$\require{mediawiki-texvc}$

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.

경사 타겟을 이용한 무인항공영상의 경계반응 분석
Edge Response Analysis of UAV-Images Using a Slanted Target 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.38 no.4, 2020년, pp.317 - 325  

이재원 (Dept. of Civil Engineering, Dong-A University) ,  성상민 (Dept. of Civil Engineering, Dong-A University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

무인항공사진측량은 저비용, 고효율의 장점으로 최근 고정밀의 신속 공간정보 데이터 취득 수단으로 떠오르고 있다. 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응을 분석할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다. 연구 결과, 동일한 GSD 임에도 불구하고 경계 반응 분석 결과는 상이하게 나타나 경계반응 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 아울러, 무인항공영상의 경계반응 분석 수치는 무인항공기에 탑재한 카메라의 성능에 비례함을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) photogrammetry has recently emerged as a means of obtaining highly precise and rapid spatial information due to its cost-effectiveness and high efficiency. However, current procedures or regulations for quantitative quality verification methods and certification process...

주제어

#무인항공사진측량   #지상표본거리   #경계반응   #영상 품질  

표/그림 (11)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 무인항공영상 품질 검증에서 경계반응 분석의 필요성과 촬영요소에 따른 경계반응의 변화를 객관적으로 비교 분석하기 위하여 동일한 GSD를 나타낸 case를 실험대상으로 선정하여 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응 분석을 실시할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다.
  • 본 연구에서는 무인항공영상의 품질 분석에서 일반적으로 활용되는 GSD 분석이 아닌 경계반응 분석을 실시하여 경계반응 분석의 필요성을 확인하였다. 또한, Matlab GUI 기반 tool을 제작하여 작업자의 편의성을 높이고자 하였으며 촬영고도, 탑재된 센서의 성능이 동일하여 GSD가 동일하게 나타나더라도 풍속, 광량과 같은 촬영요소가 다르면 경계반응 분석 결과가 달라질 수 있음을 확인할 수 있었다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
GSD란 무엇인가? GSD는 영상에서 하나의 pixel 범위가 실제 지상에서 나타내는 거리를 의미한다. Siemens star를 이용한 영상의 GSD 분석은 Siemens star가 촬영된 영상에서 Siemens star의 직경과 중심부의 흐릿해지는 경계부분까지의 직경을 이용하여 분석을 수행한다.
무인항공영상의 품질에 대한 검증 수단의 실정은 어떠한가? 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다.
Slanted edge target의 장점은 무엇인가? Slanted edge target의 장점은 기존의 수직 수평 방향의 Edge target과는 달리 pixel 값을 추출할 때, 경사진 경계의 좌우로 연속적으로 촘촘한 pixel 값을 추출할 수 있어 영상에서 발생하는 노이즈나 앨리어싱(노이즈가 발생하여 영상에서 경계가 계단처럼 나타나는 현상)효과가 ESF (Edge Spread Function) 그래프 생성 시에 미치는 영향을 줄일 수 있다(Sung, 2019).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. Agisoft, (2020), Metashape user manual: Professional edition, ver1.5. 

  2. Baer, L.R. (2003), The circular-edge spatial frequency response test, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 30 December, 2003, San Jose, California, United States. 

  3. Jacobsen, K. (2008), Tells the number of pixels the truth?-Effective resolution of large size digital frame cameras, ASPRS 2008 Annual Conference, 28 April-2 May, 2008, Portland, United States. 

  4. Lee, J.O. and Sung, S.M. (2019), Quality evaluation of UAV images using resolution target, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol.22 No.1, pp.103-113. (in Korean with English abstract) 

  5. Lee, T.Y. (2012), Spatial Resolution Analysis of Aerial Digital Camera, Ph.D. dissertation, Dong-A University, Busan, Korea, 50p. (in Korean with English abstract) 

  6. Lim, P.C., Seo, J.H., and Kim, T.J. (2018), Extraction of UAV image sharpness index using edge target analysis, Korean Journal of Remote Sensing, Vol.34, No.6-1, pp.905-923. (in Korean with English abstract) 

  7. Orych, A. (2015), Review of methods for determining the spatial resolution of UAV sensors, ISPRS, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 30 August-02 September, 2015, Toronto, Canada, pp.391-395. 

  8. Pagnutti, M., Robert, R., Holekamp, K. (2011), The importance of spatial quality, William T. Pecora Memorial Remote Sensing Symposium, 14-17 November, 2011, Herdon, Virginia, United States. 

  9. Perko, R., Klaus, A., and Gruber, M. (2004), Quality comparison of digital and film-based images for photogrammetric purposes, ISPRS Commission III: Theory and Algorithms, Volume XXXV(B3), pp.1136-1140. 

  10. Roland, K. M. J. (2015), A study of slanted-edge MTF stability and repeatability, SPIE 9396-Image Quality and System Performance, 8-12 February, 2015, San Francisco, California, United States. 

  11. Sieberth, T., Wackrow, R., and Chandler, J. (2016), Automatic detection of blurred images in UAV image sets, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol 122, pp.1-16. 

    상세보기 crossref

  12. Sung, S.M. (2019), A Study on Spatial Resolution Analysis Methods of UAV Images, Ph.D.dissertation, Dong-A University, Busan, Korea, 49p. (in Korean with English abstract) 

  13. Wang, T., Li, S., and Li, X. (2009), An automatic MTF measurement method for remote sensing cameras, 2nd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology, 8-11 August, 2009, Beijing, China, pp. 245-248. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

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