지적측량에서의 드론과 레이저 모듈 활용 방안 연구

드론과 레이저 모듈을 활용한 지적측량 방안을 연구했다.

본 연구에서는 드론측량을 이용하여 실험지역의 현황데이터를 취득하고, 취득된 현황데이터를 이용해 토지경계점의 위치를 레이저 모듈로 취득하였다. 취득한 위치정보의 정확도를 검증하고, 이를 기반으로 지적측량에 활용 방안을 제시해 보고자 하였다. 연구를 위한 실험지역은 지적측량의 빈도수가 높은 축척 1/1,200의 도해 지역인 도농 복합지역으로 선정하였다. 본 연구에서 실험을 위해 DJI 사의 Mavic3 Enterprise 회전익 드론을 사용하였다. 그리고 드론 하단부에 레이저 모듈을 장착하기 위해 모듈 3D 모델링 도면을 제작한 후 Stick 3D 프린터로 출력하여 레이저 모듈을 제작하였다. 실험지역에 지상기준점과 검사점을 설치하고, GNSS 측량으로 성과를 취득한 후 드론 촬영 및 정사영상을 제작하였다. 제작한 정사영상을 이용하여 랜디고(교육용) 프로그램으로 토지현황경계 추출하였다. 현황경계 추출은 토지의 지상경계 구분 및 설정 기준을 근거하여 추출하였다. 토지현황 경계를 추출하고, 이와 연계해 드론 레이저 측량을 이용해 현황경계점의 위치정보 취득의 가능성을 검토하기 위해 명확한 비교가 가능한 점을 선정 (총 129점)하여 드론 레이저 측량과 GNSS관측을 수행하였다. 지상기준점 및 검사점 40점에 대한 정확도 분석 결과 RMSE가 X = ±0.005m, Y = ±0.005m, 연결오차는 ±0.007m로 매우 양호하게 산출되었다.

정사영상에서 취득한 토지현황경계점의 좌표 125점과 실제 동일 지점에 대해 GNSS를 이용하여 실험대상지에서 관측한 성과와의 정확도 분석 결과, RMSE가 X = ±0.03m, Y = ±0.03m, 연결오차는 ±0.04m로 매우 양호하게 산출되었다. 연구에서는 정확도 분석에 이용된 동일 지점(총 125점) 에 대해 드론 레이저 모듈을 이용한 현황경계점 측량의 정확도를 분석해 보았다. 분석 결과, RMSE가 X = ±0.17m, Y = ±0.15m, 연결오차는 ±0.22m로 산출되었다. 이러한 결과는 현행 법률인 「지적측량 시행규칙」에서 성과로 인정하고 있는 도해지역 축척 1/1200지역에서 ±0.24m의 기준을 충족하는 결과이다. 그러나 풍속으로 인한 드론의 호버링 시 흔들림과 Waypoint 입력 시 경․ 위도 오차 변환으로 인하여 일부 지점에서 허용범위를 초과하는 오차가 발생하였다. 따라서 바람의 영향이 심하여 드론 운용이 불가능한 날씨 등의 환경적 요건을 제외하고는 드론과 레이저 모듈을 이용하여 지적측량에 활용이 가능하다고 판단된다. 실험결과를 토대로 연구에서는 지적측량에 드론과 레이저 모듈의 활용 방안을 제시하였다.

In this study, land status data of the experimental area was acquired using drone surveying, and the positions of land boundary points were acquired using a laser module using the acquired land status data. The accuracy of the acquired positional information was verified, and a method of utilizing it for cadastral surveying was proposed. The experimental area for the study was selected as an urban-rural complex area with a high frequency of cadastral surveying at a scale of 1/1,200. In this study, DJI's Mavic3 Enterprise rotary-wing drone was used for the experiment.

Then, in order to mount a laser module on the bottom of the drone, a module 3D modeling drawing was created and then printed using a Stick 3D printer to produce a laser module. After installing ground control points and inspection points in the experimental area and obtaining results through GNSS surveying, drone photography and orthophotos were produced. Using the produced orthophotos, the land status boundary was extracted with the Landygo(educational) program. The land status boundary was extracted based on the criteria for classifying and setting the land's ground boundary.

After extracting the land status boundary, drone laser surveying was used in conjunction with this to examine the possibility of obtaining positional information of the current status boundary points, and points that could be clearly compared were selected (a total of 129 points) and drone laser surveying and GNSS observation were performed. As a result of accuracy analysis for 40 ground control points and inspection points, RMSE was calculated as X = ±0.005m, Y = ±0.005m, and the connection error was ±0.007m, which are very good.

As a result of accuracy analysis between 125 points of land status boundary points acquired from orthophotos and the results observed at the experimental site using GNSS for the actual same points, RMSE was calculated as X = ±0.03m, Y = ±0.03m, and the connection error was ±0.04m, which are very good. In this study, the accuracy of boundary point surveying using a drone laser module was analyzed for the same points used for accuracy analysis (a total of 125 points). As a result of analysis, RMSE was calculated as X = ±0.17m, Y = ±0.15m, and the connection error was ±0.22m.

These results meet the standard of ±0.24m in the graphical area scale of 1/1200, which is recognized as an achievement in the current law, the “Enforcement Regulations on Cadastral Surveying.” However, errors exceeding the allowable range occurred at some points due to shaking of the drone during hovering due to wind speed and conversion of longitude and latitude errors when entering waypoints. Therefore, it is judged that drones and laser modules can be used for cadastral surveying except for environmental conditions such as weather where the influence of wind is severe and drone operation is impossible.

Based on the experimental results, the study presented a method of utilizing drones and laser modules for casastral surveying.