UAV를 이용한 현황 중심의 지적불부합지 정비방안 연구 = Arrangement Methods of Cadastral Non-coincidence Oriented Present Condition Using UAV

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study utilized UAV orthophotos and overlay analysis of cadastral maps to analyze the class of cadastral non-coincidence, and tries to suggest arrangement methods based on the present conditions. For this, UAV orthophotos were produced and ground control points(GCP) and test points were used to verify its accuracy. Results of RMSE showed X=0.032m, Y=0.024m and connection error=0.039m, verifying its applicability. Overlay analysis of the orthophotos and the cadastral maps showed that 64 parcels out of a total of 123 were cadastral non-coincidences, showing biased non-coincidences, position error non-coincidences and irregular non-coincidences. The reduction rate of cadastral non-coincidences were analyzed by dividing the cadastral maps into blocks and methodically moving them while referring to the current present condition layout and the UAV photos. The results showed that 52 non-coincidences that were moved were reduced down to 29 parcels, while biased non-coincidences showed an especially high effective result from maintenance. Thus, an increase in business efficiency may be anticipated by connecting methods of this study with cadastral resurvey projects.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 UAV 정사영상과 지적도면의 중첩분석을 이용하여 지적불부합지의 유형을 분석하고, 이를 기초로 현황 중심의 정비방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 UAV 정사영상을 제작하고 지상기준점 및 검사점을 이용하여 정확도를 검증한 결과 RMSE가 X=0.032m, Y=0.024m, 연결교차=0.039m로 나타나 적용가능성을 입증하였다. 이 영상과 지적도면을 중첩분석 한 결과, 실험지역 총 123필지 중 지적불부합지는 총 64필지(편위형, 위치오류형, 불규칙형 등)로 나타났다. 지적불부합지를 대상으로 기존 현황측량 도면과 UAV 영상을 참조하여 블록 단위로 지적도면의 경계선을 분할 후 이동시키는 방법을 적용해 지적불부합지의 감소량을 분석하였다. 분석결과, 이동이 이루어진 총 52필지의 불부합지가 29필지로 감소하는 것으로 나타났다. 특히, 편위형이 정비효과가 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 방법과 지적재조사사업을 연계한다면 사업의 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (Reference)

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