이터를 처리하여 DSM 및 반사강도영상을 제작한다. 반사강도는 백색과 회색으로 이루어진 영상이기 때문에 지상기준점 선점시에 지형 및지물을 구별하기 힘들 수 있다.
대상 데이터
- 본 연구에 사용된 영상 및 라이다 데이터를 위한 취득 장비는 ALTM 3070 시스템과 Rollei-AIC 카메라이다. 수원의 도심지 약 1km×3km지역에 대해서 연구를 실시하였다.
- 수원의 도심지 약 1km×3km지역에 대해서 연구를 실시하였다. 본 연구에서 사용된 라이다 데이터는 1m2 당 3~4점이며, 디지털 영상의 촬영고도는 약 1370m, 촬영 종 중복도는 약 70%, 횡 중복도는 약 40%이다. 영상의 해상도는 20cm이다.
- 수원의 도심지 약 1km×3km지역에 대해서 연구를 실시하였다.
- 영상의 해상도는 20cm이다. 영상의 촬영은 연구 지역 전체에 대해 2007년 6월 16일에 촬영을 완료 하였으며, 영상 매수는 총 33매이다.
- 본 연구에서 사용된 라이다 데이터는 1m2 당 3~4점이며, 디지털 영상의 촬영고도는 약 1370m, 촬영 종 중복도는 약 70%, 횡 중복도는 약 40%이다. 영상의 해상도는 20cm이다. 영상의 촬영은 연구 지역 전체에 대해 2007년 6월 16일에 촬영을 완료 하였으며, 영상 매수는 총 33매이다.
- 정확도 평가를 위해 현지측량을 통해 10개의 검사점을 취득하였다. 각 영상에서 직접 측량방법으로 취득된 지상기준점, 수치지도 추출 지상기준점, 라이다 반사강도에서 추출된 지상기준점들의 위치를 그림 4에 표시하였다.
- 아래 그림 8은 반사 강도로부터 추출한 지상기준점을 영상과 위치 비교한 그림이다. 지상기준점 선점시 가장 구별이 쉬우면서도 높이 오차가 적은 화단이나 보도블럭 같은 낮은 지물을 지상기준점으로 선점하였으며, 라이다 데이터가 1m2당 3~4점인것을 고려하여 최대한 지물의 외각점을 수동으로 판단하여 편집하여 사용하였다.
데이터처리
- 그 다음에, 1:1,000 수치지도로부터 지상기준점을 추출하여 영상의 AT를 수행한 후 그 값을 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점과 비교하였다. AT 결과를 절대적으로 평가하기 위해서 각 지상기준점은 평면기준점으로 설정하였고, 현지측량으로 실측한 지상기준점을 검사점으로 사용하였으며, 반사강도와 수치지도에서 추출한 지상기준점의 정확도를 검사점을 사용하여 RMSE값을 기준으로 비교 평가를 수행하였다.
성능/효과
- 2. 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용하여 AT를 수행하였을 경우 X좌표의 평균제곱근오차는 40cm, Y좌표의 평균 오차는 46cm, 평균 XY오차는 1.13m이었다.
- 3. 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 사용한 AT를 수행한 결과와 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용하여 AT를 수행한 결과를 비교해 보면, 각각 XY좌표의 평균오차는 1.02m와 1.13m이였다. 이 결과로부터 정량적인 정확도면에서는 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 사용하였을 경우가 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용한 경우보다 약 0.
- 4. 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 이용하는 방법이 수치지도에서 추출한 지상기준점을 이용하는 방법에 비하여 정확도가 크게 향상되지는 못했지만 결과 값의 차이가 약 0.11m차이로 수치지도에서 추출한 지상 기준점을 이용한 정확도와 매우 유사한 결과를 나타내므로 기존의 방법의 적용이 곤란한 지역, 예를 들면 산간, 도서 지역 등의 경우에 식별이 가능한 지점이 있다면 라이다 반사강도를 이용한 지상 기준점을 이용하는 방법이 효용성이 있음을 알려준다.
- 라이다 반사강도로부터 가장 구별이 쉬우면서도 높이 오차가 적은 화단이나 보도블럭과 같은 낮은 지물을 지상기준점으로 선점하여, AT를 수행하여 검사점과의 차이를 비교하였다. 그 결과, X좌표의 평균 제곱근오차는 36cm, Y좌표의 평균제곱근오차는 22cm, 평균 XY오 차는 1.02m이었다.
- 13m로 산출되었다. 라이다 반사 강도에서 추출한 지상기준점을 사용하여 AT를 산출하는 것이 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용하여 AT를 계산하고 정사영상을 생성한 것과 정확도 면에서 더욱 정확할 수 있다는 것을 증명하고 있다.
- 그림 9~12는 위의 표 5를 그래프로 표현한 것이다. 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 사용하였을 경우에는 평균제곱근X의 오차값이 0.36m, 평균제곱근 X의 오차값이 0.22m로 나타났으며, 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용하였을 경우에는 평균제곱근X의 오차값이 0.4m, 평균제곱근Y의 오차값이 0.46m로 산출되었다. 또한 라이다 반사강도의 평균오차는 1.
- 상기 표에서 보듯이 라이다 데이터에서 추출한 지상기준점은 최대 1.85m 최소 0.24m에 해당하는 정확도를 가지고 있으며, Vicmap에서 추출한 지상기준점은 최대 11.58m 최소 3.56m에 해당하는 정확도를 가지고 있는 것을 볼 때, LiDAR데이터에서 추출한 지상기준점이 비교적 더 정확한 값을 가진다는 것을 알 수 있다.
- 13m이였다. 이 결과로부터 정량적인 정확도면에서는 라이다 반사강도에서 추출한 지상기준점을 사용하였을 경우가 수치지도에서 추출한 지상기준점을 사용한 경우보다 약 0.11m 향상되었다.
- 표 2는 표 1의 지상기준점을 사용하여 계산한 AT의 결과이며, 수치지도에서 추출한 오차의 한계값(δ-시그마)이 3.1μm이며, 영상의 평균제곱근 오차(X,Y)의 값이 각각 2.1, 2.5μm임을 알 수 있다 또한 반사강도에서 추출한 오차의 한계값(δ-시그마)은 2.9μm이며, 영상의 평균제곱근 오차(X,Y)의 값이 각각 1.9, 2.3μm임을 알 수 있다 .
후속연구
- 그러나, 라이다가 제공하는 원시 데이터인 3차원 점의 집합이나 이러한 3차원 점을 격자화해서 생성한 DSM(Digital Surface Model)만을 이용한다면 제공되는 지형에 대한 기하학적 정보만을 가지고 복사학적 정보만이 제공되는 항공영상과 동일한 위치를 파악하는 것이 쉽지 않다. 라이다로부터 제공되는 기하정보 뿐만 아니라 반사강도 데이터를 이용해서 지상기준점을 추출한다면 보다 정확한 지상기준점을 효과적으로 확보할 수 있을 것이라 판단된다. 라이다는 레이저 펄스를 송신하여 대상체 표면에서 반사되어 수신된 신호를 분석하여 반사지점의 3차원 위치 좌표와 수신된 펄스의 반사강도를 제공한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.