[논문]무인항공기를 활용한 정사영상제작에서 지상기준점 위치간격과 비행촬영기법에 따른 정사영상정확도 향상에 관한 연구

윤부열; 윤원섭

doi:10.21289/ksic.2018.21.6.345

무인항공기를 활용한 정사영상제작에서 지상기준점 위치간격과 비행촬영기법에 따른 정사영상정확도 향상에 관한 연구
A Study on the Improvement of Orthophoto Accuracy According to the Flight Photographing Technique and GCP Location Distance in Orthophoto Generation Using UAV 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.21 no.6, 2018년, pp.345 - 354

Abstract ▼ AI-Helper

It is conservative to say that lots of research is performed as measures to use UAV for application to the rapid spatial information and its application is faced with settlement stage to some extent. In addition, Korea Land and Geospatial Informatix Corporation autonomously produces work regulation which is applied to every kind of orders and National Geographic Information Institute (2018) has notified public surveying work instructions about unmanned aerial device for the rapid spatial information construction. The results acquired by UAV are comprised of contents about accuracy improvements for the orthophoto when reviewing pertinent regulations. The results acquired by UAV are comprised of contents about accuracy improvements for the orthophoto when reviewing pertinent regulations. As a result, it is known that error amount has been sharply increased from 400m separation distance, and this study proposes that cross flight is able to reduce irregular error occurrence as measures to acquire stable results.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1 VRS-RTK Survey
그림 Fig. 2 Study area (source: www.naver.com)
그림 Fig. 3 Distribution of GCPs and CPs
그림 Fig. 4 Inspire 2
그림 Fig. 5 Orthoimages and DSM
그림 Fig. 7 Orthoimages and DSM
그림 Fig. 6 Orthoimages and DSM
그림 Fig. 8 Orthoimages and DSM
표 Table 1. Flight parameters for UAV images
그림 Fig. 9 Field overview
그림 Fig. 10 General flight
그림 Fig. 11 Cross Flight
표 Table 2. Analysis data (unit:m)
그림 Fig. 12 Accuracy of CP in Flight
그림 Fig. 13 Accuracy of CP in Flight
표 Table 3. Accuracy of CP in Flight
표 Table 4. Accuracy of CP in Flight
그림 Fig. 14 Accuracy of CP in Cross Flight
표 Table 5. RMSE Analysis (General flight)
표 Table 6. Accuracy of CP in Cross Flight
그림 Fig. 15 Accuracy of CP in Cross Flight
그림 Fig. 16 RMSE Analysis by type
표 Table 7. Accuracy of CP in Cross Flight
표 Table 8. RMSE Analysis (Cross flight) (m)

AI 본문요약
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문제 정의

이러한 연구들은 정사영상 결과에 따른 중요성을 인지한 결과이며 활용도에 많은 영향을 줄 수 있는 결과로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 정사영상제작에서 지상기준점의 이격거리 변화정도에 따라 검사점에 대한 정확도 결과를 분석하여 최적의 지상기준점 최적 간격을 제시하고 촬영기법에 의한 최적의 촬영 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 무인항공기를 활용하여 비교적 안정적인 공간정보의 자료를 취득하기 위하여 지상기준점과의 이격거리에 대한 정확도 관계를 정량적으로 제시하고 촬영기법에 따른 정확도 향상을 위하여 연구를 진행하였다. 그 결과를 다음과 같이 나타내었다.
따라서 촬영은 일반적인 촬영방법으로 고도별 2회 촬영을 실시하였고 고도별 교차(Cross)촬영을 실시하여 총 4회 촬영을 실시하였다. 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)자료에서 수평위치정보와 수직위치정보를 취득하여 RMSE 분석을 실시하고자 하였다.

제안 방법

검사점의 간격은 Fig. 9와 같이 약50m 간격으로 설치되어 관측하였으며 지상기준점 간격은 최대 900m로 설치하여 그 사이에 검사점을 설치하여 지상기준점과의 거리차이를 둘 수 있도록 하였다. 따라서 가장자리에서는 지상기준점과 가까운 형태에서 정사영상 가운데에 있는 검사점은 가장 검사점과 이격거리를 가장 크게 설계하여 실험을 실시하였다.
9와 같이 약50m 간격으로 설치되어 관측하였으며 지상기준점 간격은 최대 900m로 설치하여 그 사이에 검사점을 설치하여 지상기준점과의 거리차이를 둘 수 있도록 하였다. 따라서 가장자리에서는 지상기준점과 가까운 형태에서 정사영상 가운데에 있는 검사점은 가장 검사점과 이격거리를 가장 크게 설계하여 실험을 실시하였다.
따라서 촬영은 일반적인 촬영방법으로 고도별 2회 촬영을 실시하였고 고도별 교차(Cross)촬영을 실시하여 총 4회 촬영을 실시하였다. 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)자료에서 수평위치정보와 수직위치정보를 취득하여 RMSE 분석을 실시하고자 하였다.
교차 촬영한 영상을 동일한 조건으로 100m 130m의 고도로 각각 정사영상을 제작하였다. 또한 동일한 검사점을 활용하여 고도별로 잔차를 취득하여 그 결과를 Table 7과 8에 나타내었으며 Fig. 14와 15와 같이 도식화 하여 전반적인 정확도의 패턴을 분석하고자 하였다.
또한 최근 국토지리정보원⁸⁾에서는 공공측량 분야에 무인항공기에서 제작한 성과물을 활용하기 위한 방안으로 항공법규의 정합성을 검토하고 공공측량, 일반측량 등에 대한 작업규정을 검토하여 무인비행장치에 대한 측량 작업지침서를 제시하였다. 또한 활용방안으로 수치지형도 제작에 대한 성과검증을 실시하여 무인비행장치를 활용한 공공측량과 일반측량 분야의 발전방안을 제시하였다. 최근에 Lee etal(2018)는 카메라의 다양한 각도에 의한 정사영상과 3차원 모델에 대한 정확도를 분석하여 정사영상 제작에 대한 중요성이 부각하였으며 Yun and Sung(2018)은 정사영상의 품질향상을 위하여 지상기준점 개수 변화에 따른 정확도 분석결과를 제시하여 정사영상 제작에 최적방안을 제시하였다.
무인비행체를 이용한 정사영상제작에서 최적의 정사영상을 구현하기 위한 방안으로 지상기준점의 최적간격과 최적의 촬영방안을 구현하기 위해 다음과 같은 방법으로 현장실험을 실시하였다. 현장 지상기준점과 검사점을 설치하기 위해서 개활지에서 실험하였으며 일정한 간격과 지반고의 변화량을 분석하기 위하여 개활지역과 고도변화가 일정한 평탄한 지역으로 연구대상지로 선정하였으며 지상기준점의 개수는 작업규정(안) 보다 적은 수의 지상기준점의 수로 정상영상을 제작하여 오차량을 유발하여 확연한 차이로 분석하고자 하였다.
3m 정도차이를 두고 있다. 연구대상지역내 6개의 지상기준점과 20개의 검사점을 Figure 1과 같은 VRS-GPS 측량방법으로 지상측량을 실시하였다.
연구대상지역의 지상기준점과 검사점의 위치는 아래의 Fig. 3과 같으며 정사영상을 제작하기 위한 지상기준점 6점은 빨간색으로 표기하였으며 검사점은 파란색으로 표기한 사각형 안에 20점을 VRS-GPS(Global Positioning System)측량 장비로 관측하여 정사영상에서 추출한 3차원 좌표와 잔차량 분석, RMSE 분석 등을 실시하고자 하였다.
일반적인 촬영노선으로 Table 4와 같이 고도 100m, Table 5와 같이 130m에서 잔차를 추출하고 RMSE를 분석하고자 하였다.
즉 100m, 200m 고도에서 Fig. 10과 같이 일반적인 촬영기법과 별도로 Fig. 11과 같은 방법인 교차비행에서 취득한 자료를 활용하여 분석을 달리하였다.
촬영고도는 100m, 130m로 각각 촬영하였으며, 촬영영상의 면적, 매수, GSD, 중복도를 Table 1에 나타내었다. 촬영 영상처리는 Agisoft사의 photoscan을 사용하여 AT 작업과 Dense image 매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다(Agisoft, 2014). Fig.
촬영기법으로는 일반적인 촬영방법과 크로스 비행을 실시한 결과물과 정사영상을 각각 비교하여하여 각각의 RMSE(Root Mean Square Deviation)를 각각 분석하고자 하였다.
무인비행체를 이용한 정사영상제작에서 최적의 정사영상을 구현하기 위한 방안으로 지상기준점의 최적간격과 최적의 촬영방안을 구현하기 위해 다음과 같은 방법으로 현장실험을 실시하였다. 현장 지상기준점과 검사점을 설치하기 위해서 개활지에서 실험하였으며 일정한 간격과 지반고의 변화량을 분석하기 위하여 개활지역과 고도변화가 일정한 평탄한 지역으로 연구대상지로 선정하였으며 지상기준점의 개수는 작업규정(안) 보다 적은 수의 지상기준점의 수로 정상영상을 제작하여 오차량을 유발하여 확연한 차이로 분석하고자 하였다. 즉 지상기준점의 개수는 드론을 활용한 정사영상제작에 규정²⁾하고 있는 9점보다 적은 6점을 Fig.
1과 같이 VRS-RTK(Virtual Reference Station-Real Time Kinematic) 방법으로 설치하였다. 회전익 무인항공기를 이용하여 고도 100m, 130m 로 촬영을 각각 실시하여 신뢰성 검토를 실시하고자 하였다.

대상 데이터

교차 촬영한 영상을 동일한 조건으로 100m 130m의 고도로 각각 정사영상을 제작하였다. 또한 동일한 검사점을 활용하여 고도별로 잔차를 취득하여 그 결과를 Table 7과 8에 나타내었으며 Fig.
본 연구의 대상지역은 Fig. 2와 같이 경남 김해시 화목동에 있는 평야지역으로 선정하여 실험을 실시하였다. 촬영면적은 약 950m × 950m이며 고도차이는 1.
본 연구의 촬영에 사용된 무인비행체는 Fig. 4와 같이 회전익 비행체로 DJI사의 인스파이어 2를 이용하였으며 사용된 카메라는 동일사의 Zenmuse X5S 카메라로 촬영을 실시하였다. 카메라의 성능 사양은 Table 1에 보여주고 있다.
촬영고도는 100m, 130m로 각각 촬영하였으며, 촬영영상의 면적, 매수, GSD, 중복도를 Table 1에 나타내었다. 촬영 영상처리는 Agisoft사의 photoscan을 사용하여 AT 작업과 Dense image 매칭 과정을 거쳐 DSM과 정사영상을 제작하였다(Agisoft, 2014).
촬영면적은 약 950m × 950m이며 고도차이는 1.3m 정도차이를 두고 있다.

성능/효과

Fig 14와 같이 고도 100m에서 교차 비행한 검사점 결과값을 도식화 결과 일반적인 비행노선으로 촬영한 결과값 보다 비교적 안정적인 결과값의 양상을 나타내고 있으며 특히 지상기준점과 가장 이격거리가 큰 검사점점 10, 11, 12, 13에 대한 정확도가 현저히 낮은 형태를 나타내고 있다.
Fig. 13에서의 도식화는 고도 130m에서 촬영하여 이격거리를 분석하였으나 지상기준점 개수에 비해 고도에 따른 정확도 불안정으로 정확도는 100m 고도에 비해 현저히 떨어져 있으나 이격거리로 인한 오차로 판단하기에는 불규칙적인 오차로 신뢰성이 부족하나 이격거리 변화에 따른 오차발생요인은 판단할 수 있었다. 이는 고도변화가 해상력에 주는 영향으로 발생된 결과물로 판단된다.
둘째, 일반적인 촬영기법에서 교차비행을 추가하였을 때 정확도와 정밀도가 15∼20% 향상된 결과값으로 나타내었다.
본 연구에서 진행된 촬영은 일반적인 무인항공기의 촬영기법과 교차비행을 포함하여 취득한 결과값을 비교분석한 결과 100m 고도에서는 수평위치 오차가 0.018m, Z축에서는 0.013m의 향상된 결과값을 취득하였으며, 고도 130m에서는 수평위치오차 0.034m, Z축에서는 0.006m의 향상된 RMSE를 취득하였다.
향후 고도변화에 따른 지상기준점의 최적 개수에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서도 동일한 지상기준점으로 고도변화를 달리하였을 때 기준점에 대한 기준이 없어 최적의 조건으로 성과물 취득에 어려움 있다는 것으로 판단되었다.
첫째, 지상 기준점과 검사점간의 이격거리를 분석한 결과 400∼500m에서 오차가 현저히 크게 발생 된다.

후속연구

따라서 이러한 최적 결과물을 산출하기 위한 방안으로 고도높이 또는 해상력에 따른 최적의 지상기준점 개수를 결정할 수 있는 연구가 진행되어야 할 것이다.
셋째, 일반적인 무인항공기의 촬영기법에서는 불규칙 적인 과대오차가 발생됨으로 성과물 관리에 많은 어려움이 있으나 일반촬영 노선에 교차비행을 실시하여 분석한 결과 비교적 안정적인 정밀도를 취득할 수 있는 좋은 방안으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
향후 고도변화에 따른 지상기준점의 최적 개수에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서도 동일한 지상기준점으로 고도변화를 달리하였을 때 기준점에 대한 기준이 없어 최적의 조건으로 성과물 취득에 어려움 있다는 것으로 판단되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최적의 정사영상을 구현하기 위한 방안으로 본문에서 제시한 방법은 무엇인가?	무인비행체를 이용한 정사영상제작에서 최적의 정사영상을 구현하기 위한 방안으로 지상기준점의 최적간격과 최적의 촬영방안을 구현하기 위해 다음과 같은 방법으로 현장실험을 실시하였다. 현장 지상기준점과 검사점을 설치하기 위해서 개활지에서 실험하였으며 일정한 간격과 지반고의 변화량을 분석하기 위하여 개활지역과 고도변화가 일정한 평탄한 지역으로 연구대상지로 선정하였으며 지상기준점의 개수는 작업규정(안) 보다 적은 수의 지상기준점의 수로 정상영상을 제작하여 오차량을 유발하여 확연한 차이로 분석하고자 하였다. 즉 지상기준점의 개수는 드론을 활용한 정사영상제작에 규정2)하고 있는 9점보다 적은 6점을 Fig.
	공간 정보 분야에서 무인항공기는 초기에 어떻게 사용되었는가?	특히 국토교통부, 한국국토정보공사, 한국토지주택공사 등에서 무인항공기를 활용하여 업무에 적용하기 위한 각종 연구들이 다양한 각도로 진행되고 있는 현실이다. 초기에는 전경촬영, 시계열 분석 등 간단한 분야에 활용되었으나 이제는 공간 정보 분야에 완전히 적용하기 위한 정착기에 접어 들었다고 판단하고 있다. Yun and Lee(2014)는 국내에 신속한 공간정보 구축을 위한 각종 규정을 조사하여 적용방안을 제시하였으며, Lee and Yun(2016)은 무인항공기에 규격화된 공간정보의 활용을 위하여 작업규정과 표준품셈(안)을 제시하여 무인항공기를 이용한 신속한 공간정보 발전에 기반을 조성하였다.
	국토지리정보원에서 공공측량 분야에 무인항공기에서 제작한 성과물을 활용하는 어떤 방안을 제시하였는가?	Yun and Lee(2014)는 국내에 신속한 공간정보 구축을 위한 각종 규정을 조사하여 적용방안을 제시하였으며, Lee and Yun(2016)은 무인항공기에 규격화된 공간정보의 활용을 위하여 작업규정과 표준품셈(안)을 제시하여 무인항공기를 이용한 신속한 공간정보 발전에 기반을 조성하였다. 또한 최근 국토지리정보원8)에서는 공공측량 분야에 무인항공기에서 제작한 성과물을 활용하기 위한 방안으로 항공법규의 정합성을 검토하고 공공측량, 일반측량 등에 대한 작업규정을 검토하여 무인비행장치에 대한 측량 작업지침서를 제시하였다. 또한 활용방안으로 수치지형도 제작에 대한 성과검증을 실시하여 무인비행장치를 활용한 공공측량과 일반측량 분야의 발전방안을 제시하였다.

참고문헌 (8)

Yun, B. Y. and Lee. J. O., A Study on Application of the UAV in Korea for Integrated Operation with Spatial Information, The Korea Society For Geospatial Information Science, Vol. 22, No. 2, pp. 3-9, 2014. (in Korean with English abstract)
Lee, J. O and Yun, B, Y., A Study on the Work Regulation for uUAV Application in the Field of Spatial Information, Journal of the Korean Cadastre Information Association, Vol. 18, No. 1, pp. 171-184, 2016. (in Korean with English abstract)
Yun, B. Y. and J. O., A Study on the Enactment of UAV Standard Estimating for Applying in Spatial Information Area, Journal of the Korean Cadastre Information Association, Vol. 18, No. 1, pp. 123-132, 2016. (in Korean with English abstract)
Lee, K. H., Han, Y. K., Lee, W. H., Generation and Comparison of Orthophotos and 3D models of Small-scale Terraced Topography using Vertical and High Oblique Images Taken by UAV, The Korea Society For Geospatial Information Science, Vol. 26, No. 3, pp. 23-30, 2018. (in Korean with English abstract)
Yun, B. Y. and Sung, S. M., Effect of Number of Ground Control Points on Location Accuracy of Unmanned Aerial Photogrammetry, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 21, No. 2, pp. 12-22, 2018. (in Korean with English abstract)
gisoft, Photoscan User Manual: Professional Edition, (2018) Ver 1.1.
Lee, J, O. Lee, S. B. Kim, S. G. Lee, K. H. Development of Standard Work Type in Construction Field to Utilize Unmanned Aerial Vehicle, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 26, No. 3, pp. 69-76, 2018. (in Korean with English abstract)
National Geographic Information Institute : www.ngii.go.kr

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동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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