[논문]침수흔적조사를 위한 UAV 사진측량 기반 DEM의 추출 및 활용

박정식; 최용진; 이진덕

doi:10.11108/kagis.2023.26.4.237

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본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.

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Orthophotos and DEMs were generated by UAV-based aerial photogrammetry and an attempt was made to apply them to detailed investigations for the production of flood traces. The cultivated area located in Goa-eup, Gumi, where the embankment collapsed and inundated inundation occurred due to the impact...

Orthophotos and DEMs were generated by UAV-based aerial photogrammetry and an attempt was made to apply them to detailed investigations for the production of flood traces. The cultivated area located in Goa-eup, Gumi, where the embankment collapsed and inundated inundation occurred due to the impact of 6th Typhoon Sanba in 2012, was selected as rhe target area. To obtain optimal accuracy of UAV photogrammetry performance, the UAV images were taken under the optimal placement of 19 GCPs and then point cloud, DEM, and orthoimages were generated through image processing using Pix4Dmapper software. After applying CloudCompare's CSF Filtering to separate the point cloud into ground elements and non-ground elements, a finally corrected DEM was created using only non-ground elements in GRASS GIS software. The flood level and flood depth data extracted from the final generated DEM were compared and presented with the flood level and flood depth data from existing data as of 2012 provided through the public data portal site of the Korea Land and Geospatial Informatix Corporation(LX).

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그림 FIGURE 1. Pilot area
그림 FIGURE 2. Arrangement of ground control points and check points
그림 FIGURE 3. Orthophoto mosaic
그림 FIGURE 4. Digital surface model(DSM)
그림 FIGURE 5. Class classification error in point cloud
그림 FIGURE 6. Classification results of ground points
그림 FIGURE 7. Point clouds before (Left) and after (Right) modification
그림 FIGURE 8. Point cloud data
그림 FIGURE 9. Finally created DEM
그림 FIGURE 10. Flood level value in the study area (FL_CHIMWL.shp)
그림 FIGURE 11. Creation of flood level line based on DEM
그림 FIGURE 12. Average flood depth data
그림 FIGURE 13. Overlap analysis of flood level lines from the existing public portal site and from extracted DEM
그림 FIGURE 14. Flood depth data from public data portal(FL_CHIMSL.shp)
그림 FIGURE 15. Average flood depth value obtained from DEM
그림 FIGURE 16. Difference between public data portal flood depth value and DEM average flood depth
표 TABLE 1. Difference between public data portal flood depths and DEM average flood depths

참고문헌 (9)

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