$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] UAV로 촬영한 수직 영상과 고경사 영상을 이용한 정사영상 및 3차원 모델링 비교
Comparison of Orthophoto and 3D Modeling using Vertical and High Oblique Images taken by UAV

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.25 no.4, 2017년, pp.35 - 45  

이기림 (경북대학교 대학원 공간정보학과) ,  이원희 (경북대학교 융복합시스템공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

기존의 무인항공기(unmanned aerial vehicle, UAV)를 이용한 연구로는 수직 영상을 이용하여 정사영상수치표 고모델(digital elevation model, DEM)을 제작하고, 이를 활용하였지만 무인항공기 영상을 이용한 3차원 모델링에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구에서는 고경사 영상을 이용하여 정사영상과 수치표고모델을 제작하고, 3차원 모델링도 수행하였다. 마지막으로 수직 영상으로 제작한 결과물과 고경사 영상으로 제작한 결과물에 대하여 정확도 평가 및 비교를 진행하였다. 그 결과 고경사 영상으로 제작한 정사영상에 대한 X, Y, Z 방향의 최대오차는 0.093m, 0.127m, 0.092m이며, RMSE는 ${\sigma}_h=0.042m$, ${\sigma}_v=0.048m$의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축적지도의 허용범위를 만족하였다. 또한 3차원 모델링의 결과를 비교했을 때 고경사 영상이 수직 영상보다 고밀도 클라우드 점이 최대 56.26%까지 더 구축되어 고경사 영상의 3차원 모델링 결과가 수직 영상의 3차원 모델링보다 정교하게 구축되었으며, 또한 고경사 영상의 3차원 모델링의 경우 수직 영상보다 창문 등의 옆면 텍스쳐 정보가 제대로 구현됨을 확인 할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Although previous studies using unmanned aerial vehicles(UAV) used vertical images to produce and utilize orthophoto and digital elevation model(DEM), there was lack of research in 3D modeling using UAV images. In this study, orthophoto and DEM were produced using high angle images, and 3D modeling ...

Keyword

참고문헌 (15)

  1. Kim, J. C. and Kim, B. G., 2017, Analysis of orthomosaic and DSM generation Using an assembled small-sized drone, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 3, pp. 195-202. 

  2. Lee, K. R. and Lee, W. H., 2016, Orthophoto and DEM generation using low specification UAV images from different altitudes, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 34, No. 5, pp. 535-544. 

  3. Lee, G. S. and Lee, J. J., 2017, The detection of heat emission to solar cell using UAV-based thermal infrared sensor, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 25, No. 1, pp. 71-78. 

  4. Lee, Y. S., Lee, D. G., Yu, Y. G, and Lee, H. J., 2016, Application of drone photogrammetry for current state analysis of damage in forest damage areas, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 24, No. 3, pp. 49-58. 

  5. Lee, Y. S., Lee, D. G., Yu, Y. G, and Lee, H. J., 2016, Application of drone photogrammetry for current state analysis of damage in forest damage areas, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 24, No. 3, pp. 49-58. 

  6. Lim, S. B., Seo, C. W. and Yun, H. C., 2015, Digital map updates with UAV photogrammetric methods, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 33, No. 5, pp. 397-405. 

  7. Lowe, D. G., 2004, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110. 

  8. Oh, S. Y., Kim, D. H. and Yoon, H. J., 2016, Application of unmanned aerial image application red tide monitoring on the aquaculture fields in the coastal waters of the south sea, korea, KoreanJournal of Remote Sensing, Vol. 32, No. 2, pp. 87-96. 

  9. Park, J. H. and Lee, W. H., 2016, Orthophoto and DEM generation in small slope areas using low specification UAV, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 34, No. 3, pp. 283-290. 

  10. Rossi, P., Mancini, F., Dubbini, M. and Capra, A., 2017, Combining nadir and oblique UAV imagery to reconstruct quarry topography: methodology and feasibility analysis, European Journal of Remote Sensing, Vol. 50, No. 1, pp. 211-221. 

  11. Siebert, S. and Teizer, J., 2014, Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system, Automation in Construction, Vol. 41, pp. 1-14. 

  12. Vollgger, S. A. and Cruden, A. R., 2016, Mapping folds and fractures in basement and cover rocks using UAV photogrammetry, cape liptrap and 4cape paterson, victoria, australia, Journal of Structural Geology, Vol. 85, pp. 168-187. 

  13. Watanabe, Y. and Kawahara, Y., 2016, UAV photogrammetry for monitoring changes in river topography and vegetation, Procedia Engineering, Vol. 154, pp. 317-325 

  14. Yeo, H .J., Choi, S. P. and Yeu. Y., 2016, An improvement of efficiently establishing topographic data for small river using UAV, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 24, No. 1, pp. 3-8. 

  15. Yoo, Y. H., Choi, J. W., Choi, S. K. and Jung, S. H., 2016, Quality evaluation of orthoimage and DSM based on fixed-wing UAV corresponding to overlap and GCPs, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 24, No. 3, pp. 3-9. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로