[논문]국·공유지 실태조사를 위한 UAV 사진측량의 활용성 검토

이시욱; 이진덕

doi:10.11108/kagis.2021.24.1.080

국·공유지 실태조사를 위한 UAV 사진측량의 활용성 검토
Utilization of UAV Photogrammetry for Actual Condition Survey of Government Owned Lands 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.24 no.1, 2021년, pp.80 - 91

이시욱 (LX한국국토정보공사 영천지사) , 이진덕 (금오공과대학교 토목공학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to present the applicability to the effective survey into the actual condition of lands such as analysis of occupied location of government owned lands based on orthoimages created from aerial photographs taken by UAV. The boundary point coordinates and areas of the parcels were observed respectively by VRS-GNSS surveying and orthoimages for each land use of two categories of land, i.e. building site and farmland. As a result of comparing boundary point coordinates and areas extracted from UAV orthoimages with VRS-GNSS surveying data which were used as reference data, the RMS error of the coordinates for the boundary points was ±0.074m for both X and Y in the building site, and ±0.150m and ±0.127m for the X and Y respectively in the farmland. The positional error of the boundary point was 1.7~ 2 times higher in the farmland than in the building site where the boundary points were relatively clear. The RMS error of ±8.964㎡ of areas in the farmland was 4.7 times higher than that of ±1.898㎡ of areas in the building site. The area errors of all 22 parcels measured from the orthoimage were found to be within the allowed error range, indicating that it is feasible to apply the orthoimage generated by UAV to survey of government owned lands in terms of accuracy.

주제어

표/그림 (14)

그림 FIGURE 1. Study area (The source of map : Kakaomap)
그림 FIGURE 2. Air target and GCP surveying
그림 FIGURE 3. Distribution of GCP's
표 TABLE 1. GCP coordinates obtained with VRS-GNSS surveying
표 TABLE 2. Accuracy of GCP coordinates
그림 FIGURE 4. Flight course plan
그림 FIGURE 5. Camera locations and the number of image overlap
표 TABLE 3. Specification of orthoimages
그림 FIGURE 6. Orthoimage of study area
그림 FIGURE 7. Boundary points and locations of 22 parcels observed by VRS-GNSS and orthoimage
표 TABLE 5. Comparison between both areas measured by VRS-GNSS and orthoimage(unit: ㎡)
표 TABLE 4. RMSE of X,Y coordinates of boundary points
표 TABLE 6. Comparison between errors of parcel areas measured by orthoimages and allowances (unit: ㎡)
그림 FIGURE 8. Management card of the land occupied without permission (from Andong City)

AI 본문요약
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문제 정의

UAV 공중촬영을 통해 정사영상을 생성하고 정사영상으로부터 22개 필지에 대하여대지와 농경지 별로 경계점 좌표 및 면적을 측정하고 VRS-GNSS 측량성과와 비교하여 경계점의 위치오차 및 면적오차를 분석하였다. 또한 산출된 각 필지의 면적오차가 지적측량 관계 법령에 규정된 허용오차 범위 내에 있는지 여부를 검토하여 UAV 사진측량에 의한 국·공유지 실태조사에의 적용타당성을 제시하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 회전익 UAV로 촬영한 영상을 이용하여 국·공유지 실태조사측량을 시도하였다. UAV 공중촬영을 통해 정사영상을 생성하고 정사영상으로부터 22개 필지에 대하여대지와 농경지 별로 경계점 좌표 및 면적을 측정하고 VRS-GNSS 측량성과와 비교하여 경계점의 위치오차 및 면적오차를 분석하였다.

제안 방법

RTK-GNSS측량 데이터를 기준으로 하여 정사 영상에서 측정한 면적에 대하여「공간정보의 구축 및 관리 등에 법률시행령 제19조 1항」에 제시된 식 1을 이용하여 면적오차 허용범위를 계산하였다.
이에 본 연구에서는 회전익 UAV로 촬영한 영상을 이용하여 국·공유지 실태조사측량을 시도하였다. UAV 공중촬영을 통해 정사영상을 생성하고 정사영상으로부터 22개 필지에 대하여대지와 농경지 별로 경계점 좌표 및 면적을 측정하고 VRS-GNSS 측량성과와 비교하여 경계점의 위치오차 및 면적오차를 분석하였다. 또한 산출된 각 필지의 면적오차가 지적측량 관계 법령에 규정된 허용오차 범위 내에 있는지 여부를 검토하여 UAV 사진측량에 의한 국·공유지 실태조사에의 적용타당성을 제시하고자 하였다.
VRS-GNSS 측량과 UAV 정사영상을 이용하여 대지 8필지에 대한 총 39개 경계점, 농경지 14필지에 대한 총 57개 경계점에서의 X, Y 좌표를 측정하였다. 대지와 농경지로 구분한 이유는 대지의 경우 현장에 사용하고 있는 담장, 울타리, 축대 등으로 경계가 확실하고 농경지의 경우는 사용경계가 불확실한 경우가 많아서 대지와 농경지를 구분하여 조사·비교하였다.
국·공유지를 대상으로 UAV 영상을 처리하여 정사영상을 생성하고 토지이용 실태조사 활용성을 검토한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
대량 필지로 구성되어있는 국·공유지를 토털스테이션 및 GNSS에 의한 측량방법으로 지적확정측량을 실시하여 인근 부지와의 정확한 토지경계 및 점유현황을 디지털 자료로 구축하였다. 국·공유지에 존재하는 건물 및 기타 시설물에 대하여 드론측량을 실시하여 디지털 정사영상 자료를 구축하는 방안 등을 제시하였다.
Lee and Koh(2016)는 우리나라 국·공유지에 대하여 체계적으로 관리하기 위하여 다차원 공간측량방법인 드론측량을 기반으로 하여 정확한 디지털 방식의 국·공유지 관리모형 구축방안을 제시하였다. 대량 필지로 구성되어있는 국·공유지를 토털스테이션 및 GNSS에 의한 측량방법으로 지적확정측량을 실시하여 인근 부지와의 정확한 토지경계 및 점유현황을 디지털 자료로 구축하였다. 국·공유지에 존재하는 건물 및 기타 시설물에 대하여 드론측량을 실시하여 디지털 정사영상 자료를 구축하는 방안 등을 제시하였다.
실시하였다. 무인항공기를 이용한 시범사업을 사례로 간략한 경제성 분석을 시행하고 무인항공기에 의한 공유재산의 정밀실태조사 이후의 활용방안과 개선방안 등을 제시하였다. 한국국토정보공사 공간정보연구원(2016)은 지적재조사사업에서 드론 적용의 효율성 검토, 활용성 극대화, 지도 제작 수준의 드론 성과 도출을 목표로‘드론 지적 재조사의 목표수준을 정사영상 GSD를 2㎝, 지상측량과 영상좌표 간 X, Y좌표의 RMSE를 ±5 ㎝로 설정하여 드론 통합촬영을 수행하고 영상 품질을 평가하였다.
안전한 촬영을 위해 UAV 촬영 전에 촬영지역에 대한 조사, 답사 등을 실시하여 이·착륙 장소와 비행경로를 설정하였으며, 작성된 비행경로에 의해 계획노선, 촬영고도, 종· 횡 중복도를 고려하여 촬영계획을 수립하였다 (그림 4).
지형 구축(Build Dense Cloud) 단계에서는 각 사진에서 포인트 클라우드 방식으로 점들을 조밀하게 밀도화 시키는 작업을 수행하였으며, 질감 구축(Build Mesh) 단계에서는밀도화 된 점들을 Solid 형태로 구축하게 되는데, 조밀한 점과 점들이 재구성된 후에 다각형메쉬모델을 생성하게 된다. 재질 생성(Build Texture) 단계에서 질감 모델을 점검하는 과정을 거쳐 최종적으로 정사영상을 생성하였다. 그림 6과 같이 정사영상에서 특정부분을 확대함으로써 대지 경계인 담장 등을 용이하게 확인할 수 있다.
다른 하나는 UAV 데이터의 신속한 성과 도출을 위하여 지상기준점을 사용하지 않고 GNSS/INS 정보만으로 이용하여 생성하는 것이다. 촬영한 사진 440여장 중에서 선별작업을 거쳐 Photo Scan 소프트웨어를 이용하여 사진 접합(Align Photo), 지상기준점(GCP) 입력, 지형 구축(Build Dense Cloud), 메쉬 구축(Build Mesh), 텍스쳐 생성 (Build Texture) 단계를 거쳐 정사사진을 생성하는 작업으로 수행하였다.

대상 데이터

점이다. UAV를 이용한 항공사진촬영 및 자료처리를 위해 대상지역에 그림 2와 같이 직경 50㎝ 크기의 대공표지를 설치하였다. 그림 3에 나타낸 바와 같이 VRS-GNSS측량을 이용하여 연구지역에 고른 분포로 배치한 5점의 GCP좌표를 획득하였고 항공삼각측량을 위한 기준점으로 이용하였다.
본 연구에 사용된 무인항공기는 DJI사 인스파이어 1 쿼드콥터로서 탑재된 디지털카메라의 모델 X3 FC₃₅0은 렌즈 초점거리 3.61㎜, 총 화소 1, 276만(4, 000픽셀×3, 000픽셀), 유효 화소 1, 240만, 픽셀크기 1.56㎛×1.56㎛이다. 사진 최대화각은 94°이고 카메라 렌즈는 9개 그룹의 9개 요소로 안티 왜곡 필터가 있어 사진 왜곡이 거의 없도록 제작되었다.
사진 최대화각은 94°이고 카메라 렌즈는 9개 그룹의 9개 요소로 안티 왜곡 필터가 있어 사진 왜곡이 거의 없도록 제작되었다. 비행고도 120m 에서 비행속도 5~6m/sec, 종중복도 70%, 횡 중복도 40%로 설정하여 매 5초 간격으로 촬영을 통해 총 440매의 영상을 획득하였다.
56㎛이다. 사진 최대화각은 94°이고 카메라 렌즈는 9개 그룹의 9개 요소로 안티 왜곡 필터가 있어 사진 왜곡이 거의 없도록 제작되었다. 비행고도 120m 에서 비행속도 5~6m/sec, 종중복도 70%, 횡 중복도 40%로 설정하여 매 5초 간격으로 촬영을 통해 총 440매의 영상을 획득하였다.
연구대상지역은 그림 1에 나타낸 바와 같이 경상북도 안동시 도산면 원천리 706번지 일원의 안동댐 상류지역으로 국·공유지가 대지와 농경지로 적절히 혼재되어 사용되고 있는 약 600, 000㎡의 비교적 평탄한 지형을 이루고 있는 곳이다.

데이터처리

영상데이터 처리는 Agisoft사의 매핑/3D 모델링 소프트웨어 PhotoScan을 사용하였다.

성능/효과

한국국토정보공사 공간정보연구원(2016)은 지적재조사사업에서 드론 적용의 효율성 검토, 활용성 극대화, 지도 제작 수준의 드론 성과 도출을 목표로‘드론 지적 재조사의 목표수준을 정사영상 GSD를 2㎝, 지상측량과 영상좌표 간 X, Y좌표의 RMSE를 ±5 ㎝로 설정하여 드론 통합촬영을 수행하고 영상 품질을 평가하였다. 2개 필지에 대한 지상측량과 정사영상 벡터라이징 결과 경계점의 연결 교차 RMSE의 평균은 각각 3.17㎝와 4.63㎝, 그리고 지상기준점의 연결교차의 RMSE 평균은 2.87㎝로서 지상측량과 정사영상 벡터라이징 결과에 따른 필지의 면적 차이는 모두 허용오차이내의 양호한 성과를 보였다. Sung and Lee (2016)는 고정익 무인항공기로 촬영한 GSD 4cm의 영상으로부터 생성된 정사영상을 이용하여 농경지의 필지 경계를 검증한 결과 8cm 미만의 정확도를 획득하였으며 이는 지적 측량을 위한 연결오차 허용범위를 만족함으로써 무인 항공사진측량의 적용가능성을 입증하였다.
127m로 나타났다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 수평 위치 오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다.
둘째, 정사영상에서 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 토지경계 면적을 측정하고 VRS-RTK GNSS 측량방법에 의해 얻어진 기준데이터로 면적을 비교한 결과, 면적의 RMS 오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡ 로 나타났다. 역시 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.
것이다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 공차와 작게는 4.911㎡, 크게는 35.426㎡의 차이를 보이며 모두 허용된 오차범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.
지상기준점(GCP) 입력 단계에서는 5점의 GCP 및 카메라 외부매개변수 및 내부매개변수들을 이용하여 높은 정확도로 항공 삼각측량 계산을 수행하고 가능한 왜곡을 줄이기 위해 최적화 절차를 실행하여 오차 약 0.006m로 최소화하였다. 지형 구축(Build Dense Cloud) 단계에서는 각 사진에서 포인트 클라우드 방식으로 점들을 조밀하게 밀도화 시키는 작업을 수행하였으며, 질감 구축(Build Mesh) 단계에서는밀도화 된 점들을 Solid 형태로 구축하게 되는데, 조밀한 점과 점들이 재구성된 후에 다각형메쉬모델을 생성하게 된다.
첫째, 정사영상에서 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 토지경계의 좌표를 측정하고 VRS-RTK GNSS측량방법에 의해 얻어진 기준데이터로 경계점 좌표를 비교한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 공히 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m로 나타났다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 수평 위치 오차가 1.
국·공유지 실태조사에 UAV를 이용하여 얻어진 정사 사진을 이용한다면 점유형태, 점유위치, 점유사항 등 사용현황을 용이하게 파악할 수 있어 효율적인 관리를 기할 수 있을 것이다. 표 7에 제시한 바와 같이 정사사진으로 산출한 면적 오차가 허용오차 범위를 벗어나지 않는 것으로 확인되었으므로 UAV 정사사진을 국·공유지 사용실태조사에 사용하여도 문제가 없는 것으로 확인되었다.
1265m로 나타났다(표 4). 확실한 경계를 나타내는 담장, 울타리, 축대 등을 점유하고 있는 대지의 경우에 비해 인접토지 간 경계가 불명확한 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 큰 것을 알 수 있었다.

후속연구

국·공유지 실태조사에 UAV를 이용하여 얻어진 정사 사진을 이용한다면 점유형태, 점유위치, 점유사항 등 사용현황을 용이하게 파악할 수 있어 효율적인 관리를 기할 수 있을 것이다. 표 7에 제시한 바와 같이 정사사진으로 산출한 면적 오차가 허용오차 범위를 벗어나지 않는 것으로 확인되었으므로 UAV 정사사진을 국·공유지 사용실태조사에 사용하여도 문제가 없는 것으로 확인되었다.
셋째, 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적 오차가 모두 허용된 오차범위 내에 있는 것으로 분석됨으로써 정확도 측면에서 UAV 정사 영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 입증할 수 있었으며, 무단점유 토지에 대한 위치, 면적, 조서, 통계 업무를 수행할 수 있는 서비스를 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
서비스를 구축할 수 있을 것이다. 점유카드의 위치도 및 현장사진 난에 정사사진 및 3차원 형태의 사진을 추가함으로써 현재 점유자 가사용하고 있는 토지에 대한 변상금 징수와 사용료 징수 및 임대계약 전환 등 국·공유지 관리에 효율화를 기할 수 있을 것이다.

참고문헌 (10)

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Sung, S.M. and J.O. Lee. 2016. Accuracy of parcel boundary demarcation in agricultural area using UAV-photogrammetry, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography. 34(1):.53-62.

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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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