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NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.1, 2018년, pp.941 - 951
이수암 ((주)쓰리디랩스 영상공학연구소) , 황윤혁 ((주)쓰리디랩스 영상공학연구소) , 김수현 ((주)쓰리디랩스 영상공학연구소)
Utilization and demand of UAV (unmanned aerial vehicle) for the generation of 3D city model are increasing. In this study, we performed an experiment to adjustment position/orientation of UAV with incomplete attitude information and to extract point cloud data. In order to correct the attitude of th...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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3차원 포인트 클라우드 생성을 위한 대표적인 밥법은? | 제공되는 3차원 공간정보는 일반적으로 3차원 메시 모델로 구성되어 있으며, 메시 모델을 생성하기 위해서는 3차원 포인트 클라우드 정보가 필요하다. 정밀한 3차원 포인트 클라우드를 생성하기 위한 대표적인 방법으로, 항공 사진측량(aerial photogrammetry)을 이용한 구축이 있다. 항공촬영 영상의 경우, 카메라의 위치/자세 정보 및 색상정보의 취득이 가능하여 영상정합을 이용한 실감형 3차원 건물 및 도시 모델의 생성에 적합하다. | |
유인 항공기를 이용한 사진측량을 대체하는 방안은? | 유인 항공기를 이용한 사진측량은 현재 국내외 지도제작 및 고정밀 공간정보의 제작에 주로 활용되고 있으나, 고가의 장비와 전문적인 인력의 투입이 필요하고 정보 갱신 주기가 길다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 무인항공기를 이용한 사진측량을 활용하면, 상대적으로 소수 인력과 저비용으로 특정 지역의 국지적, 혹은 개별 건물의 3차원 고정밀 공간정보 획득을 기대할 수 있다(Remondino et al., 2011; Rhee et al. | |
포인트 클라우드를 추출 과정은? | 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. |
Alidoost, F. and H. Arefi, 2015. An image-based technique for 3D building reconstruction using multi-view UAV images, The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40(1): 43.
Gruen, A., X. Huang, R. Qin, T. Du, W. Fang, J. Boavida, and A. Oliveira, 2013. Joint processing of UAV imagery and terrestrial mobile mapping system data for very high resolution city modeling, Proc. of 2013 International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Rostock, Germany, Sep. 4-6, vol. XL-1/W2, pp. 175-182.
Lee, K.R. and W.H. Lee, 2017. Comparison of Orthophoto and 3D Modeling using Vertical and High Oblique Images taken by UAV, Journal of Korean Society for Geospatial Information System, 25(4): 35-45 (in Korean with English abstract).
Remondino, F., L. Barazzetti, F. Nex, M. Scaioni, and D. Sarazzi, 2011. UAV photogrammetry for mapping and 3d modeling, current status and future perspectives, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 38(1): C22.
Rhee, S. and T. Kim, 2016. Dense 3D Point Cloud Generation from UAV Images from Image Matching and Global Optimization, Proc. of 2016 International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Prague, Czech Republic, Jul. 12-19, pp. 1005-1009.
Rhee, S. and T. Kim, 2018. Development of incremental Bundle Adjustment for UAV Images without Orientation angles, Proc. of 2018 International Symposium on Remote Sensing, Pyeongchang, Korea, May 9-11, pp. 225-228.
Rhee, S., T. Kim, D. Kim, and H. Lee, 2017. Analysis for Stereoscopic Plotting Applicability of UAV Images, Proc. of 2017 International Symposium on Remote Sensing, Nagoya, Japan, May 17-19, C-29.
Rhee, S., T. Kim, J. Kim, M.C. Kim, and H.J. Chang, 2015. DSM generation and accuracy analysis from UAV images on river-side facilities, Korean Journal of Remote Sensing, 31(2): 183-191 (in Korean with English abstract).
Snavely, N., 2008. Bundler: Structure from Motion (SFM) for Unordered Image Collections, http://phototour.cs.washington.edu/bundler/, Accessed on Jan. 13, 2011.
Ulusel, O., C. Picardo, C.B. Harris, S. Reda, and R.I. Bahar, 2016. Hardware acceleration of feature detection and description algorithms on lowpower embedded platforms, Proc. of 2016 26th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL), Lausanne, Switzerland, Aug. 29 - Sep. 2, pp. 1-9.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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