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문제 정의
- 항공삼각측량법을 사용하여 2장의 수치표고모델을 생성하였고 갯벌 노출면적이 서로 다른 6장의 정사영상을 이용해 수륙경계선을 내삽하여 1장의 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 갯벌의 지형고도 값과 생성된 수치표고모델을 비교함으로써 연안 갯벌에서 무인항공기를 이용한 정확한 공간 지형정보 생성 가능성을 확인하고자 한다.
- 이 연구에서는 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌에서 정확한 공간지형정보의 생성 가능성을 검토하기 위해 정사영상과 수치표고 모델을 생성하고자 한다. 연구지역은 인천 옹진군 자월면 소이작도에 위치한 벌안 갯벌로 설정하였다(Fig.
- 이 연구에서는 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 지형변화가 크지 않은 연안 갯벌에서의 무인항공기 활용성을 검토하였다. 연안 갯벌에서의 지형정보 분석을 위해 무인항공기를 이용하여 두가지 방법으로 수치표고모델을 생성하였으며, 이를 RTKGPS로 측량한 정밀 고도자료와 비교해 정확도를 검증하였다.
가설 설정
- (a)는 고정익 무인항공기로 생성한 정사영상이며, (b)-(f)는 회전익 무인항공기로 생성한 정사영상이다. (c), (d)영상의 바다 부분에서(상단부분) 관찰할 수 있는 일그러진 영역은 바람 또는 파도에 의해 상시 움직이는 물의 영향 때문에 정사영상 생성과정에서 특징점 추출 및 접합이 제대로 이루어지지 않은 영역이다. 6장의 정사영상간 기하 오차는 30 cm 이내이며 촬영 정보는 Table.
제안 방법
- 7(c)). RTK-GPS로 측량한 지상기준점의 위치정보 고도자료를 이용해 위치오차를 보정함으로써 30 cm 이내의 위치오차를 갖는 정사영상을 생성하였다.
- RTK-GPS를 이용하여 수치표고모델의 정확도 검증을 위해 해안가-바다 방향으로 약 1 m 간격의 2개의 측선을 설정하여 고도 측량을 수행하였다(Fig. 10(a)).
- 이 때, 자이로 스코프와 함께 연동되는 짐벌의 영향을 고려하여 회전익 무인항공기로 촬영한 영상의 자세보정은 따로 수행하지 않았다. 고정익 무인항공기의 경우 내장된 소형 IMU 센서를 이용하여 획득된 자세정보로부터 영상보정을 수행하였다. 외부표정에 대한 기하보정을 수행 후 내부표정으로부터 발생한 영상의 왜곡 역시 보정해 주어야 한다.
- S95 카메라를 6D 카메라 이미지 센서 크기에 맞게 환산하면 28 mm 초점거리에 대응한다. 내부표정 보정을 위해 6D 카메라와 S95 카메라로 Fig. 4의 reference image를 다양한 방향에서 촬영 후 카메라 캘리브레이션을 수행하여 영상의 주점 및 왜곡 계수를 계산하였다(Zhang, 1999). Fig.
- 생성한 정사영상의 테두리 부분 영역은 내부 영역에 비해 접합되는 영상의 개수가 상대적으로 적어 영상 왜곡이 발생할 가능성이 있으며 정사영상의 정확도가 떨어지게 된다. 따라서 추가적인 10개의 육상 지상기준점을 설정하였으며 RTK-GPS를 이용하여 육상 및 갯벌에 설치된 지상기준점에 대한 정밀 고도 측량을 수행하였다 (Fig. 7(c)).
- 이러한 지역적 특성으로 인해 벌안 갯벌은 외해로부터 발생한 파랑의 영향을 최소화 할 수 있다. 무인항공기를 이용하여 벌안 갯벌이 최대로 노출되었을 때 1회의 비행으로 1장의 정사영상을 생성하였으며 회전익 무인항공기는 약 10분 간격으로 총 5회의 비행을 통해 갯벌 노출면적이 서로 다른 5장의 정사영상을 생성하였다. 항공삼각측량법을 사용하여 2장의 수치표고모델을 생성하였고 갯벌 노출면적이 서로 다른 6장의 정사영상을 이용해 수륙경계선을 내삽하여 1장의 수치표고모델을 생성하였다.
- 10(a)). 설정한 측선 line1에서 12개, line2에서 10개 포인트를 선정하여 항공삼각측량법의 수치표고모델과 수륙경계선 방법을 이용한 수치표고모델의 고도 값을 비교하였다. 이때 사용한 RTK-GPS의 위치 및 고도 오차는 1 cm 이하로, 수치표고모델의 정확도 비교 검증에 적합하다.
- 이 연구에서는 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 지형변화가 크지 않은 연안 갯벌에서의 무인항공기 활용성을 검토하였다. 연안 갯벌에서의 지형정보 분석을 위해 무인항공기를 이용하여 두가지 방법으로 수치표고모델을 생성하였으며, 이를 RTKGPS로 측량한 정밀 고도자료와 비교해 정확도를 검증하였다. 검증 결과 고정익 무인항공기의 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였을 때 가장 높은 정확도를 나타냈다.
- , 1995). 이 방법에 의해, 고정익 및 회전익 무인항공기를 이용하여 간조-만조 사이에 획득한 6장 정사영상의 수륙경계선을 내삽하여 수치표고모델을 생성하였다. 또한, 무인항공기의 위치 정보와 SIFT 알고리즘으로 추출한 각 영상의 동일한 2개의 특징점을 이용하여 영상 내에 존재하는 모든 점 (pixel)를 3차원좌표로 변환하는 항공삼각측량법을 사용하여 벌안 갯벌이 최대로 노출되었을 때 수치표고모델을 생성하였다(Ruiz et al.
- 이 연구에서는 무인항공기를 이용하여 수치표고모델을 생성함으로써 연안 갯벌의 전체적인 고도 값 변화를 분석할 수 있었다. 수륙경계선 추출을 통한 수치표고 모델 생성 방법의 경우 정사영상 획득 빈도를 높여 보다 많은 수륙경계선을 추출할 경우 파악할 수 없었던 수로 등의 미세한 지형변화 분석이 가능할 것으로 판단된다.
- 5는 6D 카메라와 15 mm 렌즈로부터 발생한 왜곡을 표현한 것으로 영상의 주점을 중심으로 형성된 방사형 왜곡을 나타낸다. 이와 같은 왜곡모델을 생성 후 사용한 카메라 및 렌즈에 대한 내부표정 보정을 수행하였다.
- 무인항공기를 이용하여 벌안 갯벌이 최대로 노출되었을 때 1회의 비행으로 1장의 정사영상을 생성하였으며 회전익 무인항공기는 약 10분 간격으로 총 5회의 비행을 통해 갯벌 노출면적이 서로 다른 5장의 정사영상을 생성하였다. 항공삼각측량법을 사용하여 2장의 수치표고모델을 생성하였고 갯벌 노출면적이 서로 다른 6장의 정사영상을 이용해 수륙경계선을 내삽하여 1장의 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 갯벌의 지형고도 값과 생성된 수치표고모델을 비교함으로써 연안 갯벌에서 무인항공기를 이용한 정확한 공간 지형정보 생성 가능성을 확인하고자 한다.
대상 데이터
- 이 연구에서는 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌에서 정확한 공간지형정보의 생성 가능성을 검토하기 위해 정사영상과 수치표고 모델을 생성하고자 한다. 연구지역은 인천 옹진군 자월면 소이작도에 위치한 벌안 갯벌로 설정하였다(Fig. 1). 위도 37˚11′5.
- 일반적으로 카메라 렌즈의 초점거리가 감소하면 영상 왜곡이 증가하게 되므로 이를 보정해줄 카메라 캘리브레이션 과정이 필요하다(Gao and Yin, 2013). 이 연구에 사용한 Canon 6D 카메라 렌즈는 광각렌즈로 초점거리는 15 mm이며 S95 카메라에 사용된 렌즈의 초점거리는 6 mm이다. 6D 카메라와 S95 카메라의 이미지 센서 크기는 서로 다르다.
- 이 연구에 사용한 회전익 무인항공기의 무게는 9 kg 이며 운항시간은 약 15분으로 제한되어 있다. 운항 시간 대비 700×700 m 면적의 연구지역을 촬영하기 위해 촬영 고도를 높일 수 밖에 없었으며 이에 따라 촬영된 영상의 개수와 영상 중복도는 적어질 수 밖에 없다.
- 2b)는 SmartPlanes 사의 SmartOne 모델을 사용하였다(Gülch, 2012). 회전익 무인항공기에는 Canon의 EOS 6D 카메라와 15 mm광각렌즈를 장착하였으며, 고정익 무인항공기에는 Canon의 S95 카메라를 장착하였고 사용한 렌즈는 6 mm이다. Fig.
이론/모형
- 10. Intertidal DEMs using the aerial triangulation method. (a) intertidal DEM from the fixed-wing UAV, (b) intertidal DEM from the rotary-wing UAV.
- 이 방법에 의해, 고정익 및 회전익 무인항공기를 이용하여 간조-만조 사이에 획득한 6장 정사영상의 수륙경계선을 내삽하여 수치표고모델을 생성하였다. 또한, 무인항공기의 위치 정보와 SIFT 알고리즘으로 추출한 각 영상의 동일한 2개의 특징점을 이용하여 영상 내에 존재하는 모든 점 (pixel)를 3차원좌표로 변환하는 항공삼각측량법을 사용하여 벌안 갯벌이 최대로 노출되었을 때 수치표고모델을 생성하였다(Ruiz et al., 2013; Yuan et al., 2009). 다만, 회전익 무인항공기를 이용한 경우는, 안개와 강한 바람의 영향 때문에 이륙 시간이 지연되어 벌안 갯벌이 절반가량 노출되었을 때 수치표고모델을 생성하였다.
- 연구에서, 정사영상 생성을 위해 Computer Vision (CV) 영역에서 Lowe(2004)에 의해 개발된 Scale-Invariant Keypoints(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 이는 영상 내 존재하는 극점을 추출한 뒤 3×3×3 영역의 26개의 점을 비교하여 특징을 추출하는 방법으로(Fig.
- 연안 갯벌에서 무인항공기를 이용한 공간지형정보 생성 가능성 평가를 위해 수륙경계선 추출 및 항공삼각 측량 방법으로 수치표고모델을 생성하였다. 조위상태가 서로 다른 영상에서 해수-조간대 경계인 수륙경계선을 추출하고 RTK-GPS로 측량된 정밀 고도자료를 수륙 경계선에 일치 시킴으로써 등고선을 생성할 수 있다 (Kim and Park, 2006; Mason et al.
- , 2011). 이 연구에서는 외부표정 보정을 위해 Xiang and Tian(2011b)의 식 (1)-(9)을 이용하여 GPS로 측정된 위치정보를 대입하여 지구중심고정좌표계(Earth-Centered EarthFixed, ECEF)로 변환 후 IMU 센서로부터 측정된 자세 정보를 이용하여 기하보정을 수행하였다. 이 때, 자이로 스코프와 함께 연동되는 짐벌의 영향을 고려하여 회전익 무인항공기로 촬영한 영상의 자세보정은 따로 수행하지 않았다.
- 회전익 무인항공기(Fig. 2a)는 DJI 사의 Vision-1000 모델을 사용하였으며(Mancini et al., 2013) 고정익 무인항공기(Fig. 2b)는 SmartPlanes 사의 SmartOne 모델을 사용하였다(Gülch, 2012).
성능/효과
- 연안 갯벌에서의 지형정보 분석을 위해 무인항공기를 이용하여 두가지 방법으로 수치표고모델을 생성하였으며, 이를 RTKGPS로 측량한 정밀 고도자료와 비교해 정확도를 검증하였다. 검증 결과 고정익 무인항공기의 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였을 때 가장 높은 정확도를 나타냈다. 회전익 무인항공기의 항공삼각측량법과 수륙경계선으로부터 등고선을 생성해 수치표고모델을 생성하는 방법의 검증 결과는 고정익 무인항공기의 항공삼각측량법에 비해 다소 정확도가 떨어졌다.
- 1). 따라서 많은 개수의 특징점 추출이 불가능하였을 것으로 판단되며, 상대적으로 낮은 고도와 촬영 매수가 많은 고정익 무인항공기에 비해 수치표고모델 정확도가 낮게 나타났다. Fig.
- 이때 사용한 RTK-GPS의 위치 및 고도 오차는 1 cm 이하로, 수치표고모델의 정확도 비교 검증에 적합하다. 비교 결과 고정익 무인항공기로 항공삼각측량법을 사용해 생성한 수치표고모델이 RTK-GPS로 측량한 고도 값과 가장 많은 포인트에서 일치하였다(Fig. 11). 수륙경계선 방법을 이용해 생성한 수치표고모델은 연구지역 넓이에 비해 적은 개수의 수륙경계선 추출로 인해 수로 등의 미세한 지형변화는 파악하지 못하였지만 전체적인 고도 값의 변화는 분석할 수 있었다.
- 11). 수륙경계선 방법을 이용해 생성한 수치표고모델은 연구지역 넓이에 비해 적은 개수의 수륙경계선 추출로 인해 수로 등의 미세한 지형변화는 파악하지 못하였지만 전체적인 고도 값의 변화는 분석할 수 있었다. 회전익 무인항공기의 항공삼각측량법을 사용한 수치표고모델의 경우 측선 중간 지점의 고도 값은 RTK-GPS와 일치하는 경향을 나타냈지만 측선의 시작과 끝 지점의(영상의 테두리 부분) 고도 값은 부정확함을 확인하였다.
- 위 3가지 방법의 수치표고 모델을 비교하였을 때 벌안 갯벌의 전체적인 해발고도는 약 -3 m에서 1.2 m로 분포되어 있음을 확인할 수 있다.
- 무인항공기로 촬영된 영상은 크게 2가지 영향에 의해 영상왜곡이 발생한다. 첫째로, 일정한 고도에서 무인항공기를 운용할 시 바람영향으로 인한 기체의 흔들림 및 기울어짐으로부터 영상 외부표정왜곡이 발생한다. 둘째로, 무인항공기에 장착된 카메라 및 렌즈 특성에 의해 발생한 영상 내부표정왜곡이 발생하게 된다.
- 검증 결과 고정익 무인항공기의 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였을 때 가장 높은 정확도를 나타냈다. 회전익 무인항공기의 항공삼각측량법과 수륙경계선으로부터 등고선을 생성해 수치표고모델을 생성하는 방법의 검증 결과는 고정익 무인항공기의 항공삼각측량법에 비해 다소 정확도가 떨어졌다. 고정익과 회전익 무인항공기 특성으로 인한 수치표고모델 정확도 차이가 발생하는 것은 아니며, 촬영을 수행할 대상지에 대한 이륙계획, 운항루트 및 촬영고도, 카메라와 렌즈선택 등의 촬영조건으로부터 최종적으로 생성한 정사영상과 수치표고모델의 정확도가 결정될 것으로 판단된다.
- 수륙경계선 방법을 이용해 생성한 수치표고모델은 연구지역 넓이에 비해 적은 개수의 수륙경계선 추출로 인해 수로 등의 미세한 지형변화는 파악하지 못하였지만 전체적인 고도 값의 변화는 분석할 수 있었다. 회전익 무인항공기의 항공삼각측량법을 사용한 수치표고모델의 경우 측선 중간 지점의 고도 값은 RTK-GPS와 일치하는 경향을 나타냈지만 측선의 시작과 끝 지점의(영상의 테두리 부분) 고도 값은 부정확함을 확인하였다. 이 연구에 사용된 회전익 무인항공기는 운항 가능한 시간과 배터리 상태를 고려하여 벌안 갯벌을 촬영하기 위해 상대적으로 높은 고도에서 촬영을 수행할 수 밖에 없었으며 촬영된 영상들간의 적은 중복도와 적은 촬영 매수를 가진다(Table.
후속연구
- 수륙경계선 추출을 통한 수치표고 모델 생성 방법의 경우 정사영상 획득 빈도를 높여 보다 많은 수륙경계선을 추출할 경우 파악할 수 없었던 수로 등의 미세한 지형변화 분석이 가능할 것으로 판단된다. 나아가 다양한 센서 장착이 가능한 회전익 무인항공기의 장점을 이용해 멀티스펙트럴 및 하이퍼스펙트럴 센서를 개발한다면 회전익 무인항공기는 연안 갯벌 및 해양 연구에 독자적인 분야로 활용될 수 있을 것이다.
- 12(b), (e)). 이는 위에서 언급하였듯이 높은 고도에 의한 영향으로 영상 내 적은 특징점 추출로 판단되며 추후 분석이 필요한 부분이다. 3종류의 수치표고모델 생성 방법 모두 상관관계가 높게 나타났지만 2개의 실측 고도 line에 대한 검증만으로 영상 전체의 정확도를 판단할 수는 없다.
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