저가형 드론영상을 이용한 수치지형도 수정·갱신업무 적용 가능성 실험 평가 Experimental Applicability Evaluation for Renewal and Modification Task of Digital Topographic Map by Low-Cost Drone Acquired Images원문보기
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.
In current, as the release of national base map with an equivalent scale and accuracy for the whole territory areas in South Korea, rapid spatial information industry such as national land development, GIS, and car navigation are used in a variety of spatial information industry as decision making m...
In current, as the release of national base map with an equivalent scale and accuracy for the whole territory areas in South Korea, rapid spatial information industry such as national land development, GIS, and car navigation are used in a variety of spatial information industry as decision making method, and a lot of research and policies are proposed for the wide expansion of spatial information industry. For this, as of 2013, it contributes to the latest trend of spatial information field in order to solve the problems for the latest trend of spatial information, replacing modification of base maps as dividing the whole territory to zone with policy transformation by ordinary modifications. Therefore, this paper evaluates the possibility of modification and renewal of national base maps(scale: 1:5,000) using drones which currently get the limelight from a variety of research fields and industries. In particular, as a result of overlapping orthophoto, 3D point clouds extracted from images acquired by low-cost drones, and digital maps which are applied for the tasks of modification and renewal, it presents 0.2m precision and 0.1m accuracy. This means that drone-based photorgammetry technique can be fully utilized in the tasks of digital map modification and renewal because it conforms the error range of work regulation in making the national base maps(scale 1: 5000).
In current, as the release of national base map with an equivalent scale and accuracy for the whole territory areas in South Korea, rapid spatial information industry such as national land development, GIS, and car navigation are used in a variety of spatial information industry as decision making method, and a lot of research and policies are proposed for the wide expansion of spatial information industry. For this, as of 2013, it contributes to the latest trend of spatial information field in order to solve the problems for the latest trend of spatial information, replacing modification of base maps as dividing the whole territory to zone with policy transformation by ordinary modifications. Therefore, this paper evaluates the possibility of modification and renewal of national base maps(scale: 1:5,000) using drones which currently get the limelight from a variety of research fields and industries. In particular, as a result of overlapping orthophoto, 3D point clouds extracted from images acquired by low-cost drones, and digital maps which are applied for the tasks of modification and renewal, it presents 0.2m precision and 0.1m accuracy. This means that drone-based photorgammetry technique can be fully utilized in the tasks of digital map modification and renewal because it conforms the error range of work regulation in making the national base maps(scale 1: 5000).
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문제 정의
공간정보 및 수치지형도 수정·갱신 작업 분야의 활용을 위한 위치정확도는 지상측량을 통한 성과와 도화에 의한 성과를 비교하여야만 객관적 결과를 도출 하고자 하였다.
본 연구에서는 2008년 5월에 제작된 구형 수치지형도를 아용하여 수정·갱신하고자 하였다.
본 연구에서는 공간정보 취득에 대중화와 부분별한 드론 활용으로 공간정보자료에 대한 신뢰성을 검토하기 위한 방안으로 저가형 드론을 활용하여 정사영상, 점군자료 등을 제작하고 수치지형도 수정·갱신 업무에 적용하여 그 결과를 분석하고자 검사점 측량, 도화자료 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 전통적인 항공사진측량 및 영상지도제작에 관한 작업규정과 최근 한국국토정보공사에서 제시한 무인항공기의 작업규정(안)을 근거하여 본 연구를 수행하였다.
항공사진측량작업규정과 영상지도제작에 관한 작업규정은 표 1과 같이 제반사항을 규정하고 작업방법, 규격, 정확도 등의 동일을 기하는데 그 목적을 두고 있다.
제안 방법
Photo-Scan을 이용하여 그림 6과 같이 정사영상을 제작하고 그림 7과 같이 RGB가 포함된 3차원 점군(Point Clouds) 82,000,000point 자료까지 생성하였는데 약 16시간 정도 소요되었다. 사용된 컴퓨터의 사양은 CPU는 i7-6800K, 메모리 128GB를 사용하였다.
그림 11과 같이 SC 소프트웨어에서 정사영상과 3차원 점군자료에 구 수치지형도를 올려 디지타이징 기법으로 부분 수정·갱신 작업을 실시하였다.
도화작업은 CS S/W에서 디지타이징한 결과를 분석하였다. 검사점은 타켓을 이용하여 정사 영상에서 추출함으로 비교적 정확도, 정밀도 부분에서 비교적 안정적인 추출이 가능하다.
드론의 원시영상(raw image)에 대한 품질 검증을 통하여 자료처리 단계에서 정확도를 저해하는 영상을 제거하거나 보정하여 최종 성과물의 품질을 제고하여야 한다. 드론 영상의 품질 검증은 한국국토정보공사에서 제시한 안을 근거하여 공종별 절차와 방법에 따라 단계적으로 실시하였다. 드론 공종을 고려한 단계별 주요 품질검증 항목을 예시하면 그림 1과 같다.
드론에서 촬영된 영상의 품질검증을 위한 해상도를 분석하고, 무인항공사진측량 작업절차에 따라 수행한 항공삼각측량, 정사영상 제작 및 도화한 정확도 결과를 제시하고 이를 분석하였다. 해상도 분석방법은 siemens star 타겟을 이용하여 시각적 해상도를 측정하였다.
드론에서 취득한 각종 영상정보를 활용하여 정사영상과 점군(las자료) 자료를 추출하고 그 결과를 기존의 수치지형도와 중첩하여 실시간 수정·갱신을 실시하고자 하였다.
드론영상을 이용하여 수치지형도 수정·갱신 업무에 적용한 결과를 분석하기 위하여 현장 현황측량은 TS 측량장비를 활용하여 건물옥상에서 실시하였다.
따라서 본 연구에서 수정·갱신한 수치지형도 자료와 옥상에서 직접 측량한 TS자료를 비교·분석하였다.
따라서 본 연구에서는 검사점 위치정확도 분석과 다양한 높이값을 가지고 있는 건물 도화를 실시하여 수치지형도 수정·갱신 업무적용 단계로 분리하였다.
본 연구에서 드론으로 취득한 최신에 영상으로 정사영상과 점군자료(las자료)를 제작하기위하여 Agisoft사의 Photo-Scan Professional버전을 사용하여 제작하였다. 본 소프트웨어는 SfM 기법의 파라미터를 사용하고 Photo-Scan은 먼저 영상에 등록된 좌표를 이용하여 영상을 해당위치에 미리 배열시키고 중복되는 사진에서만 SIFT 특징점을 매칭하여 영상을 정합하는 방식으로 카메라의 위치를 추정하고 캘리브레이션 파라미터도 보정한 다음 추정된 카메라의 위치와 사진정보를 이용하여 대상물 표면의 3차원 격자를 생성한다. 정밀도는 떨어지지만 신속하게 데이터를 처리하고자 할 경우에는 초기 포인트 클라우드 만을 이용하여 신속하게 영상기하를 생성한다.
본 연구에 적용된 SC는 그림 8과 같이 연구대상지역의 정사영상과 3차원 좌표취득을 위한 점군(LAS)자료를 동시에 로딩한 후, 수정하고자하는 수치지형도(1/5,000)(도엽번호 : 35815004/35815005)를 추가 첨부하여 수정·갱신 업무를 실시하였다.
본 연구에서 드론으로 취득한 최신에 영상으로 정사영상과 점군자료(las자료)를 제작하기위하여 Agisoft사의 Photo-Scan Professional버전을 사용하여 제작하였다. 본 소프트웨어는 SfM 기법의 파라미터를 사용하고 Photo-Scan은 먼저 영상에 등록된 좌표를 이용하여 영상을 해당위치에 미리 배열시키고 중복되는 사진에서만 SIFT 특징점을 매칭하여 영상을 정합하는 방식으로 카메라의 위치를 추정하고 캘리브레이션 파라미터도 보정한 다음 추정된 카메라의 위치와 사진정보를 이용하여 대상물 표면의 3차원 격자를 생성한다.
본 연구의 실험은 저가형 회전익 드론을 활용하여 연구 대상지역을 평균 100m 고도로 일반적인 드론촬영의 고도로 촬영을 실시하였으며, 촬영 후, 네트워크-GPS를 기본적으로 사용하였으며, GPS수신 불능지역에서는 토탈 스테이션(TS: Total Station)을 활용하여 대상지역의 지형지물을 직접측량을 실시하였다.
수치지형도는 2008년 5월에 수정된 지형도를 이용하여 수정·갱신을 실시하고자 하였다.
연구대상지역의 지상측량은 현장 기준점 측량과 검사점 측량, 그리고 현황측량으로 분리하였다. 먼저 그림 4와 같은 현장 타켓을 이용하여 지상기준점과 검사점으로 그림 5와 같이 원형으로 표시된 지상기준점 8점과 사각형으로 표시된 검사점 11점으로 관측하여 현장에 설치하였다.
그림 11과 같이 SC 소프트웨어에서 정사영상과 3차원 점군자료에 구 수치지형도를 올려 디지타이징 기법으로 부분 수정·갱신 작업을 실시하였다. 이와 같은 방법으로 그림 12와 같이 원형으로 표기한 부분의 건물 현황을 갱신하여 최신의 수치지형도를 제작하였다.
촬영된 영상의 시각적 해상도 분석은 Siemens star도형을 이용하였다. 즉 그림 13에 도시된 바와 같이 Siemens star가 촬영된 영상에서 Siemens star의 외부직경과 중심부의 흐릿해지는 경계부분까지의 직경비율(d/D)을 측정하여 GSD를 계산하였다. 이를 수학적으로 표시하면 시각적 해상도는 식 (1)에 의해서 계산된다.
SIFT는 영상데이터를 국부적 축척불변의 고정점으로 변환하는 기법이다. 즉 영상의 밝기값의 극대 또는 극소인 후보 고정점을 추출하고, 명암비가 낮은 고정점을 필터링하여 선별한다. 고정점의 추출과 서술이 완료되면 서술자를 이용하여 두 개 영상에 있는 공통된 고정점을 자동으로 정합한다.
41μm의 Frame Type에 CMOS 센서가 탑재된 카메라로 촬영을 실시하였다. 촬영 시간은 18분 8초, 촬영고도는 일반적인 공간정보용 드론이 촬영하는 기본고도 100m로 촬영을 실시하였으며 계획 GSD 5cm로 촬영하여 영상정보를 취득하고자 하였다. 그림 3과 같이 바둑판 모형인 Double Grid로 중복도는 70% overlap이 되도록 비행계획을 실시하여 295장의 영상정보를 취득하였다.
대상 데이터
촬영 시간은 18분 8초, 촬영고도는 일반적인 공간정보용 드론이 촬영하는 기본고도 100m로 촬영을 실시하였으며 계획 GSD 5cm로 촬영하여 영상정보를 취득하고자 하였다. 그림 3과 같이 바둑판 모형인 Double Grid로 중복도는 70% overlap이 되도록 비행계획을 실시하여 295장의 영상정보를 취득하였다.
본 실험에 사용된 드론은 저가형의 회전익 드론으로 DJI사에서 출시한 팬텀4PRO 모델을 이용하였으며 3축 짐벌이 장착되어 있으며 GPS와 Dual IMU 센서가 장착되어있다. 카메라의 사양은 20M 화소(5472×3648), Focal Length 8.
본 연구에 적용된 SC는 그림 8과 같이 연구대상지역의 정사영상과 3차원 좌표취득을 위한 점군(LAS)자료를 동시에 로딩한 후, 수정하고자하는 수치지형도(1/5,000)(도엽번호 : 35815004/35815005)를 추가 첨부하여 수정·갱신 업무를 실시하였다. 사용된 공간정보자료는 정사영상, 점군자료, 수치지형도 자료가 이용되었다.
연구대상지역은 그림 2와 같이 경상남도 창원시에 있는 C대학교를 연구대상지역으로 선정하여 실험 및 영상촬영을 실시하였다.
카메라의 사양은 20M 화소(5472×3648), Focal Length 8.8mm, Pixel Size 2.41×2.41μm의 Frame Type에 CMOS 센서가 탑재된 카메라로 촬영을 실시하였다.
이론/모형
또한 본 연구의 실험방법 및 드론작업의 규정은 Lee et al.(2015a; 2015b)이 제시한 초경량 무인비행장치의 작업규정(안)을 준수하여 실험을 실시하였다.
본 연구에서는 2008년 5월에 제작된 구형 수치지형도를 아용하여 수정·갱신하고자 하였다. 본 작업을 위해 사용된 상용소프트웨어는 그림 8과 같이 ㈜동방 TCS사에서 최근 개발된 Smart Construction Ver 17.12(이하:SC)를 이용하였다.
지도의 정확도의 표준은 공공측량의 작업규정 세부기준(국토교통부고시 제2009-665호)을 준수하고, Lee(1998)가 연구한 국가기본도 1:1,000, 1:5,000의 기대 정확도를 본 연구에 적용하였다. 축척별 수치지형도의 기대정확도를 표 3에 나타내었다.
먼저 그림 4와 같은 현장 타켓을 이용하여 지상기준점과 검사점으로 그림 5와 같이 원형으로 표시된 지상기준점 8점과 사각형으로 표시된 검사점 11점으로 관측하여 현장에 설치하였다. 지상측량방법은 기본적으로 VRS- GPS 측량기법으로 관측을 실시하였으며 GPS신호 수신 불능지역에서는 TS(Total Station)장비를 활용하여 지상기준점 측량을 실시하였다.
촬영된 영상의 시각적 해상도 분석은 Siemens star도형을 이용하였다.
드론에서 촬영된 영상의 품질검증을 위한 해상도를 분석하고, 무인항공사진측량 작업절차에 따라 수행한 항공삼각측량, 정사영상 제작 및 도화한 정확도 결과를 제시하고 이를 분석하였다. 해상도 분석방법은 siemens star 타겟을 이용하여 시각적 해상도를 측정하였다.
성능/효과
도화작업은 CS S/W에서 디지타이징한 결과를 분석하였다. 검사점은 타켓을 이용하여 정사 영상에서 추출함으로 비교적 정확도, 정밀도 부분에서 비교적 안정적인 추출이 가능하다.
그 결과 당초 GSD 5cm로 계획하였으나 실제 GSD 결과값은 8.1cm급으로 현저히 떨어짐을 알 수 있었다. 이는 카메라의 CCD센서에 비해 비교적 저렴한 CMOS 센서의 특징으로 감도 저하와 노이즈 발생에 의한 것으로 판단된다.
그러나 드론 정보에서 취득한 정사영상과 점군자료에 수치지형도를 중첩한 결과 그림 9와 같이 축척 1:5,000 허용오차범위 안에서 부정확한 중첩이 되어 현장 GPS기준점 측량 결과값과 수치지형도 자료를 분석한 결과 허용오차범위 안에서 수치지형도가 위치가 상이하여 정사영상 3점과 수치지형도 3점으로 강제접합을 실시하여 그림 10과 같이 수치지형도 수정·갱신 작업이 용이하도록 하였다.
도화자료와 현장 타켓을 활용한 검사점을 각각 비교분석한 결과 수평위치 정확도와 정밀도에서 현격하게 차이를 보여주며 많은 오차를 나타내고 있다. 이러한 결과는 그림 19와 같이 정사영상 제작에 있어서 명확한 경계점을 추출하기에는 정사영상의 경계부분의 이미지가 명확하지 않는 원인이다.
둘째, 검사점 측량에 있어서는 0.2m 정도의 정밀도와 평균 0.1m의 정확도는 1:5,000, 1:1,000 수치지형도 수정·갱신업무에 적용할 수 있는 가능성은 확인 하였으나 고정밀의 공간정보에 적용을 하는데 있어서는 품질관리에 대한 대안이 필요할 것으로 판단된다.
셋째, 수치지형도 수정·갱신업무에서 취득한 위치정보는 경계추출에 모호한 부분으로 인하여 수평 위치 정확도와 정밀도가 현격히 떨어지는 양상을 보여주는 반면에 수직에 대한 위치정확도와 정밀도는 검사점에 대한 결과보다 양호한 현상을 나타내고 있는 건 비행고도에 따른 정확도와 정밀도 관계를 보여주고 있는 것으로 판단되면 저가형 드론일수록 고고도 비행보다 저고도 비행으로 품질에 대한 안정성을 고려할 때 검토되어야 할 부분이다.
그림 16과 같이 정사영상+점군자료에서 취득한 위치정보와 직접측량에서 취득한 위치정보의 차이와 연결교차(RMSE)의 결과값을 표 5와 같이 나타내었으며, 그림 17은 잔차값을 도식화 하였다. 정사영상에서 추출한 검사점 잔차는 최고 16.2cm, 최저 5.9cm, RMSE값은 19.21cm로 일반적인 공간정보용 드론보다 정확도, 정밀도가 현저히 낮은 결과를 나타내고 있다.
지상에서 추출한 결과값의 비행고도는 100m에서 취득되는 자료를 활용하지만 옥상에서 추출한 3차원자료는 비행고도 약 70∼60m 정도에서 취득되는 자료로 최고 고도 100m 이상에서 취득되는 지상의 검사점의 결과값보다 양호한 영상의 효과로 판단된다.
첫째, 일반적인 공간정보용 드론에서 취득되는 CCD센서의 경우의 GSD는 4∼5cm급의 영상자료로 취득되나 본 실험에서 사용된 촬영 카메라의 센서는 저가형의 CMOS센서로 추출한 GSD는 8.1cm로 나타내었다.
후속연구
특히, 비행 고도별, 지상기준점의 최적 개수, 지상 기준점 배열, 카메라 해상력 등에 대한 신뢰성 검토가 이루어져야 한다. 따라서 대중적인 드론의 공간정보 분야의 활용을 위해서 작업규정과 작업 가이드에 대한 연구는 계속적으로 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서 저가형 드론으로 취득한 공간정보 자료들이 축척별 수치지형도에 수정·갱신 작업에 적용이 가능 하지만 신뢰성 부분에 대한 불안요소가 있어 계속적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.
(2015)은 드론에서 취득한 영상정보를 CAD에서 디지타이징 기법으로 수치지도 갱신업무에 적용하여 충분히 적용 가능한 위치 정확도를 제시하여 수치지형도 수정·갱신업무에 그 가능성을 제시하였다. 하지만 검사점에 의한 단순평지에서 실험이 이루어져 다양한 지형지물에 적용과 도화자료에 대한 정량적 분석이 필요한 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 검사점 위치정확도 분석과 다양한 높이값을 가지고 있는 건물 도화를 실시하여 수치지형도 수정·갱신 업무적용 단계로 분리하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국가기본도는 어디에서 활용되는가?
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다.
검사점 측량, 도화자료 분석 수행 결과는?
첫째, 일반적인 공간정보용 드론에서 취득되는 CCD센서의 경우의 GSD는 4∼5cm급의 영상자료로 취득되나 본 실험에서 사용된 촬영 카메라의 센서는 저가형의 CMOS센서로 추출한 GSD는 8.1cm로 나타내었다. 동일한 고도, 동일한 화소수의 카메라로 일반적인 공간정보로 활용되고 있는 카메라와 현격한 차이를 나타내고 있다.
둘째, 검사점 측량에 있어서는 0.2m 정도의 정밀도와 평균 0.1m의 정확도는 1:5,000, 1:1,000 수치지형도 수정·갱신업무에 적용할 수 있는 가능성은 확인 하였으나 고정밀의 공간정보에 적용을 하는데 있어서는 품질관리에 대한 대안이 필요할 것으로 판단된다.
셋째, 수치지형도 수정·갱신업무에서 취득한 위치정보는 경계추출에 모호한 부분으로 인하여 수평 위치 정확도와 정밀도가 현격히 떨어지는 양상을 보여주는 반면에 수직에 대한 위치정확도와 정밀도는 검사점에 대한 결과보다 양호한 현상을 나타내고 있는 건 비행고도에 따른 정확도와 정밀도 관계를 보여주고 있는 것으로 판단되면 저가형 드론일수록 고고도 비행보다 저고도 비행으로 품질에 대한 안정성을 고려할 때 검토되어야 할 부분이다.
공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소를 위한 방안은?
현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다.
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