영상향상기법을 적용한 무인항공기 데이터로 제작한 정사영상의 위치 정확도 비교 = Comparison of location accuracy of orthopoto made by UAV with image enhancement techniqe

국문 초록 (Abstract)

국내외적으로 공간정보 구축을 위한 정사영상 제작은 항공기를 이용한 사진측량기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 방법은 대규모지역에서는 경제적이고 효율적이지만 소규모지역에서는 비경제적이다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 적은 인원으로 정보가 필요한 대상지의 데이터를 경제적이며 신속하게 취득할 수 있는 무인항공기를 이용한 정사영상 제작에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 그림자의 영향을 최소화하기 위하여 10시에서 14시경 에 촬영한 영상을 사용하여 정사영상을 제작하기 때문에 촬영에 시간적 제약이 존재한다. 본 연구에서는 17시에서 18시경 사이의 시간대에 촬영한 소규모 경사지역의 영상을 3가지의 영상향상기법을 적용하여 정사영상을 제작하여 비교하고 분석하였다. 기존의 어두운 영상의 경우 검사점의 위치 정확도에 대한 표준편차는 =0.07m, =0.09m 이었으며, 1.2% Linear stretch를 적용한 영상은 =0.07m, =0.010m이고, Gaussian stretch를 적용한 영상은 =0.09m, =0.11m 이며, 마지막으로 Histogram equalization을 적용한 영상은 =0.05m, =0.12m의 정확도를 보였으며, 국토지리정보원 수치지도 1/1,000 축척의 표준편차와 최대오차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 영상향상 기법 중 Histogram equalization을 적용하였을 때 가장 많은 특징점이 추출되었으며, 정사영상상의 오류를 보정할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 무인항공기를 이용할 때 촬영의 시간적 제약을 어느 정도 줄일 수 있어 공간정보를 취득할 때 신속하고 경제적으로 취득할 수 있을 것으로 사료된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Aerial photogrammetry is used for the production of orthophoto in order to construct the spatial data. However, this method is economical when the size of the region is large, but is uneconomical in a small region. Orthophoto production that can collect the spatial information of specific places economically by using UAV(unmanned aerial vehicle) actively has been studied. However, existing researches have disadvantages in that they have limitations on shooting time because they produce orthophoto by using images taken between 10am and 2pm. In this study, orthophotos that using images of dark, small slope area were produced by three different image enhancement method, and compared and analyzed. In case of existing dark images, the standard deviations by the checkpoints were =0.07m and =0.09m. the Gaussian stretch images were =0.09m and =0.11m, and the 1.2% Linear stretch images showed an accuracy of =0.07m, =0.010m and The Histogram equalization images were =0.05m and =0.12m. It met the standard deviation of the 1/1000 scale and the maximum tolerance of the digital map from the National Geographic Information Institute. It can be possible to reduce the time limitation of shooting using UAV and to provide spatial information promptly.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.2 국내외 연구 동향 2
• 1.3 연구대상지 3
• 1.4 연구방법 4
• Ⅱ. 무인항공기 영상 데이터 취득 및 GCP 측량 7
• 2.1 무인항공기의 분류 7
• 2.2 무인항공기 영상 데이터 취득 9
• 2.2.1 무인항공기 제원 및 촬영시 사용 어플리케이션 10
• 2.2.2 비행경로 및 영상 데이터 취득 11
• 2.3 GCP 및 Check point 측량 11
• 2.3.1 GPS 제원 11
• 2.3.2 VRS 측량 및 측량성과 결과 12
• Ⅲ. 영상향상기법적용 및 정사영상 제작 16
• 3.1 카메라 검정 및 보정 17
• 3.2 영상 향상기법 적용 21
• 3.2.1 Linear stretch 기법 22
• 3.2.2 Gaussian stretch 기법 22
• 3.2.3 Histogram equalization 기법 23
• 3.3 특징점 추출 및 단일영상 정렬(Align photos) 24
• 3.3.1 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법 24
• 3.3.2 영상정렬 및 특징점 추출 29
• 3.4 고밀도 점 구축 31
• 3.4.1 SfM(Structure from Motion) 방법 31
• 3.4.2 GCP 입력 32
• 3.4.3 고밀도 점 구축 33
• 3.5 메쉬 구축 33
• 3.5.1 DSM(Digital surface model) 제작 34
• 3.6 질감 구축 35
• 3.6.1 정사영상 제작 35
• Ⅳ. 원 영상과 영상 향상기법을 적용한 결과물 비교 38
• 4.1 정사영상 정확도 비교 38
• Ⅴ. 결론 45
• 참고문헌 47
• Abstract 54