[논문]연직사진과 경사사진을 함께 이용한 UAV 사진측량의 정확도 평가 연구

조정민; 이종석; 이병길

doi:10.7848/ksgpc.2021.39.1.41

연직사진과 경사사진을 함께 이용한 UAV 사진측량의 정확도 평가 연구
A Study on the Accuracy Evaluation of UAV Photogrammetry using Oblique and Vertical Images 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.39 no.1, 2021년, pp.41 - 46

조정민 (Dept. of Civil Engineering, Kyonggi University) , 이종석 (Dept. of Civil Engineering, Kyonggi University) , 이병길 (Dept. of Civil Engineering, Kyonggi University)

초록
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무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

As data acquisition using unmanned aerial vehicles is widely used, as one of the ways to increase the accuracy of photogrammetry using unmanned aerial vehicles, a method of inputting both vertical and oblique images in bundle adjustment of aerial triangulation has been proposed. In this study, in order to find a suitable method for increasing the accuracy of photogrammetry, the accuracy of the case of adjusting the oblique images taken at different shooting angles and the case of adjusting the oblique images with different shooting angles at the same time with the vertical images were compared. As a result of the study, it was found that the error of the checkpoint decreases as the angle of the input oblique images increases. In particular, when the vertical images and oblique images are used together, the height error decreases significantly as the angle of the oblique images increases. The current 『Aerial Photogrammetry Work Regulation』 requires RMSE (Root Mean Square Error), which is the same as GSD (Ground Spatial Distance) of a vertical image. When using an oblique images with a shooting angle of 50°, a result close to this standard is obtained. If the vertical images and the 50° oblique images were adjusted at the same time, the work regulations could be satisfied. Using the results of this study, it is expected that photogrammetry using low-cost cameras mounted on unmanned aerial vehicles will become more active.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. UAV Flight Path and study area
그림 Fig. 2. Distribution of GCPs(red) and CPs(blue)
그림 Fig. 3. GCP selection in Pix4Dmapper
그림 Fig. 4. RMSE according to the shooting angle
표 Table 2. Limits of adjustment and error
표 Table 1. Results of horizontal and vertical Max error and 2D RMSE, vertical RMSE with single shooting condition
그림 Fig. 5. Marked export and import
그림 Fig. 6. RMSE according to the combined shooting angle
표 Table 3. Results of bundle adjustment with combined shooting conditions

AI 본문요약
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문제 정의

또한 최근 활용이 늘어나고 있는 무인항공기를 이용하여 개정된 정확도의 『항공사진측량 작업규정』의 정확도 수준을 만족시킬 수 있는지를 검증하고자 하였다.
본 연구에서는 Han and Hong (2020)의 연구에서 검토되지 않았던, 연직사진과 함께 사용되는 경사사진의 경사에 따라 정확도가 어떻게 개선되는지를 파악하고, 이러한 개선이 『항공사진측량 작업규정』의 디지털 사진에 요구되는 정확도를 만족시킬 수 있는지를 파악해 보고자 하였다.
본 연구에서는 단일 촬영각도로 획득된 영상을 조정하는 경우와 연직사진과 경사사진을 동시에 조정하는 경우의 정확도를 분석하여 최적의 작업조건을 제시하고자 하였다. 또한 최근 활용이 늘어나고 있는 무인항공기를 이용하여 개정된 정확도의 『항공사진측량 작업규정』의 정확도 수준을 만족시킬 수 있는지를 검증하고자 하였다.

제안 방법

3의 (a)와 같이 입력하였고, Fig. 3의 (b)와 같이 GCP, CP로 사용되는 곳을 다양한 방향에서 촬영된 4매의 영상에서 선택하여 처리 후, 수동관측으로 인한 편차를 줄이기 위해 Pix4Dmapper의 오토마킹 기능을 이용하였다. 오토마킹기능을 이용하기 위해서는 GCP 를 2매 이상의 상이한 영상에서 관측하여야 한다.
3 (c)와 같이 자동으로 중복 촬영된 영상에 마크를 추가한다. 마크된 이미지 수를 증가시킨 뒤, 번들 조정을 거쳐 정확도 평가를 실시하여 결과를 얻었다.
본 연구에서는 단일 촬영각도에 대한 5회의 번들 조정과 연직 사진과 경사사진을 동시에 조정한 4회의 번들 조정을 하여 그 결과를 분석하였다. 분석결과 다음의 결론을 도출하였다.
3의 (c)와 같은 결과를 얻었다. 연직사진과 경사사진을 같이 이용하는 경우에는 연직 사진 2매와 경사사진 2매에서 각각 GCP를 선택하고 오토마킹을 시행하였다. 본 연구에서 타이포인트 등의 설정은 Pix4D 의 기본값으로 하였다.
이와 같이 촬영된 5회의 영상을 이용하여 촬영각도 별로 5회, 그리고 연직사진과 4개의 경사사진을 같이 사용하여 4 회, 총 9회의 항공삼각측량을 시행하였다. Network-RTK 를 이용하여 GCP(Ground Control Point) 5점과 CP (Check Point) 19점, 총 24점을 측량하였다.
이때 촬영각도는 기체의 비행 방향 전방을 향하였으며, 이중격자로 촬영하였다. 촬영경로는 DJI 사의 전용 컨트롤러 3D 구축 기능을 이용하여 자동으로 설정하였다. Fig.
한편 항공사진측량에서는 일반적으로 중복도를 높이면 GCP와 접합점의 잉여관측 증가로 조정의 정확도가 좋아지게 되는데, 본 연구에서는 60%의 중복도를 가진 연직사진과 경사 사진을 사용하였다. 따라서 경사사진과 연직사진을 같이 조정하는 경우에 중복도를 높이면 어떤 정확도 개선 효과를 얻을 수 있는 지에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
항공삼각측량에서 GCP를 관측하는 작업자에 따른 성과의 차이가 발생할 수 있으므로, 본 연구에서 GCP 관측은 Pix4Dmapper의 내보내기 기능을 사용하였다(Fig. 5). 동일한 영상에 대해 내보내기로 보내진 GCP, CP를 Fig.

대상 데이터

Network-RTK 를 이용하여 GCP(Ground Control Point) 5점과 CP (Check Point) 19점, 총 24점을 측량하였다. 측량결과는 평균 PDOP (Positional Dilution of Precision) 2.
연구 대상 지역은 공역이므로 비행 승인신청 및 항공사진촬영허가를 얻었다. 본 연구에서는 Network RTK를 이용한 UAV를 사용하였기 때문에, 네트워크 연결이 단절될 것에 대비하여 경기대학교 수원캠퍼스 집 현관 옥상 (6층)으로부터 AGL (Above Ground Level) 50m 에서 촬영하였다. 이는 지상을 기준으로 약 75m에 해당한다.
연구대상지역은 경기대학교 수원캠퍼스 공과대학 일원으로 면적은 약 13, 000㎡이다. 연구 대상 지역은 공역이므로 비행 승인신청 및 항공사진촬영허가를 얻었다.
6, 노출시간은 1/320~1/400 초 정도로 촬영되었다. 중복도는 종·횡 모두 60%, 촬영각도는 90˚, 80˚, 70˚, 60˚, 50˚를 사용하였다. 이때 촬영각도는 기체의 비행 방향 전방을 향하였으며, 이중격자로 촬영하였다.
촬영에는 Phantom4 RTK 장비를 이용하였으며, 기지국은 국토지리정보원 RTCM-SWUN₃₁을 사용하였다. 무인항공기 촬영 당시 위성은 최소 30개 이상 수신되었다.
무인항공기 촬영 당시 위성은 최소 30개 이상 수신되었다. 카메라는 DJI 사의 내장카메라를 이용하여 촬영하였다. 촬영시간은 태양의 남중고도가 크게 차이가 나지 않는 오전 11시에서 오후 2시 사이에 기상이 맑은 경우만 촬영하였다.

데이터처리

단일 촬영각도 별로 번들조정한 결과를 CP를 이용하여 정확도 평가하였다. CP를 이용하여 정확도를 평가한 결과는 수평에 대한 정확도를 H로, 표고에 대한 정확도를 Z로 표현하여 Table 1로 제시하였다.

이론/모형

연직사진과 경사사진의 매칭 방법에 따라 평가 결과가 상이하게 발생하므로, 항공삼각측량과 정확도 평가를 위해서는 번들 블록 조정법을 실시 할 수 있는 Pix4Dmapper 프로그램을 사용하였다. 본 연구에서 GNSS측량으로 취득한 GCP의 정밀도를 Fig.

성능/효과

Nesbit and Hugenholtz (2019)은 UAV를 이용하여 중복 도와 정확도, 경사사진과 정확도에 대한 다수의 실험을 진행하였다. 그 결과 높은 중복도의 경사사진을 사용할 경우 연직 사진에 비해 50%가량의 모델링 정확도가 증가한다고 하였다. 이와 같이 최근 매칭점의 추출 정확도가 좋아지면서 경사 사진을 항공사진측량에 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다.
둘째, 정확도 향상을 위해 연직사진과 경사사진을 함께 사용하는 경우 경사사진은 촬영각도 50˚를 연직사진과 함께 사용하는 조건에서 가장 좋은 정확도를 얻음을 확인하였다.
이때의 GSD는 연직사진의 경우를 기준으로 하고 있으므로 디지털 사진기를 이용할 경우 번들 조정의 오차 (RMSE)는 연직사진의 GSD 보다 작아야 한다. 본 연구의 경사 사진을 처리한 결과, 촬영경사가 50˚일 경우에 수평오차는 이 기준을 만족시켰으나 수직오차는 이 기준을 만족시키지 못하는 것으로 나타났다. 또한 항공사진측량 작업규정의 높이에 대한 최대오차는 GSD의 2배로 되어 있어 Table 1의 수직에 대한 최대 오차 역시 이 기준을 만족시키지 못하고 있는 것으로 나타났다.
셋째, RMSE를 기준으로 할 때, 촬영경사 50˚의 경사 사진을 연직사진과 같이 조정하면 『항공사진측량 작업규정』의 정확도를 만족시킬 수 있으나, 최대오차를 기준으로 할 때는 만족시키지 못하였다.
6는 연직사진과 동시에 조정된 경사사진의 촬영 각도에 따른 RMSE이다. 실험 결과, 연직사진과 경사사진을 동시에 조정한 경우 RMSE가 단일 각도의 사진을 조정한 경우와 유사하게 작아지고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 Han and Hong(2020)의 연구결과와 동일하다.
첫째, 촬영각도가 고경사로 촬영되었을 경우 저경사로 촬영된 경우보다 높이에 대한 정확도가 크게 개선되는 것을 확인하였다.
Network-RTK 를 이용하여 GCP(Ground Control Point) 5점과 CP (Check Point) 19점, 총 24점을 측량하였다. 측량결과는 평균 PDOP (Positional Dilution of Precision) 2.2cm이고 RMSE (Root Mean Square Error)는 3.05cm로 공공측량 작업규정의 네트워크 측량에서 허용하는 규정인 수평 0.05m, 수직 0.1m 및 PDOP 3이하를 만족하였다. Fig.

후속연구

사용하였다. 따라서 경사사진과 연직사진을 같이 조정하는 경우에 중복도를 높이면 어떤 정확도 개선 효과를 얻을 수 있는 지에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

참고문헌 (13)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

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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